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B-SIDER: Computational Algorithm for the Design of Complementary β-Sheet Sequences

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Das β-Sheet ist ein Element der Protein-Sekundärstruktur, und intra- / intermolekulare β-Sheet-Wechselwirkungen spielen eine zentrale Rolle bei biologischen Regulationsprozessen, einschließlich Gerüstbildung, Transport und Oligomerisierung. In der Natur ist eine β-Blattbildung streng reguliert, da eine fehlregulierte β-Stapelung häufig zu schweren Erkrankungen wie Alzheimer, Parkinson, systemischer Amyloidose oder Diabetes führt. Somit kann die Identifizierung intrinsischer β-blattbildender Neigungen wertvolle Einblicke in Proteindesigns für die Entwicklung neuartiger Therapeutika liefern. Strukturbasierte Entwurfsmethoden sind jedoch möglicherweise nicht allgemein auf solche amyloidogenen Peptide anwendbar, hauptsächlich aufgrund der hohen strukturellen Plastizität und Komplexität. Daher ist eine alternative Entwurfsstrategie, die auf komplementären Sequenzinformationen basiert, von erheblicher Bedeutung. Hierin entwickelten wir eine Datenbanksuchmethode namens β-Stacking Interaction DEsign for Reciprocity (B-SIDER) für das Design komplementärer β-Stränge. Diese Methode nutzt die strukturellen Datenbankinformationen und generiert zielspezifische Score-Matrizen. Die diskriminierende Wirkung der B-SIDER-Score-Funktion wurde an repräsentativen amyloidogenen Peptidsubstrukturen gegen eine sequenzbasierte Score-Matrix getestet (ABBILDUNG 2.0) und zwei beliebte ab initio Protein Design Score-Funktionen (Rosetta und FoldX). B-SIDER ist in der Lage, Wildtyp-amyloidogene β-Stränge konsistenter als andere Methoden als bevorzugte Wechselwirkungen zu unterscheiden. B-SIDER wurde prospektiv auf das Design komplementärer β-Stränge für ein splitGFP-Gerüst angewendet. Es wurde festgestellt, dass drei Varianten stärkere Wechselwirkungen aufweisen als die ursprüngliche Sequenz, die durch eine gerichtete Evolution ausgewählt wurde und höhere Fluoreszenzintensitäten emittiert. Unsere Ergebnisse zeigen, dass B-SIDER auf das Design anderer β-Stränge anwendbar sein kann und bei der Entwicklung von Therapeutika gegen krankheitsbedingte amyloidogene Peptide hilft.

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