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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.46.2018.tde-14122017-135400
Documento
Autor
Nome completo
Ariane Ferreira Nunes Alves
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2017
Orientador
Banca examinadora
Arantes, Guilherme Menegon (Presidente)
Caffarena, Ernesto Raul
Marana, Sandro Roberto
Netz, Paulo Augusto
Título em português
Simulações computacionais de desenovelamento de proteína e complexação de ligantes com amostragem aumentada
Palavras-chave em português
Cinética de ligação
Desenovelamento de proteína
dinâmica molecular
Formação de complexos proteína-ligante
Smostragem aumentada
Resumo em português
Simulações moleculares podem fornecer informações e detalhes mecanísticos que são difíceis de obter de experimentos. No entanto, fenômenos bioquímicos como formação de complexos proteína-ligante e desenovelamento de proteína são lentos e difíceis de amostrar na escala de tempo geralmente atingida por simulações de dinâmica molecular (MD) convencionais. Esses fenômenos moleculares foram estudados aqui pela combinação de simulações de MD com diversos métodos e aproximações para aumentar a amostragem configuracional: método de energia de interação linear (LIE), a aproximação de ensemble ponderado (WE) e dinâmica molecular dirigida (SMD). Uma equação foi parametrizada para prever afinidades entre pequenas moléculas e proteínas baseada na aproximação LIE, que foca a amostragem computacional nos estados complexado e não-complexado do ligante. A flexibilidade proteica foi introduzida usando ensembles de configurações obtidos de simulações de MD. Diferentes esquemas de média foram testados para obter afinidades totais de complexos proteína-ligante, revelando que muitas configurações de complexo contribuem para as afinidades de proteínas flexíveis, enquanto as afinidades de proteínas rígidas são dominadas por uma configuração de complexo. O mutante L99A da lisozima T4 (T4L) é provavelmente a proteína mais frequentemente usada para estudar complexação de ligantes. Estruturas cristalográficas mostram que a cavidade de ligação artificial criada pela mutação é pouco acessível, portanto movimentos proteicos ou uma respiração conformacional são necessários para permitir a entrada e saída de ligantes. Simulações de MD foram combinadas aqui com a aproximação de WE para aumentar a amostragem de eventos infrequentes de saída do benzeno de T4L. Quatro possíveis caminhos foram encontrados e movimentações de alfa-hélices e cadeias laterais envolvidas na saída do ligante foram caracterizadas. Os quatro caminhos correspondem a túneis da proteína previamente observados em simulações de MD longas de T4L apo, sugerindo que a heterogeneidade de caminhos ao longo de túneis intrínsecos é explorada por pequenas moléculas para sair de cavidades de ligação enterradas em proteínas. Experimentos de microscopia de força atômica revelaram informações detalhadas do desenovelamento forçado e da estabilidade mecânica da rubredoxina, uma proteína ferro-enxofre simples. O desenovelamento completo da rubredoxina envolve a ruptura de ligações covalentes. Portanto, o processo de desenovelamento foi simulado aqui por simulações de SMD acopladas a uma descrição clássica da dissociação de ligações. A amostragem de eventos de desenovelamento forçado foi aumentada pelo uso de velocidades rápidas de esticamento. Os resultados foram analisados usando um modelo teórico válido para regimes de desenovelamento forçado lentos e rápidos. As simulações revelaram que mudanças no ponto de aplicação de força ao longo da sequência da rubredoxina levam a diferentes mecanismos de desenovelamento, caracterizados por variáveis graus de rompimento de ligações de hidrogênio e estrutura secundária da proteína.
Título em inglês
Computer simulations of protein unfolding and ligand binding with enhanced sampling
Palavras-chave em inglês
Binding kinetics
Enhanced sampling
Ligand-protein binding
Molecular dynamics
Protein unfolding
Resumo em inglês
Molecular simulations may provide information and mechanistic insights that are difficult to obtain from experiments. However, biochemical phenomena such as ligand-protein binding and protein unfolding are slow and hard to sample on the timescales usually reached by conventional molecular dynamics (MD) simulations. These molecular phenomena were studied here by combining MD simulations with several methods or approximations to enhance configurational sampling: linear interaction energy (LIE) method, weighted ensemble (WE) approach and steered molecular dynamics (SMD). An equation was parametrized to predict affinities between small molecules and proteins based on the LIE approximation, which focus computational sampling in ligand bound and unbound states. Protein flexibility was introduced by using ensembles of configurations obtained from MD simulations. Different averaging schemes were tested to obtain overall affinities for ligand-protein complexes, revealing that many bound configurations contribute to affinities for flexible proteins, while affinities for rigid proteins are dominated by one bound configuration. T4 lysozyme (T4L) L99A mutant is probably the protein most often used to study ligand binding. Crystal structures show the artificial binding cavity created by the mutation has low accessibility, so protein movements or conformational breathing are necessary to allow the entry and egress of ligands. MD simulations were combined here with the WE approach to enhance sampling of infrequent benzene unbinding events from T4L. Four possible pathways were found and motions on alpha-helices and side chains involved in ligand egress were characterized. The four pathways correspond to protein tunnels previously observed in long MD simulations of apo T4L, suggesting that pathway heterogeneity along intrinsic tunnels is explored by small molecules to egress from binding cavities buried in proteins. Previous atomic force microscopy experiments revealed detailed information on the forced unfolding and mechanical stability of rubredoxin, a simple iron-sulfur protein. Complete unfolding of rubredoxin involves rupture of covalent bonds. Thus, the unfolding process was simulated here by SMD simulations coupled to a classical description of bond dissociation. Sampling of forced unfolding events was increased by using fast pulling velocities. Results were analyzed using a theoretical model valid for both slow and fast forced unfolding regimes. Simulations revealed that changing the points of force application along the rubredoxin sequence leads to different unfolding mechanisms, characterized by variable degrees of disruption of hydrogen bonds and secondary protein structure.
 
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Data de Publicação
2018-05-08
 
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