天然无规蛋白的氨基酸环境特异性分子力场研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:31770771
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:60.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:C0504.物理生物学
- 结题年份:2021
- 批准年份:2017
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2018-01-01 至2021-12-31
- 项目参与者:Ray Luo; 钱天乐; 张金脉; 刘灏; 郭翔; 宋东; 张阳鹏;
- 关键词:
项目摘要
Intrinsically disordered proteins (IDPs) are characterized by lacking 3D structure in their native states. A large number of proteins in eukaryotic proteomics (~ 40%) is intrinsically disordered and associated with various human diseases such as cancers, cardiovascular diseases, neurodegenerative diseases, diabetes and others. Molecular dynamics (MD) simulations are important method to research IDPs, however, existing force fields could not effectively reproduce the conformational features of IDPs at room temperature. Therefore, new IDP-specific force field is necessary for modeling IDPs. Based on our previous works, we will further develop the residue environment-specific force field for modeling IDPs. At first, for the intrinsically disordered regions, the dihedral distribution for 20 types of residue within different disordered environments will be analyzed and constructed benchmark database; then the grid-based cross map term will be added to correct the potential function of AMBER. Then molecular dynamics simulation will be used to sample the dihedral of these environment-specific residues. Furthermore, bicubic spline interpolation will be used to optimize the potential energy surface for environment-specific amino acids between MD simulation and benchmark database. Finally, the new force field will be assessed by representative IDPs and unstructured short peptides. This project will break the bottleneck of force field for IDPs. In summary, this project will provide more accuracy and effective methods for modeling IDPs and help to reveal the molecular mechanism of IDPs-related diseases.
天然无规蛋白是在生理条件下没有稳定三级结构的蛋白质。这类蛋白在真核生物蛋白质组中的含量超过百分之四十, 它的错误折叠和肿瘤及糖尿病等复杂疾病密切相关。分子动力学模拟是研究天然无规蛋白的重要方法,但常用的分子力场很难真实重现天然无规蛋白的构象,因而本项目拟发展一套新的天然无规蛋白的氨基酸环境特异性的分子力场。首先引入基于格点的能量修正项更新势能函数,其次根据氨基酸所处化学环境的不同,在无规区域分类采集其二面角构建标准测试数据库,采用双三次样条插值优化基于格点的能量项以修正氨基酸的二面角采样,使之逼近数据库中的二面角分布,从而获得一套新的氨基酸环境特异性的力场参数,最后利用已知的天然无规蛋白及非结构化短肽进行测试评估,并应用该力场研究天然无规蛋白的折叠机制及结构优化。本项目成果将突破天然无规蛋白研究的分子力场瓶颈,建立天然无规蛋白分子动力学模拟的方法,为揭示复杂疾病的分子机制奠定基础。
结项摘要
天然无规蛋白是一类在生理条件下没有稳定三级结构的蛋白质。它在真核生物蛋白质组中的含量超过40%,其错误折叠与恶性肿瘤、心血管疾病、神经退行性疾病以及糖尿病等复杂疾病的发生发展密切相关。由于天然无规蛋白不能结晶,现有的主要结构表征方法都面临着重大挑战。而分子动力学模拟能在原子水平探索蛋白质的各种构象变化,是现有实验方法的重要补充。分子动力学模拟的准确性是由分子力场决定的,但是现有的结构化蛋白的分子力场不能真实重现天然无规蛋白的构象。特别是无法很好地重现氨基酸在不同的氨基酸环境中的性质。于是为了更好地重现氨基酸的环境特性,我们通过收集PDB数据库中蛋白质所包含的处于无规区域的氨基酸,并根据每种氨基酸左右相连氨基酸的极性进行分类,最终将20种天然氨基酸分为80种包含不同环境的氨基酸。其中只有71种不同环境的氨基酸具有足够的实验数据,然后对这71种不同环境的氨基酸的CMAP参数分别进行优化,最终将优化的参数加入ff14SB力场中,从而得到氨基酸环境特异性力场ESFF1。为了验证ESFF1力场的表现,我们测试了84种短肽、天然无规蛋白和结构化蛋白,总的模拟时间超过247μs。对于无规短肽和无规蛋白的测试结果表明ESFF1模拟18个短肽的J-coupling值与实验值更接近。说明ESFF1能够更准确地重现氨基酸的局部环境效应。对于无规短肽和无规蛋白的模拟,ESFF1都能够准确地重现NMR的实验值。同时ESFF1力场保持了原有力场ff14SB对结构化蛋白模拟的准确性。此外,ESFF1能够很好地区分天然无规蛋白在自由态及复合物的构象性质。最后,ESFF1对于快速折叠蛋白也能从头折叠。综上所述,本项目开发了一种天然无规蛋白氨基酸环境特异的分子力场ESFF1,对 62种不同的短肽和无规蛋白,14个结构化蛋白,2个蛋白质复合物,以及6个快速折叠蛋白的测试结果表明,该力场对于天然无规蛋白和结构化蛋白的模拟都具有良好的表现,拓宽了分子动力学模拟在大分子体系中的应用,也为研究与天然无规蛋白相关的复杂疾病发生发展的分子机制以及靶向天然无规蛋白的药物发现奠定了坚实基础。与此同时,发表本基金资助的学术论文23篇。
项目成果
期刊论文数量(23)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Allosteric mechanism of quinoline inhibitors for HIV RT-associated RNase with MD simulation and dynamics fluctuation network
MD模拟和动态波动网络研究HIV RT相关RNA酶喹啉抑制剂的变构机制
- DOI:10.1111/cbdd.13146
- 发表时间:2018-03-01
- 期刊:CHEMICAL BIOLOGY & DRUG DESIGN
- 影响因子:3
- 作者:Cai, Yi;Liu, Hao;Chen, Haifeng
- 通讯作者:Chen, Haifeng
Gain-of-Function SHP2 E76Q Mutant Rescuing Autoinhibition Mechanism Associated with Juvenile Myelomonocytic Leukemia
与幼年型粒单核细胞白血病相关的功能获得性 SHP2 E76Q 突变体拯救自抑制机制
- DOI:10.1021/acs.jcim.9b00353
- 发表时间:2019-06
- 期刊:Journal of Chemical Information and Modeling
- 影响因子:5.6
- 作者:Rehman Ashfaq Ur;Rafiq Humaira;Rahman Mueed Ur;Li Jiayi;Liu Hao;Luo Shenggan;Arshad Taaha;Wadood Abdul;Chen Hai-Feng
- 通讯作者:Chen Hai-Feng
Decoding allosteric communication pathways in protein lysine acetyltransferase
解码蛋白质赖氨酸乙酰转移酶中的变构通讯途径
- DOI:10.1016/j.ijbiomac.2020.01.213
- 发表时间:2020
- 期刊:International Journal of Biological Macromolecules
- 影响因子:8.2
- 作者:Rehman Ashfaq Ur;Rahman Mueed Ur;Lu Shaoyong;Liu Hao;Li Jia-Yi;Arshad Taaha;Wadood Abdul;Ng Ho Leung;Chen Hai-Feng
- 通讯作者:Chen Hai-Feng
Algorithm-based coevolution network identification reveals key functional residues of the alpha/beta hydrolase subfamilies
基于算法的协同进化网络识别揭示了α/β水解酶亚家族的关键功能残基
- DOI:10.1096/fj.201900948rr
- 发表时间:2020
- 期刊:The FASEB Journal
- 影响因子:--
- 作者:Wu Zhiyun;Liu Hao;Xu Lishi;Chen Hai-Feng;Feng Yan
- 通讯作者:Feng Yan
Inhibitory mechanism of 5-bromo-3-indoleacetic acid for non-structural-3 helicase hepatitis C virus with dynamics correlation network analysis
5-溴-3-吲哚乙酸对非结构-3解旋酶丙型肝炎病毒抑制机制的动力学相关网络分析
- DOI:10.1016/j.compbiolchem.2018.10.006
- 发表时间:2018-12-01
- 期刊:COMPUTATIONAL BIOLOGY AND CHEMISTRY
- 影响因子:3.1
- 作者:Rahman, Mueed Ur;Rehman, Ashfaq Ur;Chen, Hai-Feng
- 通讯作者:Chen, Hai-Feng
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