Predição computacional de preferências de aminoácidos de domínios de ligação peptídica potencialmente multiespecíficos envolvidos em interações proteína-proteína

Summary

Descrevemos uma metodologia baseada na diversificação de sequências para estimar as preferências de aminoácidos de sítios de ligação multiespecíficos em interações proteína-proteína (PPIs). Nessa estratégia, milhares de potenciais ligantes peptídicos são gerados e rastreados in silico, superando assim algumas limitações dos métodos experimentais disponíveis.

Abstract

Muitas interações proteína-proteína envolvem a ligação de segmentos curtos de proteínas a domínios de ligação a peptídeos. Normalmente, tais interações requerem o reconhecimento de motivos lineares com conservação variável. A combinação de regiões altamente conservadas e mais variáveis nos mesmos ligantes geralmente contribui para a multiespecificidade da ligação, uma propriedade comum de enzimas e proteínas de sinalização celular. A caracterização das preferências de aminoácidos dos domínios de ligação a peptídeos é importante para o projeto de mediadores de interações proteína-proteína (PPIs). Os métodos computacionais são uma alternativa eficiente às técnicas experimentais muitas vezes caras e complicadas, permitindo o projeto de potenciais mediadores que podem ser posteriormente validados em experimentos a jusante. Aqui, descrevemos uma metodologia usando a aplicação Pepspec do pacote de modelagem molecular Rosetta para prever as preferências de aminoácidos dos domínios de ligação a peptídeos. Essa metodologia é útil quando a estrutura da proteína receptora e a natureza do ligante peptídico são conhecidas ou podem ser inferidas. A metodologia começa com uma âncora bem caracterizada do ligante, que é estendida pela adição aleatória de resíduos de aminoácidos. A afinidade de ligação dos peptídeos gerados dessa maneira é então avaliada por docking de peptídeos de backbone flexível para selecionar os peptídeos com as melhores pontuações de ligação previstas. Esses peptídeos são então usados para calcular as preferências de aminoácidos e, opcionalmente, calcular uma matriz posição-peso (PWM) que pode ser usada em estudos posteriores. Para ilustrar a aplicação dessa metodologia, usamos a interação entre subunidades do fator regulador de interferon humano 5 (IRF5), anteriormente conhecido por ser multiespecífico, mas globalmente guiado por um motivo conservado curto chamado pLxIS. As preferências estimadas de aminoácidos foram consistentes com o conhecimento prévio sobre a superfície de ligação do IRF5. As posições ocupadas por resíduos de serina fosforilável exibiram uma alta frequência de aspartato e glutamato, provavelmente porque suas cadeias laterais carregadas negativamente são semelhantes à fosfoserina.

Introduction

A interação entre duas proteínas geralmente envolve a ligação de segmentos curtos de aminoácidos a domínios de ligação a peptídeos, assemelhando-se a interfaces proteína-peptídeo. As proteínas receptoras envolvidas em tais interações proteína-proteína (PPI) geralmente têm a capacidade de reconhecer um certo conjunto de sequências de ligantes sobrepostas, mas divergentes, uma propriedade conhecida como multiespecificidade ^1,2. O reconhecimento multiespecífico é uma característica de muitas proteínas celulares, mas é particularmente notável em enzimas e proteínas de sinalização ....

Protocol

1. Preparação inicial da interface proteína-peptídeo

1. Baixando a estrutura do complexo proteína-proteína
   1. Navegue até a página inicial do Protein Data Bank (PDB) (https://www.rcsb.org/) e digite o ID do PDB para a estrutura do complexo proteína-proteína na caixa de pesquisa principal (Figura 2A). O ID PDB para a estrutura do dímero IRF5, usado como exemplo neste trabalho, é 3DSH¹⁹.

Discussion

O presente artigo descreve um protocolo para estimar as preferências de aminoácidos de sítios de ligação potencialmente multiespecíficos com base na diversificação de sequências in silico. Poucas ferramentas computacionais foram desenvolvidas para estimar as preferências de aminoácidos das interfaces proteína-peptídeo 14,25,26. Essas ferramentas têm natureza preditiva, mas diferem .......

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
BUDE Alanine Scan Server	University of Edinburgh	https://pragmaticproteindesign.bio.ed.ac.uk/balas/	doi: 10.1021/acschembio.9b00560
Rosetta Modeling Software	Rosetta Commons	https://www.rosettacommons.org/software	doi: 10.1002/prot.22851
UCSF Chimera	University of California San Francisco	https://www.cgl.ucsf.edu/chimera/	doi: 10.1002/jcc.20084