Biomedical Chemistry: Research and Methods 2018, 1(3), e00070
К 40-летию Института физиологически активных веществ РАН

Расчет и анализ фрактальных дескрипторов для белковых аминокислот в различных конформационных состояниях

В.Ю. Григорьев1*, Л.Д. Григорьева2

1Институт физиологически активных веществ Российской академии наук 142432 Черноголовка Московской обл., Северный проезд, 1; *e-mail: beng@ipac.ac.ru
2Факультет фундаментальной физико-химической инженерии МГУ имени М.В. Ломоносова, 119991, Москва, ГСП-1, Ленинские горы, д. 1, стр. 51

Ключевые слова: аминокислоты; фрактальные дескрипторы; α-спираль; β-структура

DOI: 10.18097/BMCRM00070

ВВЕДЕНИЕ

Одним из ключевых вопросов в молекулярной биологии является выявление связи между физиологической ролью белков и их первичной структурой. Хорошо известно, что функции белков и их пространственная структура в значительной степени определяются последовательностью аминокислотных остатков [1,2]. В качестве одного из подходов для выявления и анализа таких зависимостей используются методы нелинейной динамики и фрактальной геометрии [3-6]. В таких работах объектами изучения обычно являются полимерные молекулы (пептиды и белки). При этом достаточно широкое распространение получили исследования структуры белков, связанные с расчетом фрактальных размерностей [7-10]. Однако анализу мономеров белковых молекул уделяется мало внимания. В частности, отсутствуют данные о влиянии изменения конформации аминокислот на их фрактальные характеристики. Ранее было предложено применять для описания структуры соединений гистограммы межатомных расстояний (ГМА) и использовать их для расчета фрактальных размерностей (дескрипторов) [11]. Эти дескрипторы весьма чувствительны и количественно отражают тонкие изменения в пространственной структуре молекул.

Целью настоящей работы является расчет и анализ фрактальных дескрипторов для 20 белковых аминокислот в двух конформационных состояниях: α-спираль и одноцепочечная β-структура.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

В качестве объектов исследования использовали 20 белковых аминокислот. Трехмерную структуру молекул рассчитывали на основе базы данных аминокислот из компьютерной программы HyperChem [12]. Для анализа использовали 2 конформации: α-спираль (L; ϕ = −58°; ψ = −47°; ω = 180°) и одноцепочечную β-структуру (L; ϕ = 180°; ψ = 180°; ω = 180°). Для расчета фрактальных дескрипторов применяли гистограммы межатомных расстояний с разрешением 0.01 Å (рис. 1). По своему физическому содержанию фрактальный дескриптор представляет собой фрактальную размерность, рассчитанную для определенной группы межатомных расстояний с использованием известного клеточного алгоритма [13]. В ГМА использовали четыре части: 1) все атомы; 2) область валентно связанных атомов; 3) область атомов, находящихся в Ван-дер-Ваальсовом контакте; 4) область несвязанных атомов. В результате было рассчитано 4 типа дескрипторов: Dtot, Dval, Dvdw и Dunb соответственно (табл. 1, 2).

Рисунок 1. Гистограмма межатомных расстояний для аланина.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Фрактальная размерность является количественной мерой «изрезанности» ГМА и, теоретически, для плоской кривой может меняться от 1 до 2. Интервал изменения фрактальных дескрипторов в случае α-спирали составлял 1.17 ÷ 1.45, 1.01 ÷ 1.33, 1.11 ÷ 1.45, 1.09 ÷ 1.41 для Dtot, Dval, Dvdw, Dunb соответственно.    Для   β-структуры  эти  величины были   равны  1.21 ÷ 1.45,   1.01 ÷ 1.28,  1.11 ÷ 1.53 и 1.00 ÷ 1.42.

Закрыть окно
Таблица 1. Фрактальные дескрипторы (Dtot, Dval, Dvdw, Dunb и стандартные ошибки Δ) аминокислот (α-спираль).

Закрыть окно
Таблица 2. Фрактальные дескрипторы (Dtot, Dval, Dvdw, Dunb и стандартные ошибки Δ) аминокислот (β-структура).

Как следует из представленных данных, интервалы изменения дескрипторов в двух разных конформациях довольно близки и, в целом, можно ожидать близости их значений для отдельных молекул аминокислот. И, действительно, в большинстве случаев величины фрактальных дескрипторов мало отличаются друг от друга. Однако имеются и различия для ряда аминокислот (рис. 2). Это проявляется в том, что интервалы варьирования фрактальных дескрипторов не перекрываются в различных конформационных состояниях.

Рисунок 2. Изменение фрактальных дескрипторов аминокислот в зависимости от конформации.

При этом можно отметить, что эти изменения связаны только с тремя дескрипторами: Dval, Dvdw, Dunb. Фрактальный дескриптор Dtot, который рассчитывается с учетом всех атомов в молекуле, оказывается нечувствительным к конформационным изменениям. Величины D для молекул меняются, и направление зависит от типа дескриптора. В случае Dval и Dvdw при переходе от α-спирали к β-структуре наблюдается рост, а для Dunb падение соответствующих величин. Особенно примечательной оказывается молекула аланина, в которой наблюдаются значимые изменения для всех трех фрактальных дескрипторов. Учитывая проведенное ранее нами исследование [14], сдвиги величин D можно связать или с изменением числа атомов, которые используются при расчете, или с изменением точечной группы симметрии молекул при конформационном переходе. Примечательно, что обнаруженный нами ряд из 7 аминокислот (аланин, аспарагин, глицин, гистидин, пролин, серин, триптофан) с заметными изменениями фрактальных дескрипторов практически полностью (за исключением гистидина) попадает в область гидрофобных аминокислот по классификации, использованной в работе [15]

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, анализ полученных результатов свидетельствует о том, что при изменении конформационного состояния аминокислот (α-спираль → β-структура) значимых изменений во фрактальном дескрипторе Dtot, при расчете которого используются все атомы молекулы, не наблюдается. Однако, более специфические дескрипторы Dval, Dvdw и Dunb, которые отражают совокупность валентно связанных, находящихся в Ван-дер-Ваальсовом контакте и несвязанных атомов соответственно, оказываются более чувствительными к конформационному переходу. Для ряда из семи аминокислот (аланин, аспарагин, глицин, гистидин, пролин, серин, триптофан) установлен рост величин Dval, Dvdw и падение величины Dunb.

БЛАГОДАРНОСТИ

Работа выполнена в рамках государственного задания на 2018 год (тема № 0090-2017-0020).

ЛИТЕРАТУРА

  1. Anfinsen, C.B. (1973) Principles that govern the folding of protein chains. Science, 181(4096), 223-230. DOI
  2. Sweet, R.M., & Eisenberg, D. (1983) Correlation of sequence hydrophobicities measures similarity in three-dimensional protein structure. J. Mol. Biol., 171(4), 479-488. DOI
  3. Giuliani, A., Benigni, R., Zbilut, J.P., Webber, Jr., C.L., Sirabella, P., & Colosimo, A. (2002) Nonlinear signal analysis methods in the elucidation of protein sequence-structure relationships. Chem. Rev., 102(5), 1471-1492. DOI
  4. Huang, Y., Xiao, Y. (2003) Nonlinear deterministic structures and the randomness of protein sequences. Chaos, Solitons and Fractals, 17, 895-900. DOI
  5. Kanduc, D., Capone, G., Delfino, V.P., & Losa, G. (2010) The fractal dimension of protein information. Advanced Studies in Biology, 2(2), 53-62.
  6. Kornev, A.P., Taylor, S.S. (2017) Fractal nature of protein interior and its implications for protein function. Biophys. J., 112(3), 194A-195A. DOI
  7. Pavan, Y.S., Mitra, C.K. (2005) Fractal studies on the protein secondary structure elements. Ind. J. Biochem. Biophys., 42, 141-144.
  8. Yu, Z.G., Anh, V., & Lau, K.S. (2003) Multifractal and correlation analyses of protein sequences from complete genomes. Phys. Rev. E, 68, 021913. DOI
  9. Todoroff, N., Kunze, J., Schreuder, H., Hessler, G., Baringhaus, K.H., & Schneider, G. (2014) Fractal dimensions of macromolecular structures. Mol. Inf., 33, 588-596. DOI
  10. Andoyo, R., Lestari, V.D., Mardawati, E., & Nurhadi, B. (2018) Fractal dimension analysis of texture formation of whey protein-based foods. Int. J. Food Sci., 2018, article ID 7673259, 17 pages. DOI
  11. Grigor’ev, V.A., Raevskii, O.A. (2011) Fractal dimension of the interatomic distance histogram: new 3D descriptor of molecular structure. Russ. J. Gen. Chem., 81(3), 449-455. DOI
  12. HyperChem. Retrieved August 28, 2018, from http://www.hyper.com/
  13. Crownover, R.M. (1995) Introduction in fractals and chaos, Boston, Jones and Bartlett, 306.
  14. Grigorev, V.Yu., Grigoreva, L.D. (2016) Calculation and properties of fractal descriptors for C2–C9 alkanes. Moscow Univ. Chem. Bull., 71(3), 199-204. DOI
  15. Pande, V.S., Grosberg, A.Y., & Tanaka, T. (1994) Nonrandomness in protein sequences: evidence for a physically driven stage of evolution? Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 91(26), 12972-12975.