多次元核オーバーハウザーの強化スペクトルと化学シフトの割り当てから完全に自動化された,高度にエラー耐性のマクロ分子構造の決定です

科学分野:

• 構造生物学 構造生物学とは
• コンピュータ生物学 コンピュータ生物学
• バイオフィジックス 生物物理学

背景:

• 高通量核磁共鳴 (NMR) タンパク質構造の決定は,正確な初期折りたたみを得ることと核オーバーハウザー強化 (NOE) 割り当ての曖昧さを解決することの課題によってしばしば制限されます.
• 誤ったNOE代入,特に長距離相互作用の場合,構造計算プロセスを大幅に妨げることができます.

研究 の 目的:

• NMRデータからタンパク質の構造を高背骨座標精度で決定するための堅牢で自動化された計算アプローチを開発する.
• 誤ったNOE代入の高パーセントに寛容で,以前の計算サイクルからのバイアスを回避するアルゴリズムを設計することによって,既存の方法の限界を克服する.

主な方法:

• アルゴリズムは,シミュレートアニリング中の同時満足度を最大化するために,NOEの制限のための線形エネルギー関数を使用します.
• 複数の NOE 割り当ての可能性を処理し,それぞれを独立した制約として扱うことで,ローカルの最小値に囚われることを防止します.
• 確率的な方法により,シミュレート annealing 中の NOE 拘束装置のダイナミックな無効化と再活性化が可能になり,永久の除去を防止し,誤った最小値のリスクを軽減します.

主要な成果:

• この方法は,80%まで誤った長距離NOE情報を含むデータセットから,バックボーン座標精度1.0-1.5 Åのタンパク質構造を成功裏に計算します.
• インターレウキン-4 (136残留) とシアノビリン-N (101残留) から自動的にピーク選択された実験的なNOEデータに対する有効性が実証されました.
• シュレプトコッカのタンパク質Gの56残基B1ドメインのシミュレーションデータを用いて,方法の限界を探求.

結論:

• 開発されたアルゴリズムは,NMRデータからタンパク質構造の自動計算のための堅牢でエラー耐性のあるソリューションを提供します.
• このアプローチは,騒々しいまたは不完全なNOE割り当てでも,高通量NMR構造決定の効率と信頼性を大幅に改善します.