Фолдинг белка егэ

Канал видеоролика: Биология ЕГЭ сотка

Фолдинг белков на ЕГЭ | ЕГЭ БИОЛОГИЯ 2021 | Онлайн-школа СОТКА

Смотреть видео:

#биофак #биологияегэ #мисис #рхту #сфу #пгниу #кубгу #бгпу #егэ_биология

Свежая информация для ЕГЭ и ОГЭ по Биологии (листай):

С этим видео ученики смотрят следующие ролики:

Фолдинг белков | ЕГЭ БИОЛОГИЯ 2021 | Онлайн-школа СОТКА

Фолдинг белков | ЕГЭ БИОЛОГИЯ 2021 | Онлайн-школа СОТКА

Биология ЕГЭ сотка

Всё о строении и структуре белков | ЕГЭ БИОЛОГИЯ 2021 | Онлайн-школа СОТКА

Всё о строении и структуре белков | ЕГЭ БИОЛОГИЯ 2021 | Онлайн-школа СОТКА

Биология ЕГЭ сотка

Топ 10 источников для подготовки к ЕГЭ по биологии | ЕГЭ БИОЛОГИЯ 2021 | Онлайн-школа СОТКА

Топ 10 источников для подготовки к ЕГЭ по биологии | ЕГЭ БИОЛОГИЯ 2021 | Онлайн-школа СОТКА

Биология ЕГЭ сотка

Самое важное в строении клетки за 40 минут | ЕГЭ БИОЛОГИЯ 2021 | Онлайн-школа СОТКА

Самое важное в строении клетки за 40 минут | ЕГЭ БИОЛОГИЯ 2021 | Онлайн-школа СОТКА

Биология ЕГЭ сотка

Облегчи жизнь другим ученикам — поделись! (плюс тебе в карму):

09.10.2020

Статья на конкурс «био/мол/текст»: Белки — главные биологические молекулы. Они выполняют множество разнообразных функций: каталитическую, структурную, транспортную, рецепторную и многие другие. Даже всем известная ДНК играет лишь роль «флешки», храня информацию о белках, в то время как белки — сами «файлы». Жизнь на Земле по праву можно назвать белковой. Но так ли много мы знаем о структуре и функционировании этих веществ? До сих пор тайной остается фолдинг белка — процесс пространственной упаковки белковой молекулы, принятия белком строго определенной формы, в которой он выполняет свои функции.

Белки — биополимеры, которые можно сравнить с бусами, где бусинами являются аминокислоты, соединенные между собой пептидными связями (отсюда другое название белков — полипептиды). В клетке белки синтезируются на специальных молекулярных машинах — рибосомах. Выходя из рибосомы, полипептидная цепь сворачивается, и белок принимает определенную конформацию, то есть пространственную структуру (рис. 1). Жизненно важно, чтобы белок присутствовал в организме в определенной форме, то есть конформация должна быть «правильной» (нативной). Процесс сворачивания белка и называется фолдингом (от англ. folding — сворачивание, укладка; отметим, что термин «фолдинг» применим не только к белкам). Самое интересное, что информация о трехмерной структуре «заложена» в самой последовательности аминокислот. Таким образом, белку, чтобы принять нативную структуру, требуется лишь «знать», в какой последовательности и какие аминокислотные остатки в нем присутствуют. Впервые это было доказано в 1961 году Кристианом Анфинсеном на примере бычьей панкреатической рибонуклеазы [1] (рис. 2). Следует сказать, что, помимо белков, чья пространственная структура строго определяется аминокислотной последовательностью, существуют так называемые неструктурированные белки (intrinsically unfolded proteins, IDPs): некоторые фрагменты таких молекул, а иногда и целые молекулы, способны принимать сразу множество возможных конформаций, причем все они энергетически «равноценны», а такие белки довольно часто встречаются в природе и выполняют важные функции [2]. Существует и другой тип фолдинга, происходящий с помощью специальных белков — шаперонов, но о нем чуть позже.

Котрансляционный фолдинг

Рисунок 1. Котрансляционный фолдинг маленького α-спирального домена. Сворачивание полипептидной цепи многих белков начинается уже в рибосоме во время трансляции белка (то есть его синтеза). Созревающий белок выходит из рибосомы через специальный туннель (на рисунке — затемненная область в большой субъединице), который является важным фактором сворачивания цепи [14], [15], причем С-конец цепи (содержащий карбоксильную группу) фиксирован в рибосоме, а N-конец (содержащий аминогруппу) «продвигается» к выходу и «свисает» из него, когда в туннеле накапливается 30–40 аминокислотных остатков [15]. В туннеле могут формироваться компактизированные незрелые структуры, α-спирали, β-шпильки и маленькие α-спиральные домены [14]. Котрансляционный фолдинг проходит в две стадии: сначала несвернутая цепь (U, unfolded) переходит в компактизированное состояние (C, compacted), которая затем приобретает нативную структуру (N, native).

Бычья панкреатическая рибонуклеаза и ученые

Рисунок 2. Бычья панкреатическая рибонуклеаза и ученые, которые ее изучали. а — Бычья панкреатическая рибонуклеаза. За исследование структуры этого фермента Анфинсен (Anfinsen) (б), Мур (Moore) (в) и Стайн (Stein) (г) получили Нобелевскую премию по химии (1972 г.) [1], [29]. На примере этого белка впервые было показано явление рефолдинга — самопроизвольного формирования третичной структуры после денатурации (то есть разрушения) [1]. Значение белкового фолдинга заключается в том, что он приводит к формированию строго определенной (нативной) структуры белка, в которой он функционирует. Например, в опыте Анфинсена рибонуклеаза в результате рефолдинга восстановила свою ферментативную активность, то есть стала вновь хорошо катализировать биохимическую реакцию. Для того чтобы этот фермент работал, в единый каталитический центр (один кусочек пространства) должны из совершенно разных мест белковой цепи собраться пять аминокислотных остатков: гистидин (12), лизин (41), треонин (47), гистидин (119) и фенилаланин (120) [21].

модель из базы данных PDB (PDB ID 5D6U), портреты ученых с сайта ru.wikipedia.org

Актуальность проблемы

Проблема заключается в том, что человечество со всеми своими вычислительными мощностями и арсеналом экспериментальных данных до сих пор не научилось строить модели, которые бы описывали процесс белкового фолдинга и предсказывать трехмерную структуру белка на основе его первичной структуры (то есть аминокислотной последовательности). Таким образом, полного понимания этого физического процесса до сих пор нет.

Взрывной рост геномных проектов привел к тому, что секвенируется все больше геномов, а соответствующие последовательности ДНК и РНК наполняют базы данных по экспоненте. На рис. 3 изображены рост числа аминокислотных последовательностей, а также рост числа известных белковых структур в период с 1996 по 2007 годы. Хорошо видно, что число известных структур значительно меньше, чем число последовательностей. На момент написания настоящей статьи (август 2016 г.) число последовательностей в базе данных UniParc составляет более 124 миллионов, в то время как количество структур в базе данных PDB (Protein Data Bank) — лишь чуть больше 121 тысячи, что составляет менее 0,1% от всех известных последовательностей, причем разрыв между двумя этими показателями стремительно нарастает и, вероятно, будет расти и дальше. Такое сильное отставание связано с относительной сложностью современных методов определения структур [3]. При этом знать их очень важно. Поэтому вопрос применения вычислительных методов с целью предсказания белковых структур по их последовательностям стоит сейчас остро. В 2005 году авторитетный журнал Science признал проблему фолдинга белка одной из 125 крупнейших проблем современной науки [4].

Рост числа известных последовательностей и структур

Рисунок 3. Сравнение темпов роста числа известных последовательностей и структур с 1996 по 2007 годы. На горизонтальной оси указываются годы, на левой вертикальной — число последовательностей в миллионах (сплошная линия), на правой вертикальной — число структур в миллионах (пунктирная линия). Четко видно отставание количества известных структур от количества последовательностей. К настоящему моменту разрыв вырос еще сильнее.

После прочтения генома человека стали известны многие человеческие гены и, следовательно, аминокислотные последовательности, кодируемые ими [5]. Однако это не значит, что мы знаем функции всех генов, иначе говоря, мы не знаем функции белков, кодируемых этими генами. Известно, что во многом функции белков можно предсказать по их структуре, хоть и не всегда [6], [7]. Поэтому заветной мечтой является способность предсказывать структуру и, как следствие, функцию белка по самой нуклеотидной последовательности гена.

Что делается для решения проблемы?

Неверно, однако, думать, что мы не знаем совсем ничего. Конечно, накоплено большое количество фактов о фолдинге, известны закономерности этого процесса, разработаны различные методы его моделирования [3], [6–8]. Чтобы отслеживать успехи, достигаемые на пути к решению проблемы фолдинга, был создан международный конкурс по предсказанию пространственной структуры белковых молекул — CASP (Critical Asessement of techniques for protein Structure Prediction), проходящий раз в два года (сейчас соревнование проходит в двенадцатый раз, оно началось в апреле и закончится в декабре 2016 года). В этом состязании исследователи соревнуются, кто лучше предскажет структуру белка по его аминокислотной последовательности, причем конкурс проходит с использованием двойного слепого метода (на момент проведения конкурса структура белка-«загадки» попросту неизвестна; ее определение завершается каждый раз по окончании состязания). Пока что структуры белков-мишеней точно не были предсказаны ни разу.

Существует две группы методов предсказания структуры.

К первой относятся так называемые методы моделирования «с нуля» (ab initio, de novo, есть и другие синонимичные термины), когда модели строятся лишь на основании первичной структуры, без использования сравнительных методов с уже известными структурами, зато с использованием всего накопленного понимания физики сворачивания биополимеров. Фундаментальная значимость этих методов состоит в том, что они помогают понять физико-химические принципы белкового фолдинга, ответить на этот животрепещущий вопрос — почему белок сворачивается так, а не иначе? Однако недостатками этих методов являются очень большая сложность вычисления и невысокая точность [9]. Эти методы требуют упрощений и приближений, а также являются неэффективными для предсказания структур крупных белков. В 2007 году за счет методов моделирования de novo впервые с высокой точностью была определена структура одного из белков бактерии Bacillus halodurans, но белок этот относительно невелик (112 аминокислотных остатков), а для получения точной модели потребовалась мощность более 70 000 персональных компьютеров и суперкомпьютера; кроме того, из 26 полученных моделей точной оказалась лишь одна [10]. Методы молекулярной динамики (МД) позволяют описывать молекулярные события [11] и способны проследить процесс сворачивания белка в нативную структуру: в 2010 году впервые удалось это сделать за счет вычислительной мощности специально созданного суперкомпьютера Anton [12].

Ко второй группе методов относятся методы сопоставительного моделирования. Они основываются на явлении гомологии, то есть общности происхождения объектов (органов, молекул и др.). Таким образом, у «предсказателя» есть возможность сравнивать последовательность белка, структуру которого необходимо смоделировать, с шаблоном, то есть белком, структура которого известна и который предположительно является гомологом, и на основании их схожести строить модель с последующими корректировками (похожие последовательности сворачиваются в похожие структуры). Эти методы сейчас более популярны, так как предсказание структуры белков является важной практической задачей, а к настоящему моменту появились вычислительные средства, базы данных, а также стало известно, что количество возможных вариантов укладок белковых структур ограничено [6], [9] (рис. 4). И пусть эти методы не снимают самой проблемы белкового фолдинга, они способны помочь решать конкретные практические задачи, пока другие бьются над исследованием более фундаментальных вопросов.

Динамика выявления новых типов фолдов

Рисунок 4. Динамика выявления новых типов фолдов (вариантов упаковки). На горизонтальной оси откладывается время (годы), на левой вертикальной оси — доля новых фолдов (более детально — на вкладке) (сплошная линия), а на правой вертикальной оси — общее число структур (пунктирная линия), классифицированных в базе данных CATH. Отметим, что эта база данных занимается структурной классификацией белков, поэтому для нее принципиально знать возможные типы белковых фолдов. Явно видно, что со временем классифицируется все больше и больше белков, но при этом количество вариантов фолдов уменьшается.

Нужно подчеркнуть, что современные методы предсказания белковых структур требуют большой вычислительной мощности и часто осуществляются на суперкомпьютерах или с помощью сетей распределенных вычислений , как, например, Rosetta@home и Folding@home. К участию в работе этих проектов приглашаются все желающие: нужно лишь запустить программу на своем компьютере, пока он не нужен пользователю.

Подробнее о применении компьютерных методов для предсказания белковых структур читайте в статье на «биомолекуле»: «Торжество компьютерных методов: предсказание строения белков» [3].

Некоторые закономерности фолдинга белка

Известны некоторые закономерности белкового фолдинга. Сейчас считается, что этот процесс происходит поэтапно: сначала линейная цепочка, имеющая нулевую энтропию, быстро сворачивается с образованием статистического клубка — энтропийное сворачивание [13]. Затем происходит гидрофобный коллапс: гидрофобные аминокислотные остатки «прячутся» вглубь молекулы, а гидрофильные — «расселяются» по поверхности (см. ниже). Результатом этого этапа является формирование расплавленной глобулы. После этого происходит формирование специфических связей (см. ниже), и белок переходит в состояние истинной глобулы, при этом свободная энергия резко падает .

Последний этап не происходит при фолдинге неструктурированных белков — IDPs.

Нужно отметить, что для каждой аминокислотной последовательности теоретически можно предположить множество путей, которыми она может идти для достижения нативной конформации. Однако известно, что белок не перебирает все возможные варианты, а движется по одному из возможных путей, определенных для каждой последовательности. Если бы белок пробовал все возможные варианты, то время пути от простой последовательности к нативному состоянию превысило бы время существования Вселенной (парадокс Левинталя)! Конечно, такого не происходит: время принятия белком нативной структуры составляет доли секунды. Это похоже на сборку кубика Рубика: из состояния несобранного кубика к состоянию собранного можно прийти множеством разнообразных путей, однако на соревнованиях по скорости сборки кубика побеждает тот, кто делает это быстрее и эффективнее, то есть выбирает определенный путь. На самом деле найти такой путь — и есть главная задача методов моделирования ab initio (см. выше). Ответ на фундаментальный вопрос фолдинга будет заключаться не просто в способности безошибочно моделировать структуры, а, в первую очередь, в том, чтобы знать и обосновывать путь достижения белком нативного состояния.

Следует подчеркнуть значение котрансляционного фолдинга (рис. 1), о котором говорилось выше, в формировании структуры белка. Отметим, что присутствие рибосомы, на которой синтезируется белок, накладывает серьезные коррективы на процесс сворачивания цепочки. Это всегда нужно иметь в виду при моделировании фолдинга природных белков in vivo. Канал, в котором оказывается растущая цепь, ограничивает ее конформационную изменчивость, а потому далеко не все типы структур могут в ней формироваться [14], [15]. Кроме того, растущая цепочка постоянно проталкивается вперед (на один аминокислотный остаток при каждом акте транспептидации-транслокации, то есть образования новой пептидной связи и последующего продвижения рибосомы), а потому логично будет предположить, что конформация цепи в рибосомном канале обладает такими качествами, как жесткость и векторность, что соответствует свойствам α-спирали [15]. Кроме того, взаимная ориентация аминокислотных остатков в двух центрах внутри рибосомы всегда однотипная (эквивалентная), не зависящая от природы этих остатков, что тоже, по-видимому, способствует формированию α-спиралей [15]. Действительно, α-спирали — наиболее типичный элемент вторичной структуры белков. Они были открыты Лайнусом Полингом (Liunus Pauling) и Робертом Кори (Robert Corey), которые вместе с Уолтером Колтуном (Walter Koltun) предложили новый тип моделей молекул [16].

В то же время, когда N-конец (содержащий аминогруппу) растущей цепи белка выходит из туннеля и погружается в раствор, на него начинают действовать физико-химические условия этой среды, и белок начинает подчиняться их правилам.

Известный молекулярный биолог академик Александр Спирин [15] в этой связи отмечает три различия между фолдингом in vitro и in vivo:

  1. Во-первых, различна стартовая конформация: если в экспериментальных условиях ренатурация начинается с некоего состояния развернутой цепочки в растворе, то в случае с рибосомой фолдинг начинается уже с какой-то определенной конформации, обеспеченной рибосомальным каналом.
  2. Во-вторых, при котрансляционном фолдинге сворачивание начинается с N-конца, то есть процесс фолдинга направленный, а в случае фолдинга без участия рибосомы поиск конформаций осуществляется сразу всей молекулой.
  3. Третье отличие заключается в том, что в случае котрансляционного фолдинга C-конец белковой цепи фиксирован рибосомой, относительно крупной частицей, что приводит к стабилизации промежуточных структур (см. выше), а в случае рефолдинга in vitro такой стабилизации не происходит.

Эти соображения лишний раз доказывают, что биологические вопросы не могут решаться «всухую» за счет применения методов биоинформатики [17]. Даже самые, казалось бы, выверенные компьютерные модели могут оказаться неточны, если они построены без учета факторов, реально действующих в природе.

«Сухая» биология — та, которая использует компьютерные и математические методы, в то время как «мокрая» — это работа с растворами, пипетками, микроскопами и т. д.: «Вычислительное будущее биологии» [18] и «Я б в биоинформатики пошел, пусть меня научат!» [19].

Для решения проблемы фолдинга разработаны так называемые эмпирические потенциалы: парных взаимодействий остатков, водородных связей, торсионных углов, центров масс боковых цепей и многие другие [6], [11]. Например, потенциал сольватации позволяет предсказать, внутри или снаружи белка будет находиться аминокислотный остаток (соответственно заглубленный или экспонированный) в зависимости от его гидрофобности [6], [13]. Известно, что одни аминокислоты «любят» воду (гидрофильные), они будут с большей вероятностью располагаться на поверхности белковой молекулы, а другие — «не любят» (гидрофобные) и «прячутся» в более недоступные для растворителя области молекулы, заслоняясь другими остатками (рис. 5). Гидрофобный эффект имеет большое значение в фолдинге белка.

Гидрофобность аминокислот

Рисунок 5. Гидрофобность аминокислот влияет на их пространственное распределение (на примере одной из человеческих дегидрогеназ). Гидрофильные аминокислоты показаны синим цветом, гидрофобные — красным. Можно заметить, что гидрофильные остатки стремятся располагаться на открытых для растворителя участках, в то время как гидрофобные — в закрытых областях молекулы.

база данных PDB (PDB ID 5ICS)

Важным аспектом формирования структуры белка на всех этапах является образование связей между радикалами (боковыми цепями) аминокислотных остатков. Они бывают разные: гидрофобные, электростатические и другие [20]. Интересным вариантом является формирование дисульфидных связей («мостиков») за счет взаимодействия атомов серы боковых цепей цистеина. Например, в прославленной рибонуклеазе, за исследование структуры которой была дана Нобелевская премия, таких связей четыре. Однако здесь все не так просто. Если в состав белковой цепи входят два атома серы, принадлежащие цистеину, то легко сказать, что может образоваться один дисульфидный мостик. Но если атомов серы, к примеру, десять и, соответственно, образуются пять SS-связей, то мы не можем однозначно сказать, какие именно атомы серы будут попарно взаимодействовать друг с другом (а белок может). Согласно расчетам Томаса Крейтона (Thomas Creighton), если в белке 5 дисульфидных связей, число возможных комбинаций составляет уже 945, если таких связей 10, то число вариантов составляет 654 729 075, а при 25 дисульфидных связях это число превышает 5 квадриллионов квадриллионов (более 5,8 × 1030) [21]. А в белке реализуется лишь один вариант, и притом всегда один и тот же! Следует тем не менее отметить, что это справедливо для самоорганизации белков in vitro («в пробирке», «в стекле», то есть в условиях эксперимента, а не в живом организме) в подходящих условиях, а in vivo (в живом организме) самоорганизации дисульфидных связей не происходит. Их образование катализирует специальный фермент — протеиндисульфидизомераза [7], [22] или ПДИ, которая к тому же способна «исправлять» ошибки в случае неправильного образования SS-связи, таким образом корректируя процесс фолдинга [22], [23].

Важно понимать, что процесс формирования окончательной структуры белка не заключается лишь в простом сворачивании цепочки. В клетках белки подвергаются ацетилированию, гликозилированию и многим другим модификациям. Поэтому, например, количество разных аминокислот в белках превышает известные 20 («магическая двадцатка», по образному выражению нобелевского лауреата Фрэнсиса Крика). Кроме того, для формирования сложных (олигомерных) белков необходимо формирование специфических связей между отдельными протомерами (например, в молекуле гемоглобина четыре протомера, то есть отдельно синтезированные цепочки). Для многих белков, особенно ферментов, важным является присоединение простетической группы, то есть небелкового компонента. Могут происходить и другие преобразования [7].

Известны многие другие закономерности белкового фолдинга. Завеса тайны постепенно приподнимается. Однако картина до сих пор далека от целостной. Успехи предсказания структур пока только эпизодические. В связи с этим научное сообщество сделало следующий любопытный шаг: оно привлекло к решению вопроса широкую общественность, создав игру FoldIt [24], [25]. Принять участие в мировом соревновании может любой желающий. Суть игры заключается в том, чтобы свернуть белковую цепочку максимально компактно, то есть привести белковую молекулу в такое состояние, в котором свободного места внутри клубочка как можно меньше — именно в таком виде белки присутствуют в природе (рис. 6). С точки зрения термодинамики, такому состоянию соответствует минимум свободной энергии [7], [26]. Чем более компактная молекула получается, чем меньше полостей и открытых гидрофобных участков, чем больше открытых гидрофильных участков, водородных связей в структурах типа β-листов, чем меньше «столкновений» атомов, тем большее количество баллов игроку начисляется. Таким образом, наибольшее количество баллов получает модель с наименьшей свободной энергией. Большинство игроков FoldIt имеют лишь малую биохимическую подготовку либо не имеют ее вовсе [27]. Игра основана на алгоритмах Rosetta и не является моделированием структур de novo, которое, как верно подмечают авторы, все еще остается исключительно сложной проблемой [27].

Модели белковых структур

Рисунок 6. Сравнение разных форм представления моделей белковых структур (на примере одной из человеческих трансфераз). а — Форма, наглядно демонстрирующая типы вторичных структур. б — Форма, показывающая реальное расположение атомов молекулы белка в пространстве (Space Fill). Хорошо видно, что молекулы белков сильно компактизированы, между атомами мало свободного пространства.

база данных PDB (PDB ID 5CU6)

Группа игроков FoldIt принимает участие в CASP. Игра уже показала свою эффективность в предсказании структур и даже бóльшую эффективность в сравнении с другими методами, а также решила серьезную научную проблему структуры протеазы вируса иммунодефицита обезьян, которую наука не могла решить на протяжении более чем десятилетия [27].

Говоря о применении разных методов и средств для решения обсуждаемой проблемы, всегда нужно помнить, что не все последовательности могут сворачиваться строго определенным образом. Вероятно, мы, глядя на результаты, к которым пришла эволюция к настоящему времени, видим только те последовательности, которые могут сворачиваться, поскольку они хорошо выполняли свои функции и были поддержаны отбором.

«Гувернантки» для белков — шапероны

Говоря о фолдинге, мы акцентировали внимание на относительной автономности этого процесса: белковая молекула принимает определенную конформацию на основании своей первичной структуры, и происходит это в конкретных (что важно) физико-химических условиях (кислотность, температура, природа растворителя и др.). Тем не менее не должно складываться впечатление, будто бы фолдинг абсолютно независим, особенно для крупных белков. Мы лишь упомянули о ферменте ПДИ, помогающем белку правильно свернуться. Кроме этого фермента, есть и другие (например, ППИ — пептидил-пролил-цис/транс-изомераза [22], [23]). Но ферменты — не единственная группа белков, помогающая правильно сворачиваться другим белкам. Существует еще одна особая группа белков, играющих важную роль в фолдинге. Называются они шаперонами.

Шапероны — сложные белки с консервативным (то есть эволюционно малоизменчивым) механизмом действия, встречающиеся во всех царствах живой природы. Это и понятно: их роль в жизнедеятельности клетки огромна . Как говорилось выше, созревающая белковая цепочка выходит из рибосомы. Она еще незрелая, а пребывает в так называемом «расплавленном» состоянии. Такие незрелые молекулы подвержены дурному влиянию окружения: они могут взаимодействовать с другими клеточными белками, образуя агрегаты, что может приводить к болезням, например, болезни Альцгеймера или Паркинсона. Но есть и «правильное» русло, по которому может (и должно) быть направлено развитие белка, — тот путь, который приведет расплавленную глобулу в нативное состояние. Тут и помогают шапероны, «подкарауливая» и захватывая белковые цепочки у самого выхода из рибосомного туннеля и таким образом направляя незрелые белки, находящиеся на судьбоносном перепутье, в верное русло. Шапероны названы так неспроста: раньше в Англии так называли пожилую опытную даму, которая сопровождала молодую девушку, впервые вышедшую в свет под ее руководством, и удерживала ее от непродуманных контактов [21]. (Термин «шаперон» и сейчас используется в близких значениях.) Шапероны не являются специфичными для разных аминокислотных последовательностей зарождающихся цепей, но они могут отличать зрелые белки от незрелых и действуют на последних.

На «биомолекуле» уже была статья, посвященная шаперонам: «Канал эукариотического шаперонина открывается подобно диафрагме фотоаппарата» [28].

Важнейшая группа шаперонов — шаперонины. Интересна их структура: они представляют собой бочонки, составленные из двух колец. Сворачивающийся белок попадает внутрь шаперонина, а «вход» закрывается специальной «шапочкой» либо смыканием краев блоков, из которых состоят кольца [28], чтобы белковая молекула не покинула шаперонин раньше времени (рис. 7). В таком защищенном состоянии белок может окончательно принять нативную конформацию. Пока малопонятны процессы, происходящие внутри бочонков-шаперонинов.

Два типа шаперонинов

Рисунок 7. Схематическое изображение двух типов шаперонинов — I и II. а — Шаперонины I типа характерны для бактерий (шаперон GroEL имеет структуру бочонка, составленного из двух колец, в каждом — 7 «блоков»; внутри шаперонина — камера, в которой происходит превращение расплавленной глобулы в нативную; бочонок закрывается «крышкой» — GroES); б — Шаперонины II типа, характерные для архей и эукариот (здесь каждое из двух колец состоит из 8 «блоков»; закрытие камеры происходит не за счет присоединения «крышки», а по механизму объектива фотоаппарата [28]).

Нужно сказать, что шапероны не только участвуют в фолдинге созревающих цепей, но и помогают «сломанным» белковым структурам, которые возникли в клетке в результате определенных воздействий, вновь принять правильную конформацию. Наиболее типичная причина таких «поломок» — тепловой шок, то есть поднятие температуры. В связи с этим часто употребляют другие названия шаперонов — белки теплового шока (heat shock proteins, hsp) или белки стресса. Шапероны выполняют другие важные функции в клетке, например, транспорт белков через мембраны и сборку олигомерных белков.

Заключение

Итак, для фолдинга белка строго необходимы следующие условия: первичная структура, конкретные физико-химические условия, а также две группы вспомогательных белков — специфически работающие ферменты и неспецифически работающие шапероны.

Резюмируя, скажем, что белковый фолдинг — одна из центральных проблем современной биофизики. И хотя накоплен большой арсенал данных об этом явлении, до сих пор оно малопонятно, что выражается, в конечном счете, в невозможности предсказания трехмерной структуры на основании аминокислотной последовательности (особенно это касается крупных, в том числе олигомерных, белков). Успехи в этой области, а особенно моделирования de novo, пока можно назвать единичными. Тем не менее понятно, что решение точно есть, ведь в природе белки почти всегда сворачиваются одинаковым, правильным образом. Существует как фундаментальная, так и большая практическая значимость «взлома» кода белкового фолдинга. А это значит, что работы в этой области будут вестись и дальше.

  1. Anfinsen C.B., Haber E., Sela M., White F.H. Jr. (1961). The kinetics of formation of native ribonuclease during oxidation of the reduced polypeptide chain. Proc. Natl. Acad. Sci. 9, 1309–1314;
  2. За пределами порядка;
  3. Торжество компьютерных методов: предсказание строения белков;
  4. So much more to know. (2005). Science. 309, 78–102;
  5. Геном человека: как это было и как это будет;
  6. Rigden D.J. From protein structure to functions with bioinformatics. Springer Science + Business Media B.V., 2009. — 328 p.;
  7. Финкельштейн А.В. и Птицын О.Б. Физика белка: Курс лекций с цветными и стереоскопическими иллюстрациями и задачами (3-е изд., испр. и доп.). М.: КДУ, 2012. — 456 с.;
  8. Иванов В.А., Рабинович А.Л., Хохлов А.Р. Методы компьютерного моделирования для исследования полимеров и биополимеров. М.: Либроком, 2009. — 662 с.;
  9. Greene L.H., Lewis T.E., Addou S., Cuff A., Dallman T., Dibley M. et al. (2007). The CATH domain structure database: new protocols and classification levels give a more comphensive resource for expoling evolution. Nucleic Acids Res. 35, D291—D297;
  10. Новые успехи в предсказании пространственной структуры белков;
  11. Молекулярная динамика биомолекул. Часть I. История полувековой давности;
  12. Миллисекундный барьер взят!;
  13. Физическая водобоязнь;
  14. Rodnina M.V. and Wintermeyer W. (2016). Protein elongation, co-translational folding and targeting. J. Mol. Biol. 10, 2165–2185;
  15. Спирин А.С. Молекулярная биология: структура рибосомы и биосинтез белка. М.: Высшая школа, 1986. — 303 с.;
  16. На заре молекулярной графики;
  17. Penders B., Horstman K., Vos R. (2007). Proper science in moist biology. EMBO Rep. 7, 613;
  18. Вычислительное будущее биологии;
  19. Я б в биоинформатики пошёл, пусть меня научат!;
  20. Роль слабых взаимодействий в биополимерах;
  21. Филиппович Ю.Б. Основы биохимии: Учебник для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению и специальности «Химия» и «Биология» (4-е изд., перераб. и доп.). М., С.-П.: Агар, Флинта, Лань, 1999. — 512 с.;
  22. Наградова Н.К. (1996). Внутриклеточная регуляция формирования нативной пространственной структуры белков. Соросовский журнал. 7, 10–18;
  23. Эллиот В. и Эллиот Д. Биохимия и молекулярная биология / Под ред. А.И. Арчакова, М.П.Кирпичникова, А.Е.Медведева, В.П. Скулечева; Пер с англ. О.В. Добрыниной, И.С. Севериной, Е.Д. Скоцеляс и др. М.: МАИК «Наука/Интерпериодика», 2002. — 446 с.;
  24. Элементы: «Помогать науке можно играя»;
  25. Тетрис XXI века;
  26. Недоупорядоченные белки;
  27. Khatib F., DiMaio F., Foldit Contenders Group, Foldit Void Crushers Group, Cooper S., Kazmierczyk M. et al. (2011) Crystal structure of a monomeric retroviral protease solved by protein folding game players. Nat. Struct. Mol. Biol. 18, 1175–1177;
  28. Канал эукариотического шаперонина открывается подобно диафрагме фотоаппарата;
  29. Anfinsen C.B. (1973). Principles that govern the folding of protein chains. Science. 181, 223–230.

Белки — это биологические молекулы, выполняющие тысячи специфических функций внутри каждой клетки живого организма. Белки синтезируются в рибосомах в виде длинной полипептидной нити, но затем быстро сворачиваются в свою естественную («нативную») пространственную структуру. Этот процесс называется фолдинг белка. Может показаться удивительным, но этот фундаментальный процесс до сих пор плохо понят на молекулярном уровне. В результате предсказать нативную структуру белка по его аминокислотной последовательности пока не удается. Для того чтобы почувствовать хотя бы некоторые нетривиальные аспекты этой задачи, попытаемся решить ее для следующей исключительно простой модели белковой молекулы.


Рис. 1. Простейшая плоская модель белка: упругая цепочка, состоящая из одинаковых звеньев (слева). Энергия цепочки складывается из положительной упругой энергии изогнутых соединений (в центре) и отрицательной энергии «склеенных» боками звеньев (справа)

Пусть белок состоит из совершенно одинаковых звеньев, последовательно соединенных друг с другом (рис. 1). Эта цепочка может изгибаться, и для простоты будем считать, что она изгибается не в пространстве, а только в плоскости. Цепочка имеет определенную упругость на изгиб: если направления двух соседних звеньев образуют угол α (измеряемый в радианах), то такое соединение повышает энергию молекулы на Aα2/2, где A — некоторая константа размерности энергии. Пусть также у каждого звена по бокам имеется два «контактных участка», которыми звенья могут склеиваться. Каждая такая склейка обладает энергией –B (то есть она понижает энергию цепочки на величину B). Наконец, будем предполагать, что B меньше A (то есть цепочка достаточно упруга).

Задача

Какая конфигурация молекулы из N звеньев будет наиболее энергетически выгодной? Исследуйте, как меняется эта конфигурация с ростом N.


Подсказка

Наиболее энергетически выгодной является конфигурация с минимальной энергией. Поэтому надо придумать, как устроить большое число «склеек» звеньев (каждая их которых понижает энергию), но при этом не слишком резко изгибать цепочку, чтобы чересчур сильно не увеличивать ее упругую энергию.

В этой задаче не требуется искать абсолютно точную форму цепочки для каждого конкретного числа звеньев. Надо лишь описать характерные «узоры», которые будут возникать при оптимальном фолдинге этой «белковой молекулы», и найти, при каком примерном N молекуле выгодней перестроиться из одной конфигурации в другую.


Решение

Рис. 2. К расчету энергии петли

Энергия абсолютно прямой цепочки равна нулю. Для того чтобы понизить ее, некоторые звенья должны слипнуться. Но для этого цепочка должна организовать петлю, и наличие петли повышает энергию. Если петля слишком длинная, то большое количество звеньев, которые могли бы связаться друг с другом, остаются без связи. Эти звенья можно соединить, словно на застежке-молнии, укоротив тем самым петлю, но от этого увеличится ее энергия упругости. Поэтому надо найти такую оптимальную длину петли, при которой силы упругости, расширяющие петлю, и силы связи, ее «застегивающие», сбалансированы.

Энергия петли

Пусть имеется петля из m несклеенных звеньев (рис. 2). Характерный угол между соседними звеньями в ней — примерно 2π/m. (На самом деле, этот угол меняется от звена к звену, поскольку наиболее выгодная форма петли вовсе не круговая, но для приближенного исследования наша оценка вполне пойдет.) Таких соединений имеется m штук, поэтому петля обладает энергией 2π2A/m. Застегнем ее еще на одно звено. Тогда петля станет короче на два звена, а энергия всей цепочки изменится на величину

Если же, наоборот, разорвать одну связь, то энергия цепочки изменится на

Петля из m звеньев является оптимальной, когда оба эти изменения энергии положительны, то есть с энергетической точки зрения петлю невыгодно ни удлинять, ни укорачивать. Поскольку B много меньше A, ясно, что величина m получится значительно больше единицы. Поэтому для примерной оценки оптимального m эти два неравенства можно заменить одним равенством:

Таким образом, оптимальная длина петли примерно равна

Во всех последующих формулах под буквой m будет подразумеваться именно оптимальная длина петли. Наконец, полезно найти энергию упругости такой оптимизированной петли; она получается равной

Это выражение (энергия петли в m/2 раз больше величины B) очень удобно для дальнейших вычислений.

Когда появляется петля?

Теперь легко выяснить, при цепочке какой длины будет выгоднее не оставаться прямой, а свернуться в петлю с «двойным хвостиком» длины n. Для этого нужно, чтобы полная энергия такой конфигурации была отрицательна:

Таким образом, если длина цепочки N > m + 2(m/2) = 2m, то ей выгоднее образовать петлю.

Когда появляется вторая петля?

Рис. 3. Конфигурация с двумя петлями

«Двойной хвостик» — это не максимально удобная конфигурация, поскольку в каждом звене «работает» только один из контактных участков, а хотелось бы, чтоб работали оба, хотя бы у некоторых звеньев. Это можно устроить, образовав вторую петлю (рис. 3).

Для того, чтобы сосчитать, когда переход к двум петлям энергетически выгоден, возьмем цепочку длины N и сосчитаем ее энергию для одной петли и для двух петель:

Условие для перехода к двумя петлям, E1 > E2, тогда даст N > 8m.

Очень длинная цепочка

Когда цепочка становится очень длинной, ее удобно сворачивать так, чтобы как можно большее количество звеньев было склеено обоими своими контактными участками. Таким образом мы получаем конфигурацию, напоминающую обрамленное петельками полотно. Если закрыть глаза на то, что соседние петли мешают друг другу, можно провести аналогичное вычисление и найти наиболее выгодное количество петель для заданного N (оно растет пропорционально квадратному корню из N). Если же учесть, что петли мешают друг другу, то вычисления резко усложнятся. Однако общая структура останется той же: наиболее выгодным будет плоское полотно некоторой формы, обрамленное по краям петельками. Желающие могут попробовать найти оптимальную форму полотна с помощью компьютерного моделирования, а также поразмышлять над аналогичной задачей в трехмерном пространстве.


Послесловие

Эта простая задача, конечно же, не может отразить ни закономерностей фолдинга настоящих белковых молекул, ни тех методов современной теоретической физики, которые применяются при описании белков и полимеров (эта область деятельности, кстати, является вполне серьезным разделом физики конденсированных сред). Цель этой задачи состояла лишь в демонстрации того, как «количество переходит в качество», то есть как при изменении лишь одного численного (а не качественного) параметра задачи может принципиально меняться ее решение.

Задачу можно было бы сделать чуть более «живой» и интересной, если ввести ненулевую температуру. В этом случае оптимальная конфигурация определялась бы не только энергией, но и энтропией, она бы тогда отвечала минимуму так называемой свободной энергии молекулы. При изменении температуры тогда происходил бы настоящий фазовый переход, при котором молекула сама бы распрямлялась, сворачивалась или перестраивалась из одной формы в другую. К сожалению, такая задача потребует методов, которые выходят за рамки школьной программы.

Любопытно также заметить, что теоретическое изучение фолдинга белков вовсе не сводится к одному лишь численному моделированию. В этой, казалось бы, «прямолинейной» задаче вскрываются довольно нетривиальные математические тонкости. Более того, имеются даже работы, в которых для описания этого процесса привлекаются методы квантовой теории поля и теории калибровочных взаимодействий.

Потренироваться на практике в поиске оптимальной конфигурации белка можно на сайте Fold.it.

Фолдинг белка. Шапероны.

Аминокислотная
последовательность не является
единственным фактором, определяющим
форму белковой молекулы. В клетке
существуют специальные молекулы, которые
активно участвуют в фолдинге белков.

В
совокупности молекулы, участвующие
в фолдинге белков, называют регуляторами
фолдинга
, среди которых выделяют
несколько типов. Молекулы, ускоряющие
фолдинг, называются катализаторами
фолдинга
. Молекулы, служащие для
изменения формы белка, — шаперонами
фолдинга
. Существует четыре типа
молекул, которые играют роль таких
шаперонов.

1.
Молекулы, обеспечивающие правильный
фолдинг белков (фолдинг-шапероны
— folding chaperones).

2.
Молекулы, созданные для удержания
частично свернутой молекулы белка в
определенном положении. Это необходимо,
чтобы система имела возможность закончить
фолдинг (удерживающие шапероны
— holding chaperones).

3.
Шапероны, разворачивающие белки с
неправильной формой (дезагрегирующие
шапероны
— disaggregating
chaperones).

4.
Шапероны, сопровождающие белки,
транспортируемые через клеточную
мембрану (секреторные шапероны
— secretory chaperons).

1.Фолдинг
шапероны
помогают белку принять
правильную конформацию. Многие из них
являются небольшими сахарами или
пептидами. Небольшие по размеру молекулы
фолдинг-шаперонов выступают в роли скоб
и заклепок в сборочной линии, поддерживая
изделие в правильной конфигурации,
необходимой для завершения следующего
этапа.

В
длинной, линейной последовательности
белка имеются гидрофильные участки, а
также гидрофобные области. В водной
среде клетки гидрофобные поверхности
белка стремятся оказаться внутри
белковой молекулы, выставляя гидрофильные
участки наружу, где они могут
взаимодействовать с молекулами воды.
Функция небольших молекул фолдинг-шаперонов
заключается во взаимодействии с
гидрофобными поверхностями белка,
заряжая их или, напротив, прикрывая
заряженные области, что позволяет белку
принять правильную форму. Путем добавления
и удаления этих молекул клетка определяет,
когда и каким образом гидрофобный
участок белка окажется внутри белковой
молекулы. Тем самым определяется форма
белка.

2.
Удерживающие шапероны
связываются
с белками, играя роль своеобразного
резервуара этих белков до тех пор, пока
фолдинг-шапероны не освобождаются и не
начинают работу с этими белками.
Удерживающие шапероны поддерживают
белки в условиях химического и теплового
напряжения до тех пор, пока условия
внутри клетки не станут более благоприятными
для правильного фолдинга белка. Это
один из механизмов, который использует
клетка для предотвращения неправильного
фолдинга.

3.
Дезагрегирующие шапероны
осуществляют
рефолдинг белков, фолдинг которых был
выполнен неправильно. Они осуществляют
в клетке важную контролирующую функцию
по сбору и утилизации вторичного сырья.
Несмотря на существование этих механизмов,
определенный процент клеточных белков
все же попадает в мусорную кучу, то есть
образует нерастворимые включения.
Включения видны в клетке в виде небольших
плотных скоплений.

Одна
из характерных черт шаперонов, которую
вы нашли бы особенно важной, заключается
в том, что они являются относительно
неспецифичными. Иными словами, молекула
шаперона будет осуществлять фолдинг
более чем одного белка
. Исследователи,
изучающие причины неправильного фолдинга
белков, случайно обнаружили в поврежденных
клетках молекулы, сходные по структуре
с шаперонами. Они нашли молекулы, которые
исправляют последствия неправильного
фолдинга белков. Исходя из универсальной
природы шаперонов, вы можете вводить
различные шапероны в биоинженерную
систему и влиять на правильный фолдинг
белка в среде, где он бы иначе не
происходил. Создание специализированных
шаперонов, ответственных за фолдинг
рекомбинантных (биоинженерных) белков,
— очень активно развивающаяся область
биоинженерных исследований.

Белок
можно подвергнуть фолдингу более одного
раза. Представим себе белок, который
предназначен для поступления в клеточную
мембрану, то есть представляет собой
интегральный мембранный белок. Белок
образуется в цитоплазме клетки, а затем
транспортируется по направлению к
плазматической мембране. Такие белки
проходят сквозь мембрану, закрепляются
в ней и формируют на ее поверхности
рецепторную структуру. Для транспорта
белка может быть необходима одна его
конформация, в то время как непосредственно
перед встраиванием в мембрану белок
подвергается рефолдингу.

В
периплазматическом пространстве, то
есть в пространстве между мембраной и
оболочкой бактериальной клетки, находятся
шапероны, обеспечивающие фолдинг и
встраивание в мембрану интегральных
мембранных белков. В эукариотических
клетках большинство из посттрансляционных
изменений белков направлено на их
экспорт и встраивание внутрь плазматической
мембраны. Такие модификации белков
происходят в люмене эндоплазматического
ретикулума и аппарате Гольджи. Эти
органеллы предназначены для хранения
и видоизменения белков.

В
секреции белков из клетки участвует
другая контролирующая система, которая
включает секреторные шапероны.

4.
Секреторные шапероны
узнают сигнальную
последовательность аминокислот, которую
соответственно называют секреторной
последовательностью. Эта последовательность
связывается с секреторным шапероном,
шаперон поступает внутрь мембраны,
обеспечивая экспорт белка вместе с
собой.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #

Синтезированные белки должны «созреть»

После того как пептидная цепь отходит от рибосомы она должна принять свою биологически активную форму, т.е. свернуться определенным образом, связать какие-либо группы и т.п. Реакции превращения полипептида в активный белок называются процессинг или посттрансляционная модификация белков.

Посттрансляционная модификация белков

К основным реакциям процессинга относятся:

1. Удаление с N-конца метионина или даже нескольких аминокислот специфичными аминопептидазами.

2. Образование дисульфидных мостиков между остатками цистеина.

3. Частичный протеолиз – удаление части пептидной цепи, как в случае с инсулином или протеолитическими ферментами ЖКТ.

4. Присоединение химической группы к аминокислотным остаткам белковой цепи:

  • фосфорной кислоты – например, фосфорилирование по аминокислотам Серину, Треонину, Тирозину используется при регуляции активности ферментов или для связывания ионов кальция,
  • карбоксильной группы – например, при участии витамина К происходит γ-карбоксилирование глутамата в составе протромбина, проконвертина, фактора Стюарта, Кристмаса, что позволяет связывать ионы кальция при инициации свертывания крови,
  • метильной группы – например, метилирование аргинина и лизина в составе гистонов используется для регуляции активности генома,
  • гидроксильной группы – например, присоединение ОН-группы к лизину и пролину с образованием гидроксипролина и гидроксилизина необходимо для созревания молекул коллагена при участии витамина С,
  • йода – например, в тиреоглобулине присоединение йода необходимо для образования предшественников тиреоидных гормонов йодтиронинов,

5. Включение простетической группы:

  • углеводных остатков – например, гликирование требуется при синтезе гликопротеинов.
  • гема – например, при синтезе гемоглобина, миоглобина, цитохромов, каталазы,
  • витаминных коферментов – биотина, ФАД, пиридоксальфосфата и т.п.

6. Объединение протомеров в единый олигомерный белок, например, гемоглобин, коллаген, лактатдегидрогеназа, креатинкиназа.

Фолдинг белков

Фолдинг – это процесс укладки вытянутой полипептидной цепи в правильную трехмерную пространственную структуру. Для обеспечения фолдинга используется группа вспомогательных белков под названием шапероны (chaperon, франц. – спутник, нянька). Они предотвращают взаимодействие новосинтезированных белков друг с другом, изолируют гидрофобные участки белков от цитоплазмы и «убирают» их внутрь молекулы, правильно располагают белковые домены.

В целом шапероны способствуют переходу структуры белков от первичного уровня до третичного и четвертичного.

При нарушении функции шаперонов и в отсутствии фолдинга в клетке формируются белковые отложения – развивается амилоидоз. Насчитывают около 15 вариантов амилоидоза.

Like this post? Please share to your friends:
  • Фоменко егэ 2016 аудио
  • Форма государства россии план егэ
  • Фокус точка пересечения преломленных или отраженных лучей егэ
  • Форма государства определение обществознание егэ
  • Фоменко английский язык егэ 2017 ответы