Определение гомологии первичных структур

Этот метод применим не только к белкам, но и к нуклеиновым кислотам. Разработано множество программ, ищущих гомологии. Все они строят выравнивание (alignment) последовательностей, добиваясь наибольшего сходства между ними. При этом за повышение сходства часто приходится платить "разрывом" последовательностей.

Разные программы по-разному оценивают, чего стоит совпадение остатков, чего — сходство, чего — несовпадение, чего — начало разрыва, чего — каждый дополнительный остаток в разрыве. Все эти оценки оптимизируются авторами так, чтобы удовлетворительно выделять белки, сходство которых уже известно из других данных, и потом "зашиваются" в программу. Поэтому конечный результат может варьироваться.

При установлении структуры "нового" белка по его гомологии с уже изученным надо ясно отдавать себе отчет, что сходство пространственных структур может не распространяться на районы, где последовательности сильно разошлись. В основном это районы петель, нерегулярных конформаций белковой цепи. Здесь, с весьма переменным пока успехом, приходится прибегать к конформационным расчетам и другим методам гомологического моделирования.

Нахождение вторичной структуры

Зная вклады отдельных взаимодействий в стабильность a-спирали, мы можем рассчитать свободную энергию спирализации любого участка цепи, а следовательно — и Больцмановскую вероятность образования спирали в любом месте полипептидной цепи, еще не свернувшейся в глобулу. Суммируя и усредняя эти вероятности, мы можем рассчитать и среднюю спиральность такого "несвернутого" полипептида. Потом результат можно сравнить с опытными данными — например, с КД спектрами.

Переходя к расчету и предсказанию вторичной структуры белков, глобулярных белков, необходимо учесть, что здесь к взаимодействиям, существующим в несвернутых цепях, добавляется взаимодействие каждого участка цепи с глобулой, строения которой мы не знаем. Точнее, мы не знаем ее детального строения, но знаем, что участки цепи как-то примыкают к гидрофобному ядру белка. В простейшем приближении взаимодействие с ядром можно аппроксимировать взаимодействием с "гидрофобным озером", на котором плавает белковая цепь.

Зная из опыта силу гидрофобных взаимодействий, а из стереохимии a- и b-структуры — мотивы чередования в цепи боковых групп, глядящих в одну и ту же сторону и способных, следовательно, одновременно взаимодействовать с гидрофобной поверхностью, — мы можем сосчитать вероятность образования a-спирали и b-структуры в каждом месте белковой цепи. В этом направлении достигнуты определённые результаты. Степень предсказания может достигать до 72%.

Метод протягивания

Предсказывая структуру белка, не имеющего видимой гомологии с белками уже расшифрованными, можно попробовать взять, одну за другой, все пространственные структуры из Банка, наложить (возможно, с некоторыми выпетливаниями) цепь этого белка на каждую из них, и посмотреть, какая из этих пространственных структур даст — для нашей цепи — наибольший энергетический выигрыш. При этом мы должны разрешать цепи то идти по скелету структуры, то выпетливаться или "сокращать" имеющиеся в скелете выпетливания — если это увеличивает энергетический выигрыш.

Такой подход называют "методом протягивания" (threading method). Он был предложен Б.А.Ревой в 1990 г. и — независимо, в более простом и более удобном варианте — Д. Айзенбергом и его группой в 1991 г. Сейчас метод протягивания стал весьма популярным методом опознавания структур "новых" белков по их аналогии со "старыми".

В общем, работа по протягиванию напоминает поиск гомологии, — только на этот раз "выравниваются" не две первичные структуры, "новая" и "старая", а "новая" первичная структура со "старым" белковым скелетом.

Здесь возникают аналогичные проблемы, как в любом предсказательном методе.

Во первых, конформацию даже тех кусков цепи, что наложены на скелет, мы знаем с большой погрешностью: ведь мы не знаем конформации боковых групп, — а именно они, в основном, и взаимодействуют. Далее, мы не знаем конформации всех выпетливаний. Оценка показывает, что при протягивании мы знаем примерно половину взаимодействий в белковой цепи, а вторую — не знаем. Значит, опять мы вынуждены судить о структуре белка по части взаимодействий, действующих в его цепи. Значит, опять наши предсказания могут носить только вероятный характер.

Во-вторых, как перебрать все наложения и найти лучшие. Здесь приходит на помощь динамическое программирование и его вариант — статистическая механика одномерных систем (цепных молекул) — для расчета протягивания цепи через скелет; теория самосогласованного поля — для расчета действующего на цепь молекулярного поля в каждой точке скелета; стохастическая минимизация энергии методом Монте-Карло; а также — разные варианты метода ветвей и границ, и т.д.