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タンパク質の機能における水の役割

水がタンパク質の構造や挙動にどう影響するかを発見しよう。

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水がタンパク質のダイナミク水がタンパク質のダイナミクスに与える影響果たしていることを調べる。水がタンパク質の挙動において重要な役割を
目次

水はタンパク質がちゃんと働くために欠かせないんだ。水はタンパク質の折りたたみ方、安定性、他の分子との相互作用に影響を与える。水はタンパク質の表面(界面水)にも、内部にも存在してる。水の存在は、タンパク質同士の結びつき方や、リガンドみたいな他の分子との結合にも影響を与える。さらに、タンパク質はこれらの水分子の動きも変えられる。タンパク質の構造や水とのエネルギーの相互作用によって、水の振る舞いが変わるんだ。

水のタンパク質安定性への役割

タンパク質が作られるとき、折りたたみというプロセスを経るんだけど、その間に水が大きな役割を果たす。特に、表面近くでは水分子が長い間くっついてることがある。研究によると、表面近くの水分子は短い時間(ナノ秒からマイクロ秒)しか留まらないけど、タンパク質の内部に閉じ込められたものはずっと長く、ミリ秒に達することもある。また、タンパク質近くの水は、一般的な水とは違った動きをするから、再調整や移動に時間がかかるんだ。

タンパク質と水の相互作用を調べるシミュレーション

科学者たちはよくコンピュータシミュレーションを使って、タンパク質と水の相互作用を研究するんだ。これにより、水がタンパク質の振る舞いにどう影響するかを見ることができる。このシミュレーションの正確さは、水とタンパク質の相互作用を表すモデルに大きく依存してる。いろんな水モデルが使われていて、その水の振る舞いをどれだけ正確にシミュレートできるかが違うんだ。

いろんな水モデル

水モデルの中で、よく使われるのがSPC、TIP、OPCなんだ。それぞれのモデルは水分子の結合やタンパク質との相互作用の表し方が違う。これらのモデルは完璧ではないけど、計算が早くて正確さのバランスが取れてる。例えば、TIP3Pモデルは水の特性を正確に反映してないかもしれないけど、多くのケースでタンパク質の振る舞いの合理的な近似を提供してくれる。

水モデルがタンパク質研究に与える影響

いろんな研究が示してるのは、異なる水モデルを使うことで、タンパク質の分析結果が変わることがあるってこと。例えば、小さなタンパク質CLN025の研究では、水モデルの選択がタンパク質の展開の予測に大きく影響することが分かった。他の研究でも、モデルがタンパク質を取り囲む水分子の数や、リガンドとどれだけ結びつくかに影響を与えることが示されてる。

タンパク質のトンネル

タンパク質の興味深い面の一つは、分子が入ったり出たりできるトンネルが存在することなんだ。これらのトンネルは形やサイズが変わることがあって、特定の分子のフィルターのように働く。トンネルの構造とダイナミクスは、タンパク質が機能を果たす上で重要な役割を果たす。水がこれらのトンネルとどう相互作用するかを理解することは、薬の設計などのタンパク質を基にしたアプリケーションを改善するために重要なんだ。

水モデルでトンネルを調べる

この研究では、異なる水モデルが特定の酵素内のトンネルにどう影響するかを見たんだ。よく知られたトンネル構造を持つハロアルカン脱ハロゲン化酵素のファミリーに焦点を当てた。TIP3PとOPCの2つの水モデルを使って、これらのモデルがトンネルネットワークの構造や動きにどう影響したかを分析したんだ。

研究の設定

3つの異なる酵素バリアントのシミュレーションを準備したよ。最初に、リアルな水和を確保する方法でタンパク質の周りに水を配置したんだ。次に、シミュレーションのためにバランスの取れた環境を作るために特定のイオンを追加した。自然の条件を模倣するために、温度と圧力を調整しながらシミュレーションを何度も行った。

トンネルの振る舞いを分析

シミュレーションの間ずっと、トンネルがどれくらい開いたり閉じたりしたか記録して、そのサイズを測定した。2つの水モデルがこれらのトンネルの検出にどう影響するかを比べたよ。全体を通して、両方のモデルがタンパク質の主要なトンネルを検出できた。ただ、いくつかの違いに気づいた。例えば、TIP3Pモデルはトンネルをより早く特定する傾向があったけど、OPCモデルはユニークなトンネルの形を提供してくれた。

トンネルの開いている時間

これらのトンネルがどれくらいの間開いていたかも測定したよ。いくつかの開口部は非常に短い時間しか持続しなかったけど、他のものは数ナノ秒にわたって続いた。面白いことに、水モデルはこれらの開いた状態の安定性に大きく影響を与え、酵素が他の分子とどれだけよく相互作用できるかに影響していたんだ。

発見

私たちの発見によると、両方の水モデルはタンパク質の類似したトンネル構造を特定するのに役立ったけど、それをする方法は違った。TIP3Pはトンネルをすぐに見つけるのが得意だったけど、OPCはユニークなトンネルの特徴を特定するのがより効果的だった。このことは、水モデルの選択がタンパク質の振る舞い、特に分子の結合やトンネルを通る輸送に関する理解に大きな影響を与えることを示唆してる。

結論

まとめると、水はタンパク質やその機能の研究において基本的な要素なんだ。水モデルの選択は、タンパク質が自分を安定させる方法や、他の分子とどう相互作用するかに影響を与える。研究が続く中で、特定のタンパク質の振る舞いを研究する際に、どの水モデルを使うべきか考えることは重要になる。この理解は、薬の設計や他のタンパク質関連のアプリケーションの将来の進展にとって重要なんだ。

オリジナルソース

タイトル: Impact of water models on structure and dynamics of enzyme tunnels

概要: Protein hydration plays a vital role in many biological functions and molecular simulations are frequently used to study the effect of protein hydration at the atomic level. However, the accuracy of these simulations has often been highly sensitive to the water model used, a phenomenon best known in the case of intrinsically disordered proteins. In the present study, we investigated the extent to which the choice of water model alters the behavior of complex networks of transport tunnels. Tunnels are essential because they allow substrates and products to access and exit the active sites of enzymes that are otherwise deeply embedded within the protein structure. The ability of these tunnels to regulate access directly affects enzyme efficiency and selectivity, making their study crucial for understanding enzyme function and inhibition at a mechanistic level. By performing all-atom molecular dynamics simulations of the wild-type haloalkane dehalogenase LinBWT and its two variants, LinB32 and LinB86, with synthetically engineered tunnel networks in TIP3P and OPC water models, we investigated the effects of these models on the overall tunnel topology. We also analyzed the properties of the main tunnels, such as their conformation, bottleneck dimensions, sampling efficiency, and duration of the tunnel opening. Our data demonstrate that all three proteins exhibited similar conformational behavior in both water models and differed in the geometrical characteristics of their auxiliary tunnels, in line with experimental observations. Interestingly, the results indicate that the stability of the open tunnels is sensitive to the water model and the system under question. Our findings suggest that the 3-point TIP3P model can provide comparable inference on the overall topology of the networks of primary tunnels and their geometry, and thus may be a desirable choice when computational resources are limited or when compatibility issues impede usage of OPC with certain protein force fields. However, when a more thorough investigation is performed, such as the calculation of ligand unbinding rates via such tunnel networks, where precision and intricate details are paramount, the more costly 4-point OPC model would be more suited. Graphical Abstract O_FIG O_LINKSMALLFIG WIDTH=200 HEIGHT=94 SRC="FIGDIR/small/537534v2_ufig1.gif" ALT="Figure 1"> View larger version (25K): [email protected]@1fbe3f7org.highwire.dtl.DTLVardef@336f2corg.highwire.dtl.DTLVardef@c7b8fc_HPS_FORMAT_FIGEXP M_FIG C_FIG

著者: Jan Brezovsky, N. Agrawal, A. Sethi

最終更新: 2024-09-16 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.04.19.537534

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.04.19.537534.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

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