Modelagem de ligantes em mapas derivados da criomicroscopia eletrônica

Resumo

Este protocolo apresenta as ferramentas disponíveis para modelar ligantes de moléculas pequenas em mapas crioEM de macromoléculas.

Resumo

Decifrar as interações proteína-ligante em um complexo macromolecular é crucial para entender o mecanismo molecular, os processos biológicos subjacentes e o desenvolvimento de medicamentos. Nos últimos anos, a microscopia eletrônica de amostra criogênica (cryoEM) surgiu como uma técnica poderosa para determinar as estruturas de macromoléculas e investigar o modo de ligação do ligante em resolução quase atômica. Identificar e modelar moléculas não proteicas em mapas cryoEM é muitas vezes um desafio devido à resolução anisotrópica em toda a molécula de interesse e ao ruído inerente aos dados. Neste artigo, os leitores são apresentados a vários softwares e métodos atualmente usados para identificação de ligantes, construção de modelos e refinamento de coordenadas atômicas usando macromoléculas selecionadas. Uma das maneiras mais simples de identificar a presença de um ligante, conforme ilustrado com a enzima enolase, é subtrair os dois mapas obtidos com e sem o ligante. A densidade extra do ligante provavelmente se destacará no mapa de diferenças, mesmo em um limite mais alto. Há casos, como mostrado no caso do receptor metabotrópico de glutamato mGlu₅, em que esses mapas de diferença simples não podem ser gerados. O método recentemente introduzido de derivar o mapa de omitir Fo-Fc pode servir como uma ferramenta para validar e demonstrar a presença do ligante. Finalmente, usando a bem estudada β-galactosidase como exemplo, o efeito da resolução na modelagem dos ligantes e moléculas de solvente em mapas de crioEM é analisado e uma perspectiva de como o cryoEM pode ser usado na descoberta de medicamentos é apresentada.

Introdução

As células realizam suas funções realizando inúmeras reações químicas simultânea e independentemente, cada uma meticulosamente regulada para garantir sua sobrevivência e adaptabilidade em resposta a estímulos ambientais. Isso é obtido pelo reconhecimento molecular, que permite que as biomoléculas, especialmente as proteínas, formem complexos transitórios ou estáveis com outras macromoléculas, bem como pequenas moléculas ou ligantes¹. Assim, as interações proteína-ligante são fundamentais para todos os processos da biologia, que incluem a regulação da expressão e atividade proteica, o reconhecimento de substratos e cofatores por enzimas, bem como a forma como as células percebem e transmitem sinais ^1,2. Uma melhor compreensão das propriedades cinéticas, termodinâmicas e estruturais do complexo proteína-ligante revela a base molecular da interação do ligante e também facilita o design racional do medicamento, otimizando a interação e a especificidade do medicamento. Uma abordagem econômica e mais rápida para estudar a interação proteína-ligante é usar o docking molecular, que é um método computacional que rastreia virtualmente uma gama diversificada de pequenas moléculas e prevê o modo de ligação e a afinidade desses ligantes às proteínas-alvo³. No entanto, evidências experimentais de estruturas de alta resolução determinadas por difração de raios X (XRD), ressonância magnética nuclear (RMN) ou criomicroscopia eletrônica (cryoEM) fornecem a prova essencial para tais previsões e auxiliam no desenvolvimento de ativadores ou inibidores mais novos e eficazes para um determinado alvo. Este artigo usa a abreviatura 'cryoEM', como a técnica é comumente chamada. No entanto, há um debate em andamento sobre a escolha da nomenclatura correta e, recentemente, o termo amostra criogênica Electron Microscopy (cryoEM) foi proposto para indicar que a amostra está em temperatura criogênica e fotografada com elétrons⁴. Da mesma forma, os mapas derivados do cryoEM foram chamados de potencial de elétrons, potencial eletrostático ou potencial de Coulomb e, para simplificar, aqui usamos mapas cryoEM 5,6,7,8,9,10.

Embora o XRD tenha sido a técnica padrão-ouro na determinação da estrutura de alta resolução de complexos proteína-ligante, o cryoEM pós-revolução^{de resolução 11} ganhou impulso, conforme indicado pelo aumento de mapas de potencial de Coulomb ou mapas de cryoEM depositados no Banco de Dados de Microscopia Eletrônica (EMDB) ^{12 , 13} nos últimos anos¹⁴ . Devido aos avanços nos métodos de preparação de amostras, imagens e processamento de dados, o número de depósitos do Protein Data Bank (PDB)¹⁴ empregando crioEM aumentou de 0,7% para 17% entre 2010 e 2020, com aproximadamente 50% das estruturas relatadas em 2020 sendo determinadas com resolução de 3,5 Å ou melhor^15,16. O CryoEM tem sido rapidamente adotado pela comunidade de biologia estrutural, incluindo a indústria farmacêutica, pois permite o estudo de macromoléculas biológicas flexíveis e não cristalinas, especialmente proteínas de membrana e complexos multiproteicos, em resolução quase atômica, superando o processo de cristalização e obtendo cristais bem difrativos necessários para a determinação da estrutura de alta resolução por DRX.

A modelagem precisa do ligante no mapa cryoEM é fundamental, pois serve como um modelo do complexo proteína-ligante em nível molecular. Existem várias ferramentas automatizadas de construção de ligantes usadas na cristalografia de raios-X que dependem da forma e topologia da densidade do ligante para ajustar ou construir o ligante na densidade de elétrons 17,18,19,20. No entanto, se a resolução for inferior a 3 Å, essas abordagens tendem a produzir resultados menos desejáveis porque as características topológicas das quais dependem para reconhecimento e construção tornam-se menos definidas. Em muitos casos, esses métodos se mostraram ineficazes na modelagem precisa de ligantes em mapas cryoEM, pois esses mapas foram determinados na faixa de resolução baixa a média, normalmente entre 3,5 Å-5 Ź⁷.

A primeira etapa na determinação da estrutura 3D de um complexo proteína-ligante por cryoEM envolve a co-purificação do ligante com a proteína (quando o ligante tem uma alta afinidade de ligação com a proteína) ou a incubação da solução proteica com o ligante por um período específico antes da preparação da grade. Posteriormente, um pequeno volume de amostra é colocado em uma grade TEM perfurada limpa por plasma, seguida de congelamento instantâneo em etano líquido e, finalmente, imagem com um crio-TEM. As imagens de projeção 2D de centenas de milhares a milhões de partículas individuais são calculadas para reconstruir um mapa de potencial de Coulomb tridimensional (3D) da macromolécula. Identificar e modelar ligantes e moléculas de solvente nesses mapas apresenta desafios significativos em muitos casos devido à resolução anisotrópica em todo o mapa (ou seja, a resolução não é uniforme em toda a macromolécula), flexibilidade na região onde o ligante está ligado e o ruído nos dados. Muitas das ferramentas de modelagem, refinamento e visualização que foram desenvolvidas para XRD estão agora sendo adaptadas para uso em cryoEM para os mesmos propósitos 18,19,20,21. Neste artigo, é apresentada uma visão geral de vários métodos e softwares usados atualmente para identificar ligantes, construir modelos e refinar as coordenadas derivadas do cryoEM. Um protocolo passo a passo foi fornecido para ilustrar os processos envolvidos na modelagem de ligantes usando complexos proteína-ligante específicos com resolução e complexidade variadas.

A primeira etapa na modelagem de ligantes em mapas cryoEM inclui a identificação da densidade de ligantes (não proteica) no mapa. Se a ligação do ligante não induz nenhuma mudança conformacional na proteína, então o cálculo de um mapa de diferença simples entre o complexo proteína-ligante e a apo-proteína destaca essencialmente as regiões de densidade extra, sugerindo a presença do ligante. Tais diferenças podem ser observadas imediatamente, pois requer apenas dois mapas, e mesmo mapas intermediários durante o processo de refinamento 3D podem ser usados para verificar se o ligante está presente. Além disso, se a resolução for alta o suficiente (<3,0 Å), o mapa de diferenças também pode fornecer informações sobre a localização das moléculas de água, bem como dos íons que interagem com o ligante e os resíduos de proteínas.

Na ausência do mapa de apo-proteína, agora é possível usar o Servalcat²², que está disponível como uma ferramenta autônoma e também foi integrado ao pacote de software CCP-EM ^23,24 como parte do refinamento do Refmac e no CCP4 8.0 versão^25,26. O Servalcat permite o cálculo de um mapa de diferença ponderada FSC (Fo-Fc) usando os semimapas não nitidos e o modelo de apoproteína como entrada. O mapa de omitir Fo-Fc representa a disparidade entre o mapa experimental (Fo) e o mapa derivado do modelo (Fc). Na ausência de um ligante no modelo, uma densidade positiva em um mapa Fo-Fc que se sobrepõe ao mapa EM experimental normalmente sugere a presença do ligante. A suposição aqui é que a cadeia de proteínas está bem ajustada no mapa e a densidade positiva restante indica a localização do ligante. No entanto, é importante examinar meticulosamente se a densidade positiva decorre de imprecisões de modelagem, como o rotâmero errado de uma cadeia lateral de proteína.

A segunda etapa envolve a obtenção ou criação de um arquivo de coordenadas cartesianas do ligante com geometria bem definida a partir das informações químicas disponíveis. Os ligantes padrão (por exemplo, ATP e NADP⁺) que já estão disponíveis na biblioteca de monômeros CCP4 podem ser usados para refinamento recuperando os arquivos de coordenadas e geometria por meio de seu código de acesso de monômero. No entanto, para ligantes desconhecidos ou não padrão, várias ferramentas estão disponíveis para criar os arquivos de geometria. Alguns dos exemplos incluem o eLBOW²⁷ - (construtor de ligantes eletrônicos e bancada de otimização) no Phenix²⁸, Lidia - uma ferramenta embutida no Coot²⁹, JLigand / ACEDRG^30,31, CCP-EM^23,24, Ligprep^32-a módulo do Glide dentro da suíte Schrödinger. O arquivo de coordenadas do ligante é então ajustado na densidade, guiado pelo mapa experimental cryoEM e pelo mapa de diferença em Coot. Isso é seguido pelo refinamento do espaço real no Phenix²⁸ ou refinamento recíproco no Refmac³³. É necessária uma estação de trabalho Linux ou um laptop equipado com uma boa placa gráfica e o software mencionado acima. A maioria desses programas está incluída em várias suítes. CCP-EM²⁴ e Phenix²⁸ estão disponíveis gratuitamente para usuários acadêmicos e incluem uma variedade de ferramentas usadas neste artigo, incluindo Coot, Refmac5 33,34,35,36, Servalcat, phenix.real_space_refine, etc. Da mesma forma, o Chimera³⁷ e o ChimeraX³⁸ fornecem licenças gratuitas para usuários acadêmicos.

Protocolo

1. Modelagem de fosfoenolpiruvato (PEP) em enolase de Mycobacterium tuberculosis

1. Identificação da densidade do ligante no mapa crioEM do complexo PEP-enolase
   1. Faça o download dos semimapas não nitidos (emd_30988_additional_1.map e emd_30988_additional_2.map) da apo-enolase a partir dos dados adicionais no EMDB (consulte a Tabela de Materiais).
   2. Abra o ChimeraX (consulte a Tabela de Materiais). Abra os meios-mapas de apo-enolase clicando em Abrir na barra de ferramentas e selecionando os nomes dos arquivos. Digite vop add #1 #2 na linha de comando para combinar os dois meios-mapas para obter o mapa apo-enolase sem nitidez.
      NOTA: # 1 e # 2 denotam os dois mapas de meia para a enzima apo-enolase, conforme mencionado na etapa 1.1.1.
   3. Renomeie o mapa combinado (ID do mapa ChimeraX: #3) digitando rename #3 Apo-enolase-unsharpened-map. Pinte o mapa de cinza no painel do modelo. O mapa indica que a enolase é octamérica na solução com simetria D4.
   4. Repita as etapas 1.1.1-1.1.3 usando os seguintes meios-mapas emd_30989_additional_1.map (ID do mapa: 4) e emd_30989_additional_2.map (ID do mapa: 5) para obter PEP-enolase-unsharpened-map (ID do mapa: #6).
   5. Para calcular um mapa de diferença, primeiro ajuste os dois mapas (mapas sem nitidez PEP-enolase e apo-enolase da etapa 1.1.3 e da etapa 1.1.4) um no outro clicando em Ajustar (mapa no mapa) no painel Mapa (barra de ferramentas) no ChimeraX.
      NOTA: A normalização não é executada entre os dois mapas. Em alguns casos, a normalização pode ser necessária para trazer os mapas para a mesma escala.
   6. Subtraia o mapa PEP-enolase do mapa apo-enolase digitando vop subtract #6 #3 na linha de comando.
      NOTA: # 6 = Mapa sem nitidez da PEP-enolase, # 3 = Mapa sem nitidez da Apo-enolase.
   7. Pinte o mapa subtraído (ID do mapa: 7) em verde, denotando densidade positiva (de acordo com a convenção da cristalografia de raios-X) ³⁹ .
   8. Baixe as coordenadas da enolase octamérica de M. tuberculosis (PDB: 7e4x) do Protein Data Bank (PDB), clique em abrir na barra de ferramentas e selecione o nome do arquivo.
   9. Renomeie o modelo 7e4x.pdb digitando rename #8 Apo_enolase.pdb na linha de comando. # 8 denota o Apo_enolase.pdb em ChimeraX.
   10. Selecione o modelo no painel do modelo. Clique em Botão direito do mouse na barra de ferramentas. Clique em Mover molécula para posicionar o modelo próximo ao mapa de pep-enolase (# 6) e alinhar o modelo em relação ao mapa. Ajuste este modelo no mapa PEP-enolase-unsharpened-digitando fit #8 em #6 na linha de comando. Aqui, o mapa é numerado 6 e o modelo é numerado 8.
       NOTA: Em alguns casos, o ajuste local no ChimeraX pode não ser suficiente para alinhar o modelo. Nesses casos, uma etapa adicional de ajuste global (DockinMap, consulte Tabela de Materiais) pode ser executada no Phenix.
   11. Salve o modelo ajustado digitando save Apo-enolase.pdb #8 na linha de comando.
2. Modelagem e refinamento de PEP no mapa crioEM aguçado do fator B do complexo PEP-enolase
   1. Abra "coot" (consulte Tabela de Materiais) no terminal digitando ./Coot &.
   2. Exiba "Apo-enolase.pdb" clicando em Arquivo > Coordenadas Apo-enolase.pdb. O arquivo de coordenadas é exibido por ligações (cor por átomo).
   3. Baixe o mapa nítido da Enolase ligado a PEP, ou seja, emd_30989.map do EMDB. Exiba o mesmo clicando em Arquivo > Abrir Mapa > emd_30989.map . Defina o limite para 7,00 σ rolando o botão do meio do mouse.
   4. Localize blobs não modelados clicando em Validar > blobs não modelados > Localizar blobs.
   5. Localize a densidade do ligante não modelada perto dos resíduos do sítio ativo, Ser 42, Lys-386 e Arg-364 do modelo enolase.
   6. Obtenha o arquivo de modelo de monômero PEP da biblioteca de monômeros Coot clicando em Arquivo > Obter monômero e inserindo PEP como o código de 3 letras.
   7. Mova a molécula PEP para a densidade usando a opção Girar/Traduzir- Zona/Cadeia/Molécula no menu da barra lateral. Use o refinamento do espaço real no Coot para ajustar a molécula PEP na densidade clicando em Real Space Refine Zone no menu da barra lateral. Mescle o ligante ajustado com o Apo-enolase.pdb usando a opção de molécula de mesclagem na guia de edição . Salve o modelo como PEP-Enolase.pdb.
      NOTA: Também é possível usar a opção de ligante Jiggle-Fit Ligand > para ajustar o ligante também.
   8. Para adicionar ligantes ao restante dos monômeros no arquivo de coordenadas, clique em Calcular > Ferramentas NCS > Ligantes NCS. Uma janela separada chamada Localizar ligantes relacionados ao NCS será exibida. Para a opção Proteína com NCS, selecione o arquivo de coordenadas Apo-enolase.pdb e o ID da cadeia A como Cadeia mestre NCS.
      1. Para a molécula que contém o ligante, selecione o Apo-enolase.pdb como o arquivo de coordenadas e ID da cadeia, J e número do resíduo 1 a 1. Clique em Encontrar Posições Candidatas. Uma janela chamada Ligantes ajustados aparecerá com uma lista de posições candidatas. Avalie o ajuste clicando nos ligantes candidatos individuais e analise o ajuste visualmente.
         NOTA: Em Servalcat/Refmac, apenas um modelo de monômero pode ser fornecido, e a simetria usada na reconstrução pode ser dada para obter um modelo expandido.
   9. Densidade adicional para as moléculas de solvente também foi observada perto do ligante. Estruturas cristalinas de alta resolução da enolase de vários homólogos sugerem a presença de dois íons Mg^{2+ 40,41}, o que provavelmente estabiliza a carga negativa do intermediário da reação. Modele dois íons Mg²⁺ na densidade do local ativo clicando em colocar átomo no ponteiro e selecionando MG na lista de tipos de átomo de ponteiro.
      NOTA: A geometria e a distância da ligação podem ser usadas como guia para selecionar o íon metálico. No caso do Mg²⁺ ligado a átomos de oxigênio em resíduos de proteínas, a distância de ligação varia entre 2,1 Å -2,4 Å, com geometria octaédrica. No entanto, no caso de mapas de baixa resolução, a esfera de coordenação geralmente é incompleta e a distância também pode variar devido a limitações na resolução.
   10. Repita a etapa 1.2.8 para adicionar os íons Mg²⁺ nos monômeros relacionados à simetria.
   11. Salve o modelo clicando em Arquivo > Salvar coordenadas > Selecionar nome do arquivo > e digitando Enolase+PEP+Mg.pdb.
   12. Abra a GUI do Phenix (consulte a Tabela de Materiais). Execute um trabalho de refinamento de espaço real com o Enolase+PEP+Mg.pdb e o emd_30989.map como o modelo de entrada e o mapa, respectivamente, usando parâmetros padrão. Esta etapa é feita iterativamente com o Coot para obter um bom ajuste e geometria do modelo de mapa.
       NOTA: O mapa de diferença não nítida é usado para demonstrar a presença de ligante, como em uma figura. Para fins de modelagem, o mapa nítido do fator B foi usado e é recomendado. O mapa nítido do fator B também pode ser usado para calcular o mapa de diferença para fins de demonstração, em oposição ao mapa sem nitidez. No entanto, se a resolução for menor na região onde o ligante está ligado, o único fator B usado para aumentar a nitidez de todo o mapa pode não revelar claramente a densidade do ligante.
3. Visualização e geração de figuras do ligante modelado
   1. Abra o modelo Enolase+PEP+Mg refinado do trabalho final de refinamento do Phenix no PyMOL⁴² (consulte a Tabela de Materiais) clicando em Arquivo > Abrir e selecionando o nome do arquivo.
   2. Carregue o emd-30989.map (mapa nítido vinculado a PEP) clicando em Arquivo > Abrir e selecionando o nome do arquivo.
   3. Renomeie o mapa como PEP-sharpened clicando em ações > renomear no objeto emd_30989 e digitando PEP-sharpened.
      NOTA: Na maioria dos casos, por exemplo, enolase, os mapas quando abertos no pymol são normalizados, pois a opção normalizar mapa é marcada por padrão no pymol. Como os mapas cryoEM são centralizados em uma caixa maior, a normalização incluirá tudo na caixa. Assim, a normalização pode ser desligada antes da abertura no pilol.
   4. Selecione os ligantes clicando em exibir > sequência.
   5. Digite isomesh mesh_ligands, PEP-sharpened, 6.0, sele, carve=3.0 na linha de comando e pressione Enter.
   6. Pinte o mesh_ligand azul clicando na última caixa, C, ao lado do objeto mesh_ligand.
   7. Exibir os resíduos do sítio ativo, Ser-42, Asp-241, Glu-283, Asp-310, Arg-364 e Lys-386 interagindo com a PEP e Mg²⁺ na representação de bastão e esfera, respectivamente, e a enzima enolase na representação de desenho animado.
   8. Ray trace digitando ray 3600, 3600 para gerar imagens de qualidade de publicação e salve como um arquivo png clicando em Arquivo > salvar e escolhendo PEP.png como o nome do arquivo.

2. Modelagem de ligantes no receptor metabotrópico de glutamato mGlu₅

1. Identificando e modelando a densidade do ligante no mapa cryoEM de mGlu ligado a agonistas e antagonistas₅
   1. Baixe os dois meios-mapas junto com seus arquivos de coordenadas correspondentes para cada um dos complexos mGlu₅ ligados ao agonista (EMD-31536, 7fd8.pdb) e ao antagonista ligado (EMD-31537,7fd9.pdb).
   2. Abrir o ChimeraX
      1. Abra o arquivo de coordenadas, 7fd8.pdb clicando em abrir e selecionando 7fd8.pdb.
      2. Digite delete ligand na linha de comando e pressione Enter.
      3. Da mesma forma, use o comando delete/B para excluir a cadeia B.
         NOTA: Ligantes e cadeias podem ser excluídos usando o menu suspenso na parte superior usando selecionar e ações > átomos/ligações > excluir.
      4. Salve o pdb não ligado digitando o seguinte na linha de comando: save 7fd8_noligand_chainA.pdb #1. #1 denota o ID do modelo.
      5. Repita as etapas 2.1.2.1-2.1.2.4 para 7fd9.pdb.
   3. Abra o CCP-EM. Crie um novo projeto chamado mGlu₅ e especifique o diretório do projeto e o nome de usuário.
      1. Abra o Relion nas opções do painel esquerdo.
         1. Vá para a guia Criação de máscara .
         2. Forneça um dos semimapas para EMD-31536 como entrada.
            NOTA: O Relion aceita mapas com .mrc como sufixo e os mapas EMD têm o sufixo .map. Os arquivos de mapa podem ser abertos no ChimeraX para exame e salvos no formato .mrc.
         3. Na guia máscara , forneça o tamanho do pixel como 0,89 Å e o limite de binarização inicial como 0,007.
         4. Execute o trabalho com o alias 31536 (ou qualquer outro nome que seja fácil de seguir).
         5. Da mesma forma, crie uma máscara para o meio mapa EMD - 31537.
      2. Abra o programa Refmac Servalcat nas opções do painel esquerdo do CCPEM.
         1. Forneça o nome como mGlu₅_agonist.
         2. Importe o arquivo .pdb 7fd8_noligand_chainA conforme descrito na seção 2.1.2.4 do modelo. Forneça a localização dos dois mapas da metade e a máscara correspondente criada no Relion.
         3. Especifique a resolução como 3.8 Å.
         4. Vá para as configurações de refinamento > Simetria estrita e mencione C2 como a simetria do grupo de pontos de Relion.
         5. Inicie o programa pressionando o botão Iniciar na parte superior.
   4. Assim que o trabalho for concluído, abra o resultado no Coot (opção disponível na parte superior da seção de resultados). Isso exibirá um diffmap.mtz em Coot por padrão, onde as cores vermelho e verde indicam densidades negativas e positivas, respectivamente.
      1. Vá para Gerenciador de exibição > propriedades do mapa de diferenças denominado DELFWT PHDELWT e altere o nível de contorno para 4.0 (valor absoluto).
         NOTA: A escolha do limite depende do mapa e da resolução.
      2. Oculte o mapa rotulado FWT PHWT e a molécula rotulada refined.pdb.
      3. Mova o mapa usando o mouse para visualizar a densidade positiva (colorida de verde) e traga a bolha maior para o centro.
      4. Vá para Arquivo > Obter monômero, digite QUS e pressione Enter.
      5. Vá para Calcular > molécula de modelagem > ajuste de corpo rígido e clique duas vezes no monômero QUS para ajustar a molécula para caber na densidade Fo-Fc.
      6. Use a opção mesclar molécula na guia de edição para adicionar a molécula QUS ao arquivo de coordenadas, refined.pdb.
      7. Repita as etapas 2.1.4.3-2.1.4.6 para ajustar o ligante com o código de monômero NAG e CHS na bolha menor no domínio extracelular e no topo do domínio transmembrana, respectivamente.
      8. Salve a coordenada como refined_ligands.pdb.
         NOTA: A resolução do domínio transmembrana (TM) é menor e, portanto, não é discutida aqui.
2. Refinamento da estrutura ligante mGlu₅
   1. Abra o CCPEM e clone o trabalho de refinamento anterior (etapa 2.1.3.2) e execute-o com o refined_ligands.pdb e o mapa afiado (emd. 31536.mrc) como entrada, usando parâmetros padrão e simetria C2.
      NOTA: Se o programa não reconhecer o ligante, os arquivos CIF precisarão ser fornecidos. Esses arquivos CIF podem ser baixados do PDB ou gerados usando vários programas (consulte a etapa 3.1.1 para obter detalhes).
3. Visualização e geração de figuras no PyMOL
   1. Abra o modelo refined_expanded.pdb do trabalho de refinamento Refmac mais recente no PyMOL.
   2. Vá para Arquivo > Abrir e navegue até o diretório de tarefas Refmac para carregar o arquivo diffmap_normalised_fofc.mrc (mapa de diferenças da tarefa Servalcat na etapa 2.1.3.2).
      NOTA: Se os arquivos de extensão .mrc não estiverem visíveis durante a navegação, altere o tipo de arquivo para todos os arquivos e navegue.
   3. Selecione os ligantes usando a sequência de > de exibição.
   4. Vá para o botão Ações e renomeie a seleção como ligantes.
   5. Digite o seguinte na linha de comando e pressione Enter: isomesh mesh_ligands, diffmap_normalised_fofc, 6.0, ligands, carve=2.5.
      NOTA: A largura da malha pode ser ajustada. Aqui, a largura da malha de 0,2 é usada e isso é definido usando o seguinte comando: set mesh_width=0,2.
   6. Clique com o botão direito do mouse em um dos monômeros e vá para encadear > cor para especificar a cor de cada monômero. Pinte o ligante e a malha usando a última caixa rotulada como c nos objetos ligante e mesh_ligands. O dímero do receptor mGlu₅ é mostrado em representação de desenho animado, e os monômeros são coloridos em azul-petróleo e trigo. Os ligantes são mostrados em bastão, e a malha que contorna os ligantes é colorida de verde.
   7. Use as ações > opção orientar/centralizar/zoom contra os objetos e ajuste manualmente para visualizar a malha com clareza. Selecione os resíduos próximos que podem estar interagindo com o ligante, por exemplo, Tyr64, Trp100 para QUS e, conforme necessário, exiba sua cadeia lateral ou cadeia principal ou ambas como representação de bastão.
   8. Ray trace para gerar imagens de alta resolução e salvá-las como um arquivo png.
      NOTA: As etapas acima são repetidas para o mapa vinculado ao antagonista EMD-31537 e o arquivo de coordenadas correspondente PDB-7fd9.

3. Modelando o inibidor, desoxigalacto-nojirimicina (DGN) e moléculas de solvente em um mapa nítido de alta resolução de β-galactosidase

1. Identificação do ligante, DGN, utilizando os meios-mapas do cryoEM
   1. Preparação de dicionário de ligantes desconhecidos para modelagem [Deoxygalacto-nojirimycin(DGN)]
      NOTA: O arquivo do dicionário Deoxygalacto-nojirimycin está incluído na biblioteca de monômeros CCP4 como DGJ (ID do ligante de 3 letras). No entanto, aqui é considerado como um ligante novo e desconhecido para ilustrar o processo de geração de arquivos de dicionário para ligantes desconhecidos, DGN é usado como o código de 3 letras.
      1. Abra o resumo do composto para desoxigalacto-nojirimicina (DGN) na página do PubChem e copie a string de sorrisos para o composto desoxigalacto-nojirimicina.
      2. Abra os ligantes Phenix > > eLBOW.
      3. Especifique a string de sorrisos como entrada.
      4. Especifique o método de otimização de construção de ligante apropriado. Aqui, a otimização simples é usada.
      5. Cole a string de sorrisos químicos na seção de definição de ligante.
      6. Forneça um cargo, um prefixo do arquivo de saída e um ID do ligante adequadamente e pressione executar.
         NOTA: A saída do trabalho contém um arquivo de coordenadas, DGN.pdb, e um arquivo de dicionário, arquivo DGN.cif. O Jligand²⁹ também pode ser usado para criar o arquivo cif.
   2. Baixe o arquivo de coordenadas da β-galactosidase (6tsh.pdb) do PDB e remova as coordenadas das cadeias de proteínas (B, C, D), ligante, DGN e outras moléculas de solvente usando um editor de texto ou exclua a opção de cadeia/zona no Coot. Salve o arquivo de coordenadas como apo-betaGal_chainA.pdb.
      NOTA: ChimeraX ou Pymol também podem ser usados para remover a molécula de ligante/solvente.
   3. Baixe os meios-mapas (emd_10563_half_map_1.map e emd_10563_half_map_2.map) a partir de dados adicionais da entrada EMD-10563 do EMDB.
   4. Abra o CCPEM e use o Relion para criar a máscara para o mapa em um limite de 0,01 (conforme descrito nas etapas 2.1.3.1.1-2.1.3.1.4).
   5. Execute o Servalcat (dentro do pacote CCPEM, conforme descrito na etapa 2) com os semimapas obtidos na etapa 3.1.3 e o modelo apo na etapa 3.1.2 e simetria D2.
      NOTA: O modelo deve ser alinhado a um dos semimapas ou mapas completos para localizar a densidade do ligante. Isso pode ser feito ajustando o modelo ao mapa usando o ChimeraX e, em seguida, salvando as coordenadas relativas ao meio mapa. Neste exemplo, os meios-mapas e o mapa primário no EMDB têm diferentes tamanhos/grades de caixa, e o modelo precisa ser colocado no meio-mapa.
   6. Galeirão aberto.
      1. Abra DGN.cif para o dicionário de ligantes conforme gerado na etapa 3.1.1 com o Phenix eLBOW. Isso é feito acessando Arquivo > Importar dicionário CIF e navegando no diretório de tarefas do eLBOW.
      2. Abra os arquivos de coordenadas de proteína e ligante, apo-betaGal_chainA.pdb da etapa 3.1.2 e DGN.pdb da etapa 3.1.6, respectivamente.
      3. Abra automaticamente o arquivo diffmap.mtz da tarefa Servalcat (etapa 3.1.5) e visualize o mapa rotulado DELFWT PHDELWT em Coot. Contorne o mapa em um limite de ~ 4 valor absoluto.
         NOTA: É importante verificar as estatísticas do mapa digitando header map.mrc ou usando as ferramentas do Chimera. Todas as informações necessárias sobre o tamanho do pixel, tamanho da caixa, densidade mínima, média e máxima e desvio rms da densidade média podem ser obtidas. É crucial verificar o tamanho do pixel e o tamanho da caixa dos mapas cryoEM. O mapa 3D representa o volume do mapa proteína-ligante em uma grade de voxels 3D. Em cada voxel, o valor potencial do elétron ou a probabilidade de encontrar o elétron naquele local é armazenado. Quando um determinado limite é escolhido, os voxels, que têm uma densidade menor que o valor especificado, são definidos como zero. Isso ajuda a minimizar o ruído experimental no mapa e visualizar melhor os recursos do mapa⁴³. Assim, o mapa deve ser contornado em um limite onde as feições do mapa sejam facilmente visíveis e o ruído no mapa seja mínimo.
      4. Vá para Ligante > encontre Ligantes. Na nova janela exibida, selecione o ligante, o mapa de diferenças e o modelo apo-betaGal_chainA.pdb. Deixe as outras opções em suas configurações padrão e clique em Localizar ligantes para iniciar a pesquisa.
      5. Uma lista dos principais resultados mostrando a densidade potencial do ligante é exibida com uma cópia colocada em cada uma das densidades. Verifique manualmente todos os acertos onde o ligante foi colocado. Mantenha os acertos mais prováveis e remova os ambíguos.
         NOTA: A diferença na densidade do mapa em um limite alto sugere claramente a presença do ligante no sítio ativo.
2. Modelando o ligante DGN e as moléculas de solvente
   1. Execute um refinamento de espaço real em Coot para ajustar o ligante (DGN.pdb) no mapa de densidade de diferença e, em seguida, mescle as coordenadas do ligante com o apo-betaGal_chainA.pdb e salve-o como betaGal_chainA+ligand.pdb.
      NOTA: Os ligantes que foram colocados em regiões de outras cadeias podem ser removidos e não são mesclados ao salvar o arquivo de coordenadas mesclado. Os ligantes em outras cadeias podem ser gerados por ligantes NCS, conforme mostrado no exemplo 1, etapa 1.2.8, ou em Refmac/Servalcat usando expansão de simetria.
   2. Execute outro trabalho Servalcat como acima (etapa 3.1.5) com betaGal_chainA+ligand.pdb como modelo de entrada e os meios-mapas (da etapa 3.1.3) com simetria D2.
   3. A densidade de diferença (do trabalho Servalcat na etapa 3.2.2) ao redor do ligante modelado sugere a presença das moléculas de solvente em coordenação com a molécula do ligante. A densidade central próxima ao ligante parece ser grande demais para moléculas de água.
   4. Com base em dados bioquímicos e estruturais anteriores indicando a presença de Mg²⁺ nessa posição, o íon Mg²⁺ é modelado aqui clicando na opção colocar átomo e especificando o átomo como MG.
   5. Modele as moléculas de água na densidade de diferença no sítio ativo que indicam a presença da molécula de solvente clicando no átomo de lugar no ponteiro e selecionando água.
      NOTA: Coot também tem a opção de escolher moléculas de água automaticamente. Aqui, como o foco está apenas no sítio ativo, as moléculas de água são adicionadas manualmente.
   6. Mescle as coordenadas para Mg²⁺ e água com o arquivo betaGal+ligand.pdb e salve-o como betaGal+ligand+solvent_chainA.pdb.
   7. Com o betaGal+ligante+solvent_chainA.pdb, execute o refinamento Refmac no Servalcat com simetria D2.
      NOTA: O mapa de diferença de saída deste trabalho pode servir como um meio de validar se o ligante foi modelado com precisão, pois o mapa de diferença deve mostrar densidade residual positiva ou negativa mínima.
3. Visualização e geração de figuras com PyMOL
   NOTA: As etapas descritas abaixo fornecem alguns exemplos de como fazer figuras usando modelos e mapas que podem ser usados para ilustrar a presença de ligantes e solventes.
   1. Abra o refined_expanded.pdb do último trabalho do Servalcat (etapa 3.2.6) com o ligante e o solvente modelados.
   2. Selecione cadeias diferentes separadamente para colori-las magenta, amarelo, verde e azul-petróleo, conforme descrito no exemplo 2.
   3. Vá para Exibir sequência >, faça seleções separadas para as moléculas de água, magnésio e DGN e renomeie os objetos como água, MG e DGN, respectivamente.
   4. Exiba MG e moléculas de água como esferas selecionando os objetos, clicando com o botão direito do mouse e mostrando > esfera. Da mesma forma, exiba o ligante na representação do bastão e pinte os ligantes e solventes adequadamente. Nesse caso, o ligante foi colorido de amarelo por um heteroátomo, o íon de magnésio é de cor roxa e as moléculas de água são de vermelho.
   5. Selecione DGN, MG e moléculas de água. Clique com o botão direito do mouse e selecione ações > copiar para o objeto e nomeá-lo como ligantes.
   6. Abra o diffmap_normalised_fo.mrc da tarefa Servalcat na etapa 3.2.6 e renomeie como ligand_fo.mrc. Digite o seguinte comando: isomesh mesh_ligands_fo, ligand_fo, 3, ligands, carve=2.
      NOTA: A opção de entalhe de 2 Å é aplicada ao redor dos átomos e, dependendo da resolução e qualidade dos mapas, valores de 3-5 podem ser usados. Além disso, ao abrir mapas cryoEM no PyMOL, é aconselhável desativar normalize_ccp4_maps.
   7. Use as ações > opções de orientação/zoom e ajuste manualmente para visualizar os ligantes e resíduos de interação próximos (quando aplicável), conforme mostrado na etapa 2.3.7.
   8. Ray trace essas cenas para salvar imagens de alta resolução usando o comando ray 3600, 3600.
   9. Salve a cena como .png arquivo.
      NOTA: As etapas a seguir são opcionais e descrevem o processo para visualizar (1) a densidade de diferença (Fo-Fc) para o ligante não modelado, DGN, (2) a densidade (Fo) do ligante modelado, DGN, bem como a densidade de diferença (Fo-Fc) para solventes não modelados e, por último, para (3) a densidade (Fo) para o ligante modelado, DGN e as moléculas de solvente no sítio ativo.
   10. Para demonstrar a presença do ligante, DGN e moléculas de solvente circundantes usando o mapa de diferenças, abra diffmap_normalised_fofc.mrc do trabalho Servalcat na etapa 3.1.5. Renomeie o arquivo de mapa como unliganded_fofc.mrc clicando em ações > renomear ao lado do objeto de mapa. Digite o seguinte na linha de comando: isomesh mesh_ligands_fofc, unliganded_fofc, ligands, level=6, carve=2.
   11. Para demonstrar a densidade do ligante modelado, DGN, e a densidade de solvente não modelada circundante, abra o diffmap_normalised_fo.mrc e o diffmap_normalised_fofc.mrc do trabalho servalcat na etapa 3.2.2. Renomeie o diffmap_normalised_fo.mrc como DGN_fo e o diffmap_normalised_fofc.mrc como DGN_unmodelled_solvents_fofc.
   12. Selecione MG e água em Exibir sequência >, clique com o botão direito do mouse e selecione ações > copiar para o objeto e nomeie-as como solventes.
   13. Digite o seguinte na linha de comando: isomesh mesh_DGN_fo, DGN_fo, DGN, level=3, carve=2; isomesh mesh_solvent_fofc, DGN_unmodelled_solvents_fofc, solventes, level=6, carve=2.
       NOTA: O mesh_DGN_fo mostrará a densidade do ligante e o mesh_solvent_fofc mostrará a densidade omitida para o MG e a água.
   14. Finalmente, para visualizar os ligantes modelados, bem como as moléculas de solvente circundantes no sítio ativo, abra o diffmap_normalised_fo.mrc do trabalho Servalcat na etapa 3.2.6 e renomeie-o como ligand_fo.mrc.
   15. Digite o seguinte na linha de comando: isomesh mesh_ligand_fo, ligand_fo, selection=ligands, level=3, carve=2.
       NOTA: Aqui, usamos diffmap_normalised_fo.mrc, mas o mapa final nítido pode ser usado para mostrar a densidade dos ligantes e os resíduos circundantes. É uma boa prática mencionar o tipo de mapa usado, valores de nitidez do fator B na legenda da figura.
   16. A largura da malha e o tamanho da esfera podem ser definidos digitando os seguintes comandos: set mesh_width=0.2 e set sphere_scale=0.25 para diminuir o tamanho da esfera.
   17. Pinte a malha fo azul e a malha fofc verde.
   18. Use as ações > opções de orientação/zoom e ajuste manualmente para visualizar os ligantes e resíduos de interação próximos (quando aplicável), conforme mostrado na etapa 2.3.7.
   19. Ray trace essas cenas para salvar imagens de alta resolução usando o comando ray 3600, 3600.
   20. Salve as cenas individuais como arquivos .png.

4. Efeito da resolução na modelagem de ligantes na β-galactosidase

1. Abra o Terminal e vá para o diretório que contém os dois meios-mapas.
2. Abra os dois meios-mapas (etapa 3.1.3) no formato .map no ChimeraX, visualize-os e salve-os como emd10563_half1_1_unfil.mrc e emd10563_half2_1_unfil.mrc.
3. A máscara criada na etapa 3.1.4 pode ser usada como entrada.
4. Execute um trabalho de pós-processamento no Relion usando meios-mapas e máscaras das etapas 4.2 a 4.3, com os parâmetros padrão.
5. Repita a etapa 4.4, agora com um Skip FSC-weighing habilitado e especificando um filtro passa-baixa ad-hoc de 3 Å.
6. Repita a etapa 4.4 com um filtro passa-baixo ad-hoc de 3.5 Å.
7. Abra os mapas (postprocess.mrc) das etapas 4.4-4.6, filtre em diferentes resoluções e a coordenada do modelo, 6tsh.pdb (alinhado aos meios-mapas no ChimeraX) arquivo da etapa 3.1.2 no PyMOL. Renomeie os diferentes mapas como 3.0, 3.5 e 2.3, conforme definido por suas resoluções.
   NOTA: Pode-se confirmar a filtragem passa-baixa dos mapas visualizando-os em ChimeraX ou Coot.
8. Visualize o efeito da resolução na densidade das moléculas de ligante e solvente criando uma malha de 2 Å ao redor das moléculas de ligante e solvente em um limite de 6σ, conforme descrito na etapa 3.3.6, com mapas filtrados para diferentes resoluções.

Resultados

Exemplo 1
A enzima enolase de M. tuberculosis catalisa a penúltima etapa da glicólise e converte 2-fosfoglicerato em fosfoenolpiruvato (PEP), que é um intermediário essencial para várias vias metabólicas^44,45. Os dados de CryoEM para as amostras de apo-enolase e enolase ligada a PEP foram coletados com o mesmo tamanho de pixel de 1,07 Å, e o processamento da imagem foi realizado com Relion 3.1 ^46,47...

Discussão

As melhorias no hardware e software do microscópio resultaram em um aumento no número de estruturas crioEM nos últimos anos. Embora a resolução mais alta alcançada no momento em crioEM de partícula única seja de 1,2 Å 57,58,59, a maioria das estruturas está sendo determinada em torno de 3-4 Å de resolução. A modelagem de ligantes em mapas de média a baixa resolução pode ser complicada e muitas vezes repleta de am...

Materiais

Name	Company	Catalog Number	Comments
CCP4-8.0	Consortium of several institutes	https://www.ccp4.ac.uk	Free for academic users and includes Coot and list of tools developed for X-ray crystallography
CCP-EM	Consortium of several institutes	https://www.ccpem.ac.uk/download.php	Free for academic users and includes Coot, Relion and many others
Coot	Paul Emsley, LMB, Cambridge	https://www2.mrc-lmb.cam.ac.uk/personal/pemsley/coot/	General software for model building but also available with other suites described above
DockinMap (Phenix)	Consortium of several institutes	https://phenix-online.org/documentation/reference/dock_in_map.html	Software inside the Phenix suite for docking model into cryoEM maps
Electron Microscopy Data Bank	Consortium of several institutes	https://www.ebi.ac.uk/emdb/	Public Repository for Electron Microscopy maps
Falcon	Thermo Fisher Scientific	https://assets.thermofisher.com/TFS-Assets/MSD/Technical-Notes/Falcon-3EC-Datasheet.pdf	Commercial, camera from Thermo Fisher
Phenix	Consortium of several institutes	https://phenix-online.org/download	Free for academic users and includes Coot
Protein Data Bank	Consortium of several institutes	https://rcsb.org	Public database of macromolecular structures
Pymol	Schrodinger	https://pymol.org/2/	Molecular viusalization tool. Educational version is free but comes with limitation. The full version can be obtained with a small fee.
Relion	MRC-LMB, Cambridge	https://relion.readthedocs.io/en/release-4.0/Installation.html	Software for cryoEM image processing, also available with CCP-EM
Titan Krios	Thermo Fisher Scientific	https://www.thermofisher.com/in/en/home/electron-microscopy/products/transmission-electron-microscopes/krios-g4-cryo-tem.html?cid=msd_ls_xbu_xmkt_tem-krios_285811_gl_pso_gaw_tpne1c& gad_source=1&gclid=CjwKCAiA-P-rBhBEEiwAQEXhHyw5c8MKThmdA AkZesWC4FYQSwIQRk ZApkj08MfYG040DtiiuL8 RihoCebEQAvD_BwE	Commercial, cryoTEM from Thermo Fisher
UCSF Chimera	UCSF, USA	https://www.cgl.ucsf.edu/chimera/download.html	General purpose software for display, analysis and more
UCSF Chimera X	UCSF, USA	https://www.cgl.ucsf.edu/chimerax/	General purpose software for display, analysis and more