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Transition Path Sampling Guided by Structural Motifs
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AI
DOI：10.1021/acs.jctc.5c01226.png)
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摘要
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对动态蛋白质功能的有意义见解需要了解其能够采取的构象以及在这些构象之间的转换方式。尽管过去十年在结构测定方面取得了巨大进展，但仍然不常见于解析蛋白质所有关键构象状态。然而，在反应周期中，家族成员在不同状态下被解析并不罕见，但如果它们的序列一致性较低，则难以利用此信息来确定任何单个成员如何通过构象景观移动。在这里，我们开发了一种使用到目标状态的距离矩阵来定义结构相似性度量（SSM）的模拟技术，以基于相关蛋白质指导蛋白质从已知构象到目标构象的动力学。将该方法应用于研究透彻的β-β-α（BBA）蛋白质，我们折叠BBA的β发夹部分到正确的天然状态，并具有正确的序列对齐，而无需指定矩阵中哪些残基对对应于哪些距离值。然后，我们基于蛋白质内的结构基序将SSM推广到多个维度，并模拟完整的折叠过程。我们比较了与SSM耦合的不同基于字符串的增强采样方法，并讨论了它们的优缺点。我们表明，即使序列相似性过低以至于基于对齐的方法无法指导转换，该方法也能基于同源蛋白质结构模拟向新构象的转换。最后，我们建议将状态空间分解为不同的结构基序是一种自然且可能高效的搜索构象空间的框架。
Keyword:
WEIGHTED-ENSEMBLE
DYNAMICS SIMULATIONS
MECHANISMS
期刊
IF:
5.5
论文数:
1.1W
被引数:
5.4W
机构
引用论文
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