10.5.5 Dự đoán các cấu trúc xoắn xuyên màng
Dự đóan xoắn xuyên màng liên quan đến dự đóan cấu trúc bậc 2, ở chỗ nhận diện các vùng trên trình tự protein cho phép chèn xuyên qua màng tế bào. Các phương pháp dự đoán xoắn xuyên màng từ trình tự protein tập trung vào việc xác định các trình tự (1) có thể gấp cuộn thành cấu trúc xoắn alpha và (2) có thể tồn tại trong môi trường kị nước. Dự đóan xoắn xuyên màng xuất phát từ nghiên cứu tính kị nước vào đầu những năm 1980, tiên phong bởi Russell Doolittle (UCSD). Một số server cho phép dự đoán xoắn xuyên màng hiện sẵn có trên web (TMHMM server 2.0 http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/, MEMSAT http://saier-144-37.ucsd.edu/memsat.html), đồng thời cũng có các chương trình chạy độc lập trên client tương ứng.
TopPred (http://www.sbc.su.se/~erikw/toppred2/) được giới thiệu trong nguyên bản hiện không còn hoạt động, mà đã được thay bằng phiên bản mới http://mobyle.pasteur.fr/cgi-bin/MobylePortal/portal.py?form=toppred
Việc xác định cấu trúc đối vối các protein tan đã khó, xác định cấu trúc của các protein liên kết màng còn khó khăn hơn. Rất nhiều quá trình sinh học thú vị liên quan đến protein xuyên màng, chẳng hạn như quang hợp, thị giác, hưng phấn thần kinh, hô hấp, đáp ứng miễn dịch, sự truyền tín hiệu từ tế bào sang tế bào. Tuy nhiên, chỉ có một số ít protein xuyên màng đã được tinh thể hóa. Vì những protein này không tồn tại hòan tòan trong dung dịch lỏng, tính chất lý hóa của chúng rất khác so với các protein tan, do đó chúng đòi hỏi những điều kiện tinh thể hoá đặc biệt (trong trường hợp thật sự CÓ THỂ tinh thể hóa).
Với những khó khăn đó, rất nhìều chương trình máy tính đã xuất hiện nhằm mục đích dò tìm trên trình tự protein để phát hiện các đọan xuyên màng. Nhờ các đặc tính khá nổi bật của chúng, chương trình có thể dò thấy với độ chính xác chấp nhận được. (1) Để có thể chèn xuyên qua màng, xoắn alpha phải có chiều dài khỏang 17-25 amino acid. (2) Vì phần bên trong của màng đựơc cấu tạo từ những chuỗi hydrocarbon dài của acid béo, xoắn alpha nằm trong vùng này phải có bề mặt tương đối không phân cực để đáp ứng các yêu cầu về năng lượng.
Vào thời kì đầu, các chương trình tìm đoạn xuyên màng khai thác những vấn đề này một cách trực tiếp bằng cách phân tích từng khung (window) gồm 17-25 amino acid và chấm điểm kị nước (hydrophobicity score) cho mỗi khung; các phân đọan có điểm cao được dự đoán là những xoắn xuyên màng. Các cải tiến gần đây đối với những phương pháp sơ khai này đã nâng độ chính xác của phương pháp lên đến 90 - 95 %.
Một vấn đề nữa là việc dự đoán hình học topo của protein bên trong màng. Định hướng của xoắn đầu tiên trong màng sẽ quyết định sự định hướng của toàn bộ các xoắn còn lại. Đoạn nối giữa các xoắn alpha có thể được phân làm 2 loại: phía màng trong và phía màng ngoài. Việc dự đoán các đoạn nối này nằm ở phía nào khá phức tạp về sinh lý.
10.5.6 Threading
Nguyên lý cơ bản của phân tích cấu trúc bằng threading là: một trình tự aminoacid bất kì được áp vào một loạt các cấu trúc 3D khác nhau để đánh giá độ vừa vặn của trình tự này trong các cấu trúc đó. Tất cà các phương pháp threading đều hoạt động trên cơ sở này và có thể khác nhau ở vài chi tiết.
Threading không xây dựng một mô hình protein được tinh chỉnh với tất cả các nguyên tử. Thay vào đó, threading thay thế các vị trí amino acid trên một cấu trúc đã biết bằng các amino acid từ một trình tự (chưa rõ cấu trúc). Mỗi một vị trí (chuỗi bên) trong protein đã gấp cuộn được mô tả thông qua môi trường mà chúng tiếp xúc: chuỗi bên đó tiếp xúc với dung môi ở mức độ nào, hoặc nếu không tiếp xúc với dung môi thì chuỗi bên đó tiếp xúc với những amino acid nào khác? Mô hình được chấm điểm cao nếu các thành phần kị nước được đặt vào vị trí không tiếp xúc với dung môi và các thành phần ưa nước được tìm thấy trên bề mặt protein. Đồng thời, mô hình chỉ có thể đạt điểm cao nếu các điện tích nằm sâu bên trong phân tử và các thành phần phân cực có các điện tích đối lập hay các liên kết hydro tương ứng.
Threading được sử dụng có lợi nhất trong việc nhận diện fold (thay vì xây dựng mô hình). Với mục đích này, UCLA-DOE Structure Prediction Server (http://www.doe-mbi.ucla.edu/people/frsur/frsur.html) hiện là công cụ dễ dử dụng nhất.
* Bỏ qua phần giới thiệu các công cụ này, có thể tìm hiểu trực tiếp trên website
Hầu hết các phương pháp threading đều được xem là phương pháp thực nghiệm, và những phương pháp mới không ngừng được phát triển. Có thể sử dụng đồng thời nhiều phương pháp để nhận diện một trình tự chưa biết, với kết quả cuối cùng là sự thống nhất (lấy consensus) của nhiều kết quả thu được. Điều chủ yếu cần nhớ khi xây dựng bất kì một mô hình cấu trúc nào bằng threading là mô hình sẽ có thể thiếu các chi tiết về nguyên tử, và kết quả sắp gióng cột mà chúng dựa vào ít nhiều thiếu chính xác. Phương pháp threading được thiết kế để đánh giá liệu một trình tự có thể khớp với một fold nào đó hay không, chứ không phải để xây dựng mô hình. Kết quả sắp gióng cột cấu trúc phát sinh bởi các server threading có thể dùng làm cơ sở cho phương pháp mô hình tương đồng (homology modelling), nhưng cần được kiểm tra kĩ và chỉnh sửa trước khi xây dựng một mô hình hoàn chỉnh với toàn bộ nguyên tử (all-atom model).
No comments:
Post a Comment