JoVE Logo
Faculty Resource Center
Authors
Librarians
High Schools
About

Sign In

Summary

Abstract

Introduction

Protocol

Representative Results

Discussion

Acknowledgements

Materials

References

Biology

Simülasyon Çalışmalarında Kompleks Lipid Karışımları Kullanılarak Gerçekçi Membran Modellemesi

Published: September 1st, 2023

DOI:

10.3791/65712

1Department of Chemical and Biological Engineering, State University of New York at Buffalo, 2Department of Mathematics, State University of New York at Buffalo

Yapı ve bileşimdeki membran lipid çeşitliliği, hücresel süreçlere önemli bir katkıda bulunur ve bir hastalık belirteci olabilir. Moleküler dinamik simülasyonları, membranları ve bunların biyomoleküllerle etkileşimlerini atomistik çözünürlükte incelememizi sağlar. Burada, karmaşık membran sistemlerini oluşturmak, çalıştırmak ve analiz etmek için bir protokol sağlıyoruz.

Lipitler, hücre zarlarının yapısal yapı taşlarıdır; Lipid türleri, hücre organelleri ve organizmalar arasında farklılık gösterir. Bu çeşitlilik, membranda, bu arayüzde meydana gelen molekülleri ve süreçleri doğrudan etkileyen farklı mekanik ve yapısal özelliklerle sonuçlanır. Lipid bileşimi dinamiktir ve hücre sinyalleme süreçlerini modüle etmeye hizmet edebilir. Hesaplamalı yaklaşımlar, biyomoleküller arasındaki etkileşimleri tahmin etmek ve deneysel gözlemlenebilirlere moleküler içgörüler sağlamak için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Moleküler dinamik (MD), atomların hareketini, üzerlerine etki eden kuvvetlere göre tahmin eden istatistiksel mekaniğe dayalı bir tekniktir. MD simülasyonları, biyomoleküllerin etkileşimini karakterize etmek için kullanılabilir. Burada, tekniği kısaca tanıtıyoruz, lipid çift katmanlarını simüle etmekle ilgilenen yeni başlayanlar için pratik adımları özetliyoruz, yeni başlayanlar için uygun yazılımla protokolü gösteriyoruz ve alternatifleri, zorlukları ve sürecin önemli hususlarını tartışıyoruz. Özellikle, simülasyonda uygun hidrofobik ve mekanik ortamları yakalamak için ilgilenilen bir hücre zarını modellemek için karmaşık lipid karışımlarının kullanılmasının önemini vurguluyoruz. Ayrıca, membran bileşiminin ve özelliklerinin çift katmanların diğer biyomoleküllerle etkileşimlerini modüle ettiği bazı örnekleri de tartışıyoruz.

Lipitler, hücreler için sınırlar sağlayan ve hücre içi bölümlendirmeyisağlayan zarların ana bileşenleridir 1,2,3. Lipitler, bir polar baş grubu ve iki hidrofobik yağ asidi kuyruğu ile amfifiliktir; Bunlar, hidrofobik zincirlerin suile temasını en aza indirmek için çift tabaka halinde kendiliğinden birleşir 3,4. Hidrofilik baş gruplarının ve hidrofobik kuyrukların çeşitli kombinasyonları, biyolojik membranlarda gliserofosfolipidler, sfingolipidler ve steroller gibi farklı lipit sınıflarına neden olur (Şekil 1)

Log in or to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

1. Sistem koordinatlarının oluşturulması

  1. Bir web tarayıcısı kullanarak CHARMM-GUI.org (C-GUI) bölümüne gidin. Üst menüde Giriş Oluşturucu'ya gidin, ardından ekranın sol tarafındaki dikey seçeneklerden Membran Oluşturucu'yu seçin.
  2. Çift katmanlı oluşturmak için Bilayer Builder'ı seçin.
    NOT: İlk kez kullananlar, ilk koordinat kümelerini oluşturmadan önce ücretsiz hesaplarını etkinleştirmelidir.
    3. .......

Log in or to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Protokolün kullanımını ve elde edilebilecek sonuçları göstermek için, endoplazmik retikulum (ER) için membran modelleri için bir karşılaştırma çalışması tartışılmaktadır. Bu çalışmadaki iki model, (i) ER'de bulunan ilk dört lipid türünü içeren PI modeli ve (ii) anyonik fosfatidilserin (PS) lipid türlerini ekleyen PI-PS modeliydi. Bu modeller daha sonra bir viral protein ve membran ile nasıl etkileşime girdiği üzerine yapılan bir çalışmada kullanılmış, PS'ye olan ilginin viral pro.......

Log in or to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Deneysel teknikler, kriyo-elektron mikroskobu (kriyo-EM)58, floresan teknikleri ve atomik kuvvet mikroskobu (AFM)59 kullanarak biyomolekülleri yüksek çözünürlükte görselleştirebilir. Bununla birlikte, biyolojik yolların, hastalık patogenezinin ve atomik veya amino asit düzeyinde terapötik dağıtımın altında yatan moleküler etkileşimlerin etkileşimini ve dinamiklerini yakalamak zordur. Burada, MD simülasyonlarının lipid membranları inceleme yetenekler.......

Log in or to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Yazarlar, bu makalenin yazımı sırasındaki simülasyon yörüngeleri ve tartışmaları için Jinhui Li ve Ricardo X. Ramirez'e teşekkür eder. O.C., Buffalo Üniversitesi Başkanlık Bursu ve Ulusal Sağlık Enstitüsü'nün Öğrenci Gelişimini En Üst Düzeye Çıkarma Girişimi tarafından desteklenmiştir Eğitim Hibesi 1T32GM144920-01, Margarita L. Dubocovich'e (PI) verildi.

....

Log in or to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

NameCompanyCatalog NumberComments
Anaconda3Anaconda Inc (Python & related libraries)N/A
CHARMM-GUI.orgIm lab, Lehigh UniversityN/A
GROMACSGROMACS development teamN/A
Linux HPC ClusterUB CCRN/A
MATLABMathWorksN/A
VMDTheoretical and Computational Biophysics GroupN/A

  1. Vanni, S., Riccardi, L., Palermo, G., De Vivo, M. Structure and Dynamics of the Acyl Chains in the Membrane Trafficking and Enzymatic Processing of Lipids. Accounts of Chemical Research. 52 (11), 3087-3096 (2019).
  2. Harayama, T., Riezman, H. Understanding the diversity of membrane lipid composition. Nature Reviews Molecular Cell Biology. 19 (5), 281-296 (2018).
  3. Tanaka, M., Edward, H. .. . E. g. e. l. m. a. n. . Comprehensive Biophysics. , 261-272 (2012).
  4. Bruce Alberts, A. J., Julian Lewis, , Martin Raff, , Keith Roberts, , Peter Walter, . Molecular Biology of the Cell. , (2002).
  5. Watson, H. Biological membranes. Essays in Biochemistry. 59, 43-69 (2015).
  6. Coskun, &. #. 2. 2. 0. ;., Simons, K. Cell Membranes: The Lipid Perspective. Structure. 19 (11), 1543-1548 (2011).
  7. Douglas G, H. a. y. e. s., Daniel, K. Y., Solaiman, D., Richard, . Biobased Surfactants (Second Edition) eds. , 515-529 (2019).
  8. González-Rubio, P., Gautier, R., Etchebest, C., Fuchs, P. F. J. Amphipathic-Lipid-Packing-Sensor interactions with lipids assessed by atomistic molecular dynamics. Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 1808, 2119-2127 (2011).
  9. Halbleib, K., et al. Activation of the Unfolded Protein Response by Lipid Bilayer Stress. Molecular Cell. 67, 673-684 (2017).
  10. Andreasen, M., Lorenzen, N., Otzen, D. Interactions between misfolded protein oligomers and membranes: A central topic in neurodegenerative diseases. Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 1848 (9), 1897-1907 (2015).
  11. Calianese, D. C., Birge, R. B. Biology of phosphatidylserine (PS): basic physiology and implications in immunology, infectious disease, and cancer. Cell Commununication and Signaling. 18 (1), 41 (2020).
  12. Nieto-Garai, J. A., Contreras, F. X., Arboleya, A., Lorizate, M. Role of Protein-Lipid Interactions in Viral Entry. Advanced Biology. 6, 2101264 (2022).
  13. Mazzon, M., Mercer, J. Lipid interactions during virus entry and infection. Cell Microbiology. 16, 1493-1502 (2014).
  14. Colombelli, C., Aoun, M., Tiranti, V. Defective lipid metabolism in neurodegeneration with brain iron accumulation (NBIA) syndromes: not only a matter of iron. Journal of Inherited Metabolic Disease. 38 (1), 123-136 (2015).
  15. Saini-Chohan, H. K., Mitchell, R. W., Vaz, F. M., Zelinski, T., Hatch, G. M. Delineating the role of alterations in lipid metabolism to the pathogenesis of inherited skeletal and cardiac muscle disorders: Thematic Review Series: Genetics of Human Lipid Diseases. Journal of Lipid Research. 53 (1), 4-27 (2012).
  16. Martinotti, C., Ruiz-Perez, L., Deplazes, E., Mancera, R. L. Molecular Dynamics Simulation of Small Molecules Interacting with Biological Membranes. ChemPhysChem. 21 (14), 1486-1514 (2020).
  17. Li, J., Kalyanram, P., Rozati, S., Monje-Galvan, V., Gupta, A. Interaction of Cyanine-D112 with Binary Lipid Mixtures: Molecular Dynamics Simulation and Differential Scanning Calorimetry Study. ACS Omega. 7 (11), 9765-9774 (2022).
  18. Nagy, L., et al. Protein/Lipid Interaction in the Bacterial Photosynthetic Reaction Center: Phosphatidylcholine and Phosphatidylglycerol Modify the Free Energy Levels of the Quinones. Biochemistry. 43 (40), 12913-12923 (2004).
  19. Ramirez, R. X., Campbell, O., Pradhan, A. J., Atilla-Gokcumen, G. E., Monje-Galvan, V. Modeling the molecular fingerprint of protein-lipid interactions of MLKL on complex bilayers. Frontiers in Chemistry. 10, (2023).
  20. Dondelinger, Y., et al. MLKL Compromises Plasma Membrane Integrity by Binding to Phosphatidylinositol Phosphates. Cell Reports. 7 (4), 971-981 (2014).
  21. van Meer, G., Voelker, D. R., Feigenson, G. W. Membrane lipids: where they are and how they behave. Nature Reviews Molecular Cell Biology. 9 (2), 112-124 (2008).
  22. van Meer, G., de Kroon, A. I. P. M. Lipid map of the mammalian cell. Journal of Cell Science. 124 (1), 5 (2011).
  23. Lee, H. R., Lee, G. Y., You, D. G., Kim, H. K., Young, D. Y. Hepatitis C virus p7 induces membrane permeabilization by interacting with phosphatidylserine. International Journal of Molecular Sciences. 21 (3), 897 (2020).
  24. Casares, D., Escribá, P. V., Rosselló, C. A. Membrane Lipid Composition: Effect on Membrane and Organelle Structure, Function and Compartmentalization and Therapeutic Avenues. International Journal of Molecular Sciences. 20 (9), 2167 (2019).
  25. Marrink, S. J., et al. Computational Modeling of Realistic Cell Membranes. Chemical Reviews. 119 (9), 6184-6226 (2019).
  26. Janmey, P. A., Kinnunen, P. K. J. Biophysical properties of lipids and dynamic membranes. Trends in Cell Biology. 16 (10), 538-546 (2006).
  27. Brémaud, E., Favard, C., Muriaux, D. Deciphering the Assembly of Enveloped Viruses Using Model Lipid Membranes. Membranes. 12, 441 (2022).
  28. Campbell, O., Monje-Galvan, V. Protein-driven membrane remodeling: Molecular perspectives from Flaviviridae infections. Biophysical Journal. 122 (11), 1890-1899 (2022).
  29. Loschwitz, J., Olubiyi, O. O., Hub, J. S., Strodel, B., Poojari, C. S. Computer simulations of protein-membrane systems. Progress in molecular biology and translational science. 170, 273-403 (2020).
  30. Shell, M. S., Scott Shell, M. . Thermodynamics and Statistical Mechanics: An Integrated ApproachCambridge Series in Chemical Engineering. , 21-49 (2015).
  31. Yang, J., et al. Molecular Dynamic Simulation of Ni-Al Alloy-H2O Reactions Using the ReaxFF Reactive Force Field. ACS Omega. 8 (11), 9807-9814 (2023).
  32. Ingólfsson, H. I., Arnarez, C., Periole, X., Marrink, S. J. Computational 'microscopy' of cellular membranes. Journal of Cell Science. 129 (2), 257-268 (2016).
  33. Klauda, J. B. Perspective: Computational modeling of accurate cellular membranes with molecular resolution. The Journal of Chemical Physics. 149 (22), 220901 (2018).
  34. Chavent, M., Duncan, A. L., Sansom, M. S. P. Molecular dynamics simulations of membrane proteins and their interactions: from nanoscale to mesoscale. Current Opinion in Structural Biology. 40, 8-16 (2016).
  35. Khakbaz, P., Monje-Galvan, V., Zhuang, X., Klauda, J. B., Otto Geiger, . Biogenesis of Fatty Acids, Lipids and Membranes. , 1-19 (2017).
  36. Abraham, M. J., et al. GROMACS: High performance molecular simulations through multi-level parallelism from laptops to supercomputers. SoftwareX. 1, 19-25 (2015).
  37. Lemkul, J. A. From Proteins to Perturbed Hamiltonians: A Suite of Tutorials for the GROMACS-2018 Molecular Simulation Package. Living Journal of Computational Molecular Science. 1 (1), 5068 (2018).
  38. Phillips, J. C., et al. Scalable molecular dynamics on CPU and GPU architectures with NAMD. The Journal of Chemical Physics. 153 (4), 044130 (2020).
  39. Klauda, J. B., et al. Update of the CHARMM All-Atom Additive Force Field for Lipids: Validation on Six Lipid Types. The Journal of Physical Chemistry B. 114 (23), 7830-7843 (2010).
  40. Wang, J., Wolf, R. M., Caldwell, J. W., Kollman, P. A., Case, D. A. Development and testing of a general amber force field. Journal of Computational Chemistry. 25 (9), 1157-1174 (2004).
  41. John Stone, A. A., et al. . Using VMD. , (2011).
  42. Humphrey, W., Dalke, A., Schulten, K. VMD: Visual molecular dynamics. Journal of Molecular Graphics. 14 (1), 33-38 (1996).
  43. Hsin, J., Arkhipov, A., Yin, Y., Stone, J. E., Schulten, K. Using VMD: An Introductory Tutorial. Current Protocols in Bioinformatics. 24 (1), 5.7.1-5.7.48 (2008).
  44. Souza, P. C. T., et al. Martini 3: a general purpose force field for coarse-grained molecular dynamics. Nature Methods. 18 (4), 382-388 (2021).
  45. Jorgensen, W. L., Maxwell, D. S., Tirado-Rives, J. Development and Testing of the OPLS All-Atom Force Field on Conformational Energetics and Properties of Organic Liquids. Journal of the American Chemical Society. 118 (45), 11225-11236 (1996).
  46. Machado, M. R., et al. The SIRAH 2.0 Force Field: Altius, Fortius, Citius. Journal of Chemical Theory and Computation. 15 (4), 2719-2733 (2019).
  47. Huang, J., et al. CHARMM36m: an improved force field for folded and intrinsically disordered proteins. Nature Methods. 14 (1), 71-73 (2017).
  48. Mu, J., Liu, H., Zhang, J., Luo, R., Chen, H. F. Recent Force Field Strategies for Intrinsically Disordered Proteins. Journal of Chemical Information and Modeling. 61 (3), 1037-1047 (2021).
  49. Inakollu, V. S. S., Geerke, D. P., Rowley, C. N., Yu, H. Polarisable force fields: what do they add in biomolecular simulations. Current Opinion in Structural Biology. 61, 182-190 (2020).
  50. Ohkubo, Y. Z., et al. Accelerating Membrane Insertion of Peripheral Proteins with a Novel Membrane Mimetic Model. Biophysical Journal. 102 (9), 2130-2139 (2012).
  51. Hopkins, C. W., Le Grand, S., Walker, R. C., Roitberg, A. E. Long-Time-Step Molecular Dynamics through Hydrogen Mass Repartitioning. Journal of Chemical Theory and Computation. 11 (4), 1864-1874 (2015).
  52. Park, S., Beaven, A. H., Klauda, J. B., Im, W. How Tolerant are Membrane Simulations with Mismatch in Area per Lipid between Leaflets. Journal of Chemical Theory and Computation. 11 (7), 3466-3477 (2015).
  53. Park, S., Im, W., Pastor, R. W. Developing initial conditions for simulations of asymmetric membranes: a practical recommendation. Biophysical Journal. 120 (22), 5041-5059 (2021).
  54. Wu, E. L., et al. CHARMM-GUI Membrane Builder toward realistic biological membrane simulations. Journal of Computational Chemistry. 35 (27), 1997-2004 (2014).
  55. Center for Computational Research, U.a.B.. . CCR Facility Description. , (2019).
  56. Piggot, T. J., Allison, J. R., Sessions, R. B., Essex, J. W. On the Calculation of Acyl Chain Order Parameters from Lipid Simulations. Journal of Chemical Theory and Computation. 13 (11), 5683-5696 (2017).
  57. Li, J., Monje-Galvan, V. Effect of Glycone Diversity on the Interaction of Triterpenoid Saponins and Lipid Bilayers. ACS Applied Bio Materials. , (2023).
  58. Renaud, J. P., et al. Cryo-EM in drug discovery: achievements, limitations and prospects. Nature Reviews Drug Discovery. 17 (7), 471-492 (2018).
  59. Ando, T., Uchihashi, T., Kodera, N. High-Speed AFM and Applications to Biomolecular Systems. Annual Review of Biophysics. 42 (1), 393-414 (2013).
  60. Martínez, L., Andrade, R., Birgin, E. G., Martínez, J. M. PACKMOL: A package for building initial configurations for molecular dynamics simulations. Journal of Computational Chemistry. 30 (13), 2157-2164 (2009).
  61. Jewett, A. I., et al. Moltemplate: A Tool for Coarse-Grained Modeling of Complex Biological Matter and Soft Condensed Matter Physics. Journal of Molecular Biology. 433 (11), 166841 (2021).
  62. Jo, S., Kim, T., Iyer, V. G., Im, W. CHARMM-GUI: A web-based graphical user interface for CHARMM. Journal of Computational Chemistry. 29 (11), 1859-1865 (2008).
  63. Polêto, M. D., Lemkul, J. A. Integration of experimental data and use of automated fitting methods in developing protein force fields. Communications Chemistry. 5 (1), 38 (2022).
  64. Hynninen, A. P., Crowley, M. F. New faster CHARMM molecular dynamics engine. Journal of Computational Chemistry. 35 (5), 406-413 (2014).
  65. Kim, S. Issues on the Choice of a Proper Time Step in Molecular Dynamics. Physics Procedia. 53, 60-62 (2014).
  66. Grubmüller, H., Heller, H., Windemuth, A., Schulten, K. Generalized Verlet Algorithm for Efficient Molecular Dynamics Simulations with Long-range Interactions. Molecular Simulation. 6 (1-3), 121-142 (1991).
  67. Darden, T., York, D., Pedersen, L. Particle mesh Ewald: An N·log(N) method for Ewald sums in large systems. Journal of Chemical Physics. 98 (12), 10089-10092 (1993).
  68. . . Hepatitis C. , (2021).
  69. Braun, E., et al. Best Practices for Foundations in Molecular Simulations [Article v1.0]. Living Journal of Computational Molecular Science. 1 (1), 5957 (2018).
  70. Moradi, S., Nowroozi, A., Shahlaei, M. Shedding light on the structural properties of lipid bilayers using molecular dynamics simulation: a review study. RSC Advances. 9 (8), 4644-4658 (2019).
  71. Monje-Galvan, V., Klauda, J. B. Modeling Yeast Organelle Membranes and How Lipid Diversity Influences Bilayer Properties. Biochemistry. 54 (45), 6852-6861 (2015).
  72. Michaud-Agrawal, N., Denning, E. J., Woolf, T. B., Beckstein, O. MDAnalysis: A toolkit for the analysis of molecular dynamics simulations. Journal of Computational Chemistry. 32 (10), 2319-2327 (2011).
  73. Gowers, R., et al. MDAnalysis: A Python Package for the Rapid Analysis of Molecular Dynamics Simulations. SciPy. , (2016).
  74. McGibbon, R. o. b. e. r. t. . T., et al. MDTraj: A Modern Open Library for the Analysis of Molecular Dynamics Trajectories. Biophysical Journal. 109 (8), 1528-1532 (2015).
  75. Fortunato, M. E., Colina, C. M. pysimm: A python package for simulation of molecular systems. SoftwareX. 6, 7-12 (2017).
  76. Scherer, M. K., et al. PyEMMA 2: A Software Package for Estimation, Validation, and Analysis of Markov Models. Journal of Chemical Theory and Computation. 11 (11), 5525-5542 (2015).
  77. Song, W., et al. PyLipID: A Python Package for Analysis of Protein-Lipid Interactions from Molecular Dynamics Simulations. Journal of Chemical Theory and Computation. 18 (2), 1188-1201 (2022).
  78. Monje-Galvan, V., Klauda, J. B. Peripheral membrane proteins: Tying the knot between experiment and computation. Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 1858 (7, Part B), 1584-1593 (2016).
  79. Monje-Galvan, V., Voth, G. A. Binding mechanism of the matrix domain of HIV-1 gag on lipid membranes. eLife. 9, e58621 (2020).
  80. Wang, B., Guo, C. Concentration-Dependent Effects of Cholesterol on the Dimerization of Amyloid-β Peptides in Lipid Bilayers. ACS Chemical Neuroscience. 13 (18), 2709-2718 (2022).

Tags

Ger ek i Membran Modelleme
Kompleks Lipid Kar mlar
Sim lasyon al malar
H cre Membranlar
Lipid T rleri
Mekanik zellikler
Yap sal zellikler
Membran Kompozisyonu
H cre Sinyalizasyon S re leri
Hesaplamal Yakla mlar
Biyomolek ler Etkile imler
Molek ler Dinamik
MD Sim lasyonlar
Lipid ift Katmanlar
Ba lang Dostu Yaz l mlar
Hidrofobik Ortam
Mekanik Ortam
Membran zellikleri
Biyomolek l Etkile imleri

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Contact Us

Recommend to library

JoVE NEWSLETTERS

Research

Education

Authors

Librarians

ABOUT JoVE

Copyright © 2024 MyJoVE Corporation. All rights reserved