Протеиновый белок: Сывороточный протеин • Изолят и концентрат сывороточного протеина | iHerb

Протеин — это белок

  10-ть железных фактов о протеине, а так же разбор нескольких популярных заблуждений:

1. Протеин — это самая популярная категория спортивного питания, символ нашей индустрии.

2. Протеин — это не химия и не волшебный «анаболик». Это белок в форме порошка. Мы все привыкли к углеводам в виде кристаллов — сахару, пора привыкнуть и порошковому белку.

3. Белок — это самый ценный макронутриент в питании человека. По данным ВОЗ и FAO большинство населения Земли испытывает острейший дефицит пищевого белка высокой биологической ценности.

4. Протеин — гораздо натуральнее большинства современных продуктов, которые находятся в наших холодильниках. И гораздо полезнее! Основными источниками сырья для него являются сывороточные и молочные концентраты, получаемые соответственно при производстве сыра и молока. Они не подвергаются никакой химической обработке, а просто фильтруются (через систему мембран) и высушиваются.

5. Основная ценность протеина — удобство применения. Тренирующийся в спортивном зале человек испытывает бОльшую потребность в белке, как строительном и пластическом материале, нежели обычный человек. Эта потребность выше примерно в два (!!!) раза. Многие женщины уже сталкивались с ней — во время беременности и им тоже назначали белковые смеси (тот же самый протеин).

6. Вопрос «сколько я наберу с этой банки протеина» — наполнен таким же смыслом, как и аналогичный вопрос к приобретаемому Вами куску мяса. Протеин — это белок! Да, чтобы расти Вам нужен положительный баланс белка (потреблять больше, чем требуется на восстановление и жизнедеятельность), но это не единственный фактор. Приобретение банки протеина, автоматически не обучает Вас правильно тренироваться, не начинает контролировать Ваш режим дня и следить за приемами обычной пищи. Протеин — это лишь одно из условий, не нужно перекладывать на банку всю ответственность за Вас.

7. Когда новому клиенту, который стремится похудеть советуешь протеин — он очень часто возражает, мол, как же так — «я же не хочу набирать массу!». Протеин — это не «на массу», это низкокалорийный продукт, с высоким содержанием белка и небольшим содержанием углеводов-жиров. Можно ли есть куриную грудку набирая мышечную массу и худея? Конечно же! Только в первом случае Вы обеспечиваете префицит калорий за счет других нутриентов, а Во втором — дефицит, исключая из своей диеты лишнее, сокращая потребление углеводов и жиров, но не белка = протеина. На диете протеин прекрасно помогает «дробить» рацион и принимается между приемами пищи.

8. Протеин — это базовая, фундаментальная добавка для Вашего рациона. Протеин обладает высокой биологической ценностью и полным набор аминокислот, включая незаменимые. Сначала начните пить протеин после тренировки, а уже потом думайте о применении BCAA во время неё. Это гораздо рациональнее и эффективнее.

Тоже самое можно сказать о приоритете протеина перед витаминными добавками. Ведь одна из функций белка — транспортная. Дефицит протеина в рационе приводит к дефициту альбуминов — одной из фракций крови, которая выполняет транспорт низкомолекулярных соединений. Чем больше белка — тем лучше транспорт. И наоборот, если Вы испытываете недостаток в протеине, то рискуете, что дополнительно принимаемые витамины не смогут усвоиться организмом. Поэтому прежде чем приобретать витамины, убедитесь, что у Вас в рационе всё в порядке с нормой белка.

9. Сывороточный протеин усваивается быстро и идеален после тренировки (особенно, если это гидролизованный сывороточный протеин), но не обладает таким уровнем насыщения как казеин — медленный молочный протеин (80% молочного белка - это казеин, а 20% — сывороточный протеин), который долго переваривается и идеален для приема на ночь.

10. Если у Вас непереносимость лактозы, повышенный холестерин или Вы просто хотите употреблять продукт максимально очищенный от углеводов и жиров — выбирайте изолят сывороточного протеина. Этот сывороточный протеин, который прошел дополнительную микро- и ультрафильтрацию, практически полностью лишившись молочного сахара (лактозы) и жиров (поэтому холестерин в 5-10 раз меньше чем в сывороточном концентрате), он легко разводится даже в небольшом количестве воды. Хороший изолят сывороточного протеина можно смело отнести к продукции премиум-класса — % чистого белка в таком протеине значительно выше, впрочем, как и стоимость.

Товары категории «протеин» на нашем сайте

Протеиномания: действительно ли нашему организму необходимо столько белков

• Джессика Браун
• BBC Future

15 июня 2018

Многие из нас сознательно выбирают диету, богатую белками, а магазины с радостью предлагают продукты с высоким их содержанием. Сколько белков нам на самом деле нужно? И помогают ли они избавиться от лишнего веса?

Автор фото, Getty Images

В начале ХХ века исследователь Арктики Уильялмур Стефанссон в течение пяти лет ел только мясо. Соответственно, его рацион состоял примерно на 80% из жиров и на 20% из белков.

Двадцать лет спустя, в 1928 году, он повторил эксперимент под наблюдением специалистов из госпиталя Беллевю в Нью-Йорке, но ограничился одним годом.

Стефанссон хотел опровергнуть мнение, что человек не выживет на одном только мясе. Но, к несчастью, в обоих экспериментах ему быстро становилось плохо, если он некоторое время потреблял только нежирное мясо.

У него наблюдалось «белковое отравление», которое также прозвали «голоданием на крольчатине». Симптомы исчезали, когда он менял рацион: начинал есть меньше белков и больше жиров.

Для просмотра этого контента вам надо включить JavaScript или использовать другой браузер

Підпис до відео,

Супер-еда для волос и ногтей

После этих экспериментов, живя в Нью-Йорке и потребляя типичный американский рацион со средним содержанием белков, Стефанссон начал жаловаться на ухудшение здоровья.

Он вернулся к своей диете — с ограничением углеводов и высоким содержанием жиров и белков — и прожил на ней до 83 лет.

Его первые эксперименты — одни из немногих формальных научных доказательств того, что высокобелковая диета может быть очень вредной.

Несмотря на большую популярность протеиновых пищевых добавок, многие из нас до сих пор не уверены, сколько белков нам нужно, как их лучше потреблять и чем грозит их дефицит или избыток в организме.

Хотя за последние двадцать лет уровень ожирения среди британцев вырос вдвое, многие, наоборот, выбирают сознательный подход к питанию. Мы заменяем белый хлеб черным и цельнозерновым, а обычное молоко — обезжиренным.

Центральную роль в моде на здоровый образ жизни играют белки; полки супермаркетов пестрят протеиновыми батончиками, протеиновыми шариками и повседневными продуктами, обогащенными белками, от зерновых хлопьев до супов.

В 2016 году объем глобального рынка протеиновых пищевых добавок составлял примерно 12,4 млрд долларов. Очевидно, нас убедили, что чем больше белков — тем лучше.

Автор фото, Getty Images

Підпис до фото,

Производители протеиновых добавок советуют выпивать после тренировки протеиновый коктейль, чтобы мышечные ткани восстанавливались и росли

Впрочем, некоторые эксперты сейчас заявляют, что покупать продукты с повышенным содержанием белков (по не менее повышенной цене) — это выбрасывать деньги на ветер.

Белки необходимы для роста и восстановления клеток тела. Белковая пища, такая как мясо, рыба, яйца, молочные продукты и бобовые, в желудке расщепляется на аминокислоты и поглощается тонким кишечником; потом печень решает, какие из аминокислот нужные организму. Остальные вымываются с мочой.

Взрослым, чей образ жизни не особо активен, советуют ежедневно потреблять примерно 0,75 г белков на килограмм массы тела. В среднем, это 55 г для мужчин и 45 г для женщин. Их можно получить из двух порций (размером в ладонь) таких продуктов как мясо, рыба, тофу, орехи или бобовые.

Если белков недостаточно, у человека могут выпадать волосы, появляться сыпь на коже или снижаться вес из-за потери мышечной массы. Но такие побочные эффекты встречаются очень редко, в основном у тех, кто страдает от пищевых расстройств.

Большинство из нас ассоциирует белки с развитием мышц. Так и есть. Силовые упражнения приводят к расщеплению белков в мышцах. Чтобы мышцы крепли, белки должны возобновляться. Особенно большую роль в запуске процессов синтеза белков играет аминокислота под названием лейцин.

Некоторые специалисты даже считают, что, если не поесть после тренировки белковой пищи или добавок, мышцы будут разрушаться или плохо возобновляться, то есть не вырастут. Производители добавок советуют выпивать после тренировки протеиновый коктейль — обычно на основе богатого лейцином сывороточного белка, побочного продукта производства сыра.

Автор фото, Getty Images

Підпис до фото,

Многие потребляют продукты спортивного питания, например, протеиновые батончики и коктейли

Потребители преимущественно соглашаются. Согласно отчету, опубликованному в 2017 году исследовательской компанией Mintel, 27% британцев потребляют продукты спортивного питания, такие как протеиновые батончики и коктейли. Эта цифра возрастает до 39% среди тех, кто тренируется чаще одного раза в неделю.

Но более половины (63%) из тех, кто потребляет упомянутые продукты, не могут точно сказать, есть ли от них польза.

Исследование того, насколько протеиновые добавки помогают нарастить мышцы, показывают неоднозначные результаты.

В частности, в 2014 году ученые проанализировали 36 научных статей на эту тему и пришли к выводу: протеиновые добавки не влияют на нежировую массу тела и силу мышц в течение первых нескольких недель силовых тренировок у людей, которые ранее не занимались спортом.

Со временем, когда тренировки становятся интенсивнее, добавки действительно могут способствовать наращиванию мышц. Однако авторы также отмечают, что эти изменения не исследовались в долгосрочной перспективе.

Другое исследование за 2012 год говорит, что протеин «улучшает результативность тренировок, способствует восстановлению и увеличивает нежировых массу тела», но добавляет: для лучших результатов, белки следует потреблять вместе с быстрыми углеводами.

И если спортсменам и посетителям тренажерных залов полезно быстрое «вливание» белков в организм сразу после тренировки, это не значит, что обязательно употреблять добавки и коктейли.

Большинство людей уже и так получают большую часть рекомендованного дневного количества белков из обычной пищи, говорит Кевин Типтон, преподаватель физической культуры из Университета Стерлинга.

«В добавках нет необходимости. Это удобный способ получить протеин, но в них нет ничего такого, чего не получишь из обычной еды. Протеиновые батончики — это обычные сладкие батончики с несколько большим содержанием белков».

Автор фото, Getty Images

Підпис до фото,

В 2016 году объем всемирного рынка протеиновых пищевых добавок составлял 12,4 долларов

Типтон добавляет, что даже для культуристов сывороточный белок и другие подобные вещества не столь важны, как это нам подают. «Внимание слишком смещено на то, какие добавки употреблять, но на самом деле важнее идти в зал и работать. Важное значение имеют также другие переменные, такие как сон, диета и уровень стресса», — говорит он.

Большинство экспертов согласны с Типтоном: белки лучше получать из пищи, а не из добавок. Но есть определенные исключения — в частности, спортсмены, которым трудно достигать ежедневной цели в потреблении белков, отмечает Грэм Клоуз, профессор физиологии Ливерпульского университета имени Джона Мурса.

«По моему мнению, потребности большинства из них превышают рекомендованную дневную норму, и этому есть доказательства», — говорит он. В таком случае, коктейль может быть полезным.

Какой еще демографической группе не помешают дополнительные белки? Пожилым людям. Потому что с возрастом мы нуждаемся в большем количестве белков для поддержания той же мышечной массы. В то же время пожилые люди склонны потреблять меньше белков, потому что их вкусы часто меняются в сторону расположения к сладкому.

Автор фото, Unsplash

Підпис до фото,

Большинство людей получает больше рекомендованного дневного количества белка из своего обычного рациона

Эмма Стивенсон, профессор физической культуры с Ньюкаслского университета, пытается договориться с производителями продуктов питания о повышении содержания белков в изделиях, которые часто покупают пожилые люди, например, в печеньи. «С возрастом нам нужно особенно тщательно сохранять свою мышечную массу, ведь мы становимся слабыми и менее активными», — говорит она.

Клоуз утверждает, что пожилые люди должны повысить потребление белков до 1,2 г на килограмм массы тела.

К счастью, употребить слишком много белков очень сложно. Хотя верхний лимит существует, его «практически невозможно» достичь, считает Типтон. «Некоторые диетологи обеспокоены, что высокобелковая диета может навредить почкам и костям, но доказательств тому очень мало, если речь идет о вполне здоровых людях.

Возможно, проблемы и возникнут, если человек с больными почками будет есть большое количество белков; но любые плохие последствия очень маловероятны».

Впрочем, хотя белки сами по себе не вредны, белковые добавки часто содержат значительное количество углеводов из группы FODMAP, а те в свою очередь вызывают расстройства пищеварения: вздутие живота, метеоризм, боль в желудке.

Стивенсон советует внимательно читать информацию на этикетках пищевых добавок, батончиков и шариков. «Часто они очень калорийны и содержат огромное количество углеводов, нередко в форме сахара. Не следует думать, что «высокое содержание протеина» автоматически означает здоровую пищу», — говорит она.

Похудение

Белки давно связывают с похудением; высокобелковые и низкоуглеводные диеты (например, палеодиета или диета Аткинса) обещают продлить ощущение сытости.

Людям часто не удается похудеть, потому что они чувствуют голод и едят. Как показали исследования с использованием МРТ, высокобелковый завтрак способствует уменьшению аппетита в течение дня.

Есть достаточно доказательств того, что белки хорошо утоляют голод, говорит Александра Джонстоун с Абердинского университета. Если вы пытаетесь похудеть, то важнее есть высокобелковые завтраки, такие как тост с фасолью или молочный коктейль, чем принимать добавки.

Но она не защищает диеты Аткинса и обнаружила в своем исследовании, что исключение из рациона углеводов негативно сказывается на здоровье кишечника (а мы знаем, что здоровый кишечник критически важен для многих аспектов нашего здоровья и благополучия).

Автор фото, Getty Images

Підпис до фото,

Протеиновые шарики часто высококалорийны и содержат огромное количество углеводов

Зато Александра Джонстоун рекомендует людям с избыточным весом поддерживать рацион, богатый белками и умеренно богатый углеводами: 30% белков, 40% углеводов и 30% жиров.

Для сравнения, людям без лишнего веса рекомендуют потреблять в среднем 15% белков, 55% углеводов и 30% жиров.

Конечно же, вы не похудеете, если только увеличите потребление белков. Важный ключ к успеху — есть курятину, другое нежирное мясо или рыбу. Исследования также показывают, что потребление большого количества животных белков способствует набору веса, а красное мясо повышает риск рака и сердечных заболеваний.

Однако существуют полезные белки не мясного происхождения, например, микопротеин — растительный белок, который получают из грибов. На его основе в Британии выпустили заменитель мяса под маркой Quorn — в нем много не только белков, но и клетчатки.

Сейчас исследователи изучают, как эта уникальная комбинация белков и клетчатки влияет на ощущение сытости и уровень инсулина, связанный с диабетом второго типа.

Одна исследовательская группа сравнила микопротеиновую диету с диетой на основе курятины и установила: у тех, кто ел Quorn, контроль над сахаром был такой же, но при этом от поджелудочной железы требовалось производить меньше инсулина.

Риск употребить избыточное количество белков небольшой, но существенный риск — обольщаться продуктами с завышенной ценой, которые предлагают нам больше белков, чем нам нужно.

«Некоторые продукты, обозначенные как «высокобелковые», на самом деле таковыми не являются, а стоят они довольно дорого.

Как бы там ни было, потреблять больше белков, чем вам нужно, — это расточительство. Это все равно, что спускать деньги в унитаз», — говорит Джонстоун.

Прочитать оригинал этой статьи на английском языке вы можете на сайте BBC Future.

Белки и похудение: как протеин влияет на ваш вес?

В последнее время повышенное содержание белка стало очень популярным компонентом многих продуктов. Уже всем известно, что более высокое потребление белка необходимо не только спортсменам и физически активным людям, которые хотят

нарастить мышечную массу. Употребление белков важно для нормального функционирования организма, сохранения мышечной массы или даже при похудении.

Белок – важный микроэлемент при похудении 

Термин “белок” происходит от греческого слова prōteios и означает первичный, основной. Вместе с жирами, углеводами и водой он входит в число микроэлементов, необходимых человеку для правильного функционирования организма. Белки – это большие молекулы, цепи которых состоят из комбинаций аминокислот. Они действительно являются “основой” человеческого организма, потому что ни одна клетка нашего организма не может существовать без белков. Функции белка можно разделить на три основные группы [1] [2] [3] [4]:

• обеспечение развития и роста мышц, костей, волос и кожи
• производство антител, гормонов и других необходимых веществ
• источник энергии для клеток и тканей организма

Человеческий организм получает белок из рациона или пищевых добавок. Продукты с самым высоким содержанием белка это [1]:

• мясо – все виды “красного мяса” и птицы
• рыба и морепродукты
• яйца и молочные продукты
• бобовые и орехи
• некоторые злаки

Источники белка можно разделить на три основные категории в зависимости от содержания незаменимых аминокислот [2]:

• Полноценные белки – содержат все незаменимые аминокислоты и включают в себя продукты животного происхождения, такие как мясо, яйца и молочные продукты.
• Неполноценные – содержат хотя бы одну аминокислоту, в основном растительные белки, такие как горох, бобовые или злаки.
• Дополнительные – это комбинация двух или более продуктов, которые содержат неполноценные белки. Комбинируя их, можно получить полноценный источник белка.

Вас можуть зацікавити ці продукти:

4 причины употреблять протеин при похудении 

Похудение – это процесс, целью которого является изменить ваш стиль жизни, таким образом, чтобы уменьшить процент подкожного жира и общий вес. Изменение рациона питания является важной частью этой трансформации и это не должно привести к недостаточному употреблению белка. Достаточное количество белка в рационе важно по нескольким причинам.

1. Белок производит и регулирует уровень гормонов 

Для производства гормонов необходимы белки, благодаря которым органы и клетки могут связываться друг с другом. Мозг также получает сигналы через гормоны, уровни которых варьируются в зависимости от рациона питания. Повышенное употребление белка повышает уровень гормонов сытости – GLP-1, пептид YY и холецистокинин. Кроме того, его употребление снижает уровень грелина, гормона голода

. Эти гормональные изменения приводят к значительному сокращению чувства голода, что является важным фактором при похудении. [5] [15]

2. Уменьшает аппетит 

Регуляция гормонов приводит к изменению аппетита и необходимости употребления калорий. Согласно нескольким исследованиям, при увеличенном употребления белка, снижается общее ежедневное употребление калорий. Согласно опросу 2005 года, увеличение употребления белка на 30% привело к снижению ежедневного употребления калорий на 441 ккал. [16]

Белки также могут помочь решить одну из самых больших проблем у людей на диете, поскольку они влияют на аппетит и переедание вечером. Употребление пищи ночью или поздно вечером являются частой причиной плохих результатов при похудении. Ученые обнаружили, что при увеличении употребления белка на 25% аппетит снижается на 60%

, а желание перекусить поздним вечером – на 50% [16]

3. Поддерживает и восстанавливает мышцы

Во время процесса похудения организм не только теряет запасы жира, но и в целом уменьшается мышечная масса, что является распространенным побочным эффектом. Другим возможным побочным эффектом является снижение частоты обмена веществ. Это означает, что ваш организм сжигает меньше калорий, чем до похудения. Исследования подтвердили, что употребление белка оказывает положительное влияние на регулирование частоты метаболизма. Идеальное решение для уменьшения уровня подкожного жира без потери мышц – это сочетание повышенного употребления белка и силовых тренировок. [16]

4. Увеличивает сжигание калорий 

После приема еды, часть калорий используется для переваривания пищи, этот процесс известен как термогенный эффект. Исследования термогенного эффекта не являются однозначными, но доказано то, что белки

оказывают значительно более высокий термогенный эффект, чем углеводы и жиры. В 2004 году было проведено исследование для измерения влияния питательных веществ на термогенез. Согласно результатам, термогенный эффект белков составляет 20-30%, тогда как у углеводов он составляет всего 5-10%, а у жиров 0 – 3%. Это означает, что 20-30% калорий из белка сжигаются во время пищеварения и белкового обмена. [16]

Повышенное употребление белка не равносильно высокобелковой диете 

Диеты с высоким содержанием белка (или белковые диеты) пользуются значительной популярностью, и этот тип диеты связан с увеличением употребления белка. Однако если вы употребляете достаточное количество белка не означает, что вы придерживаетесь высокобелковой диеты. Более высокая доля калорий из употребления белка имеет важное значение для этого типа диеты, но эта она также часто связана с сокращением употребления углеводов. К самым популярным

продуктам, употребление которых ограничено, относятся обработанные продукты, выпечка, сладости, макароны и рис. [5] [6]

Есть несколько видов диет, которые можно отнести к белковым, вероятно, самая известная из них – это диета Аткинса. Этот тип диеты был открыт доктором Аткинсом в 1970-х и ее цель состоит в том, чтобы перевести организм в состояние кетоза. Согласно этой диете вы можете употреблять любое количество белков и жиров, при этом вы должны значительно сократить употребление углеводов. Следовательно, недостаток углеводов должен стать причиной сжигания жира вместо глюкозы. [5] [6]

Эффект белковой диеты и ее влияние на рост мышц и похудение были предметом многих исследований. Несколько исследований показали важность таких диет в течение короткого периода времени. Некоторые исследования указывают на проблемы со здоровьем при длительном соблюдении такой диеты. Авторы исследования 2014 года предостерегают от возможного увеличения кислой среды в почках и риска проблем со здоровьем из-за более высокого употребления животных жиров. [5] [15]

Еще одной причиной для беспокойства при белковой диете является сокращение употребления углеводов, что может привести к проблемам со здоровьем. Недостаток углеводов в рационе подвергает риску детей и молодых людей, так как это может стать причиной недоедания. Между тем, большинство исследований показывают, что высокобелковая диета помогает похудеть, по крайней мере, только на короткий период. Идеальным решением будет не полный отказ от углеводов, а их потребление в достаточном количестве для достижения поставленных целей. [5] [15]

Какой протеин лучше всего подходит при похудении? 

На рынке существует несколько видов протеинового порошка. Каждый является отличным помощником при похудении или достижении других целей. Между разными видами протеинового порошка существуют некоторые различия, поэтому мы перечислим наиболее распространенные и популярные.

1. Сывороточный протеин 

Сывороточный протеин является одним из самых популярных источников белка, который содержит все незаменимые аминокислоты и, следовательно, является полноценным источником белка. Это смесь белка из сыворотки, которая является побочным продуктом при производстве сыра. Сывороточный протеин имеет высокое качество, хорошо переваривается и содержит минимальное количество лактозы. Он продается в форме концентрата, содержащего 39-89% белка и изолята или гидролизата с содержанием белка 90-95%. [8] [9] [10]

Метаанализ 2018 года включает 9 исследований влияния сывороточного протеина на похудение у людей с избыточным весом и ожирением. В группах, где участники употребляли сывороточный протеин результаты указывают на значительное снижение веса и процента подкожного жира. Кроме того, были обнаружены улучшения в сердечно-сосудистой системе, в частности, улучшились показатели артериального давления, уровень холестерина и уровень сахара в крови. [18] [19]

Влияние сывороточного протеина на улучшение чувства сытости было отражено в исследовании, участники которого были разделены на группы в зависимости от типа и количества употребления протеина. Целью исследования было сравнить влияние на организм завтрака с содержанием сывороточного, соевого или казеинового протеина с 10% или 25% содержанием белка в блюде. При 10% содержании белков, сывороточный протеин уменьшает чувство голода лучше, чем другие источники. В группе, которая употребляла завтрак с 25% содержанием белков, не было обнаружено различий в чувстве сытости, однако сывороточный протеин вызывал самые сильные реакции гормона GLP-1 и инсулина. На основании результатов можно убедится, что различия в уровне чувства сытости от употребления разных видов протеинового порошка возникают, когда значения определенных аминокислот превышают определенные пороговые значения. Это означает, что если вы будете готовить хлопья на завтрак и добавлять в них протеин, то именно благодаря 10% содержанию сывороточного протеина в блюде, вы будете чувствовать себя максимально сытым. Если содержание белка составляет 25%, источник белка не имеет значения, поскольку содержание аминокислот будет выше. [18] [20]

В дальнейшем метаанализе нескольких исследований был подтвержден эффект использования протеина в сочетании с силовой тренировкой. Рост мышц в верхней и нижней частях тела были замечены у участников, которые занимались силовыми тренировками и принимали сывороточный протеин. [8] Сывороточный протеин является самым популярным источником белка, потому что он легко доступен, содержит все незаменимые аминокислоты и хорошо растворим. Хотите узнать больше о преимуществах сывороточного протеина? Прочитайте нашу статью – Какой протеин лучше выбрать? Сывороточный концентрат, изолят или гидролизат?

2. Казеин

Помимо сывороточного протеина, из молока также производят казеин, который составляет 80% от общего содержания белка в молоке. Хотя сывороточный протеин растворим в воде, казеин является нерастворимой частью белков молока. Казеин является полноценным источником белка, который отличается от сывороточного протеина временем усвоения. Его более длительное время усвоения вызывает более продолжительное чувство насыщения, что играет важную роль при похудении. [8] [11]

3. Яичный протеин

Яичный протеин производится из яичных белков, которые отделяются и затем обезвоживаются. Одна доза 30 г содержит приблизительно 105 калорий и 23 грамма белка. Яичный протеин является идеальной альтернативой для людей с непереносимостью молока или при палеодиете. Он является источником витаминов и минералов, содержащихся в яйцах, а также имеет низкое содержание жиров и углеводов. [8] [12]

4. Соевый протеин

Соевый протеин является растительным источником всех незаменимых аминокислот и поэтому классифицируется как полноценный протеин. Это продукт, который подходит для вегетарианцев, веганов и людей, которые ищут альтернативу протеинам животного происхождения. [8]

5. Рисовый протеин

Рисовый протеин является растительным источником белка, который считается неполноценным, потому что он содержит только небольшое количество лизина. В 2013 году было проведено исследование для сравнения эффекта рисового и сывороточного протеина при похудении. Участники были разделены на две группы и им было предложено потреблять 48 г протеина во время тренировочных дней. [8] [13] [14]

Участники тренировались 3 раза в неделю в течение 8 недель и употребляли протеин сразу после тренировки. В конце периода исследования в обеих группах наблюдалось значительное изменение уровня подкожного жира, мышечной массы и силы. Результаты подтвердили, что рисовый протеин также эффективен при похудении, как и сывороточный протеин. [8] [13] [14]

Сколько белка нужно принимать при похудении? 

Рекомендуемое ежедневное употребление белка зависит от вашей цели, будь это мышечный рост или похудение. Другим важным параметром является ваш вес. В таблице вы найдете ежедневное потребление белка на 1 кг веса и пересчет на средний вес. [7]

	Белки
При отсутствии физической активности	1,2 г/кг
При лишнем весе	1,2 – 1,5 г/кг
При занятиях спортом, с целью поддержания веса, производительности и регенерации	1,4 – 1,6 г/кг
При занятиях спортом, с целью наращивания мышечной массы	1,4 – 2,4 г/кг
При занятиях спортом, с целью похудения	1,8 – 2,7 г/кг

	Суточная норма употребления белка у мужчин с весом 80 кг	Суточная норма употребления белка у женщин с весом 60 кг
При отсутствии физической активности	96 г	72 г
При занятиях спортом, с целью поддержания веса, производительности и регенерации	112 – 128 г	84 – 96 г
При занятиях спортом, с целью наращивания мышечной массы	112 – 192 г	84 – 144 г
При занятиях спортом, с целью похудения	144 – 216 г	108 – 162 г

Несколько советов 

1. Протеиновые напитки не являются полноценной заменой сбалансированного питания. Не забывайте употреблять другие питательные вещества, такие как клетчатка, витамины, минералы, и включать в свой рацион соответствующее количество сложных углеводов и полезных жиров.
2. Продукты, богатые белком, часто являются источником других питательных веществ, таких как витамины типа В, железо или цинк.
3. Некоторые протеиновые напитки могут также содержать различные подсластители, поэтому проверяйте содержание углеводов.
4. Потребление белка не зависит от пола. Более низкие дозы белка у женщин обусловлены их меньшим весом и, возможно, различными целями в фитнесе.
5. Протеиновый батончик, безусловно, являются лучшей закуской, чем обычный батончик, но все зависит и от его состава. Многие «протеиновые батончики» могут содержать меньшее количество белка и большое количество углеводов и жиров. При покупке всегда необходимо проверять питательную ценность. [3] [17]

В средствах массовой информации постоянно появляются современные диеты и магические средства, которые “помогут” избавиться от лишнего жира. Самым лучшим средством при похудении являются белки, которые улучшают метаболизм, рост мышц и предотвращают вечернее переедание. Независимо от того, выберете ли вы употреблять белки с пищей или с помощью пищевых добавок, обязательно  следите за тем, чтобы процессы в вашем организме работали должным образом.

Мы считаем, что вы узнали все важное о белках и их важности при похудении. Хотите, чтобы ваши друзья узнали больше об этой теме? Тогда обязательно поддержите нашу статью репостом.

Источники:

[1] Jenna Fletcher — What are the 6 essential nutrients? – https://www.medicalnewstoday.com/articles/326132.php#protein

[2] Yvette Brazier — How much protein does a person need? – https://www.medicalnewstoday.com/articles/196279.php

[3] Hobart Swan — The Complete Guide to Protein – https://www.bodybuilding.com/content/the-complete-guide-to-protein.html

[4] protein – https://www.merriam-webster.com/dictionary/protein

[5] Jenna Fletcher — What to eat on a high-protein diet – https://www.medicalnewstoday.com/articles/324915.php

[6] Ivette Brazier — Atkins diet: What is it and should I try it? – https://www.medicalnewstoday.com/articles/7379.php#what_is_it

[7] Alex Leaf — How much protein do you need per day? – https://examine.com/nutrition/how-much-protein-do-you-need/#summary1

[8] Shannon Johnson — What is the best protein powder for weight loss? – https://www.medicalnewstoday.com/articles/326523.php

[9] Kamal Patel — Whey Protein – https://examine.com/supplements/whey-protein/

[10] Joseph Nordqvist — What are the benefits and risks of whey protein? – https://www.medicalnewstoday.com/articles/263371.php

[11] Kamal Patel — Casein – https://examine.com/supplements/casein-protein/

[12] Keri Gans — There’s a New Protein Powder On the Block – https://www.fitnessmagazine.com/weight-loss/eating/theres-a-new-protein-powder-on-the-block/

[13] Mary Jane Brown — What Is the Best Type of Protein for Weight Loss? – https://www.healthline.com/nutrition/best-protein-for-weight-loss

[14] Jordan M Joy, Ryan P Lowery, Jacob M Wilson, Martin Purpura, Eduardo O De Souza, Stephanie MC Wilson, Douglas S Kalman, Joshua E Dudeck, Ralf Jäger — The effects of 8 weeks of whey or rice protein supplementation on body composition and exercise performance – https://nutritionj.biomedcentral.com/articles/10.1186/1475-2891-12-86

[15] Dominik H Pesta and Varman T Samuel — A high-protein diet for reducing body fat: mechanisms and possible caveats – https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4258944/

[16] Kris Gunnars — How Protein Can Help You Lose Weight Naturally – https://www.healthline.com/nutrition/how-protein-can-help-you-lose-weight

[17] Zawn Villines — What to eat in the protein shake diet for weight loss – https://www.medicalnewstoday.com/articles/319252.php

[18] Gavin Van De Walle — The 7 Best Protein Powders for Weight Loss – https://www.healthline.com/nutrition/best-protein-powders-for-weight-loss

[19] Wirunsawanya K., Upala S., Jaruvongvanich V., Sanguankeo A. — Whey Protein Supplementation Improves Body Composition and Cardiovascular Risk Factors in Overweight and Obese Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis – https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29087242

[20] Veldhorst MA, Nieuwenhuizen AG, Hochstenbach-Waelen A, van Vught AJ, Westerterp KR, Engelen MP, Brummer RJ, Deutz NE, Westerterp-Plantenga MS — Dose-dependent satiating effect of whey relative to casein or soy. – https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19385022/

Ошибочное убеждение о том, что протеин только для набора мышечной массы

09 Авг 2021, 06:52

Протеин — это натуральный белок в чистом виде. В состав протеина входит большая доля белков, чем ее содержание в мясе, твороге и других продуктах.

Как правило данный продукт принимают спортсмены для того, чтобы быстрее набрать мышечную массу. В совокупности с активными тренировками, протеиновый белок и правда действует таким способом. Но существует и другое применение протеина — добавление его в пищу с целью похудения.

Для того, чтобы скинуть «лишние» килограммы, не обязательно заставлять свой организм голодать. Будет гораздо эффективнее перейти на систему питания с дефицитом калорий, уменьшив потребление жиров и углеводов, заменив их белками. 

Многие считают, что универсальное спортивное питание — это химия, но на самом деле протеин включает в свой состав только натуральные продукты животного и растительного происхождения. Яйца, молочные и мясные составляющие высушиваются и в дальнейшем измельчаются до состояния порошка. Так же продается и питание для веганов, без содержания мясных компонентов продукта.

Стоит отметить, что в некоторых магазинах и правда встречается протеин с добавлением различных добавок. Отличить такой товар не сложно — его стоимость будет в разы ниже стоимости натурального спортивного питания. Принятие протеина в данном случае станет незаменимым «помощником» для организма. Благодаря дополнительному спортивному питанию обеспечено бесстрессовое избавление от лишней жировой массы. 

Достаточное количество белка в организме человека снижает энергозатратность и повышает выносливость человека в целом. Поставив перед собой четкую задачу похудеть, не стоит сидеть сложа руки и ждать того самого момента. Принимая протеин не стоит пренебрегать физическими упражнениями,. без которых достичь желаемого результата не удастся.

Суточная норма протеина для похудения

Не стоит полагать, что чем больше организм получает белка, тем быстрее наступит результат и порадует «идеальной фигурой». Принимать спортивное питание нужно четко соблюдая определенную дозировку. Для получения максимального положителльного результата придерживайтесь информации, указанной на упаковке протеинового питания. С помощью таблицы легко расчитать суточную норму зная свой вес.

Превышение дозировки может навредить организму и нарушить работу желудочно-кишечного тракта!

Протеин молочного происхождения | Белок

Протеин молочного происхождения | Белок | Body&Fit RU text.skipToContent text.skipToNavigation Мы используем файлы cookie, чтобы дать вам лучший опыт использования Интернет-магазина. Сообщите нам, согласны ли вы использовать все эти файлы cookie.

Принять все файлы cookie

15% на весь сайт* и 20% на Body&Fit I Код: BESTFIT
Бесплатная доставка от 999 ₽ + подарок от 3000 ₽

_{ОТ ОТ} 820 ₽

Quick Buy

_ОТ 2 350 ₽ 2 350 ₽

Quick Buy

_ОТ 1 850 ₽ 1 850 ₽

Quick Buy

_{ОТ ОТ} 1 250 ₽

Quick Buy

_{ОТ ОТ} 2 750 ₽

Quick Buy

_{ОТ ОТ} 710 ₽

Quick Buy

_{ОТ ОТ} 180 ₽

Quick Buy

_{ОТ ОТ} 2 950 ₽

Quick Buy

_ОТ 3 850 ₽ 3 850 ₽

Quick Buy

_ОТ 5 400 ₽

Quick Buy

_ОТ 6 400 ₽ 6 400 ₽

Quick Buy

_ОТ 5 650 ₽ 5 650 ₽

Quick Buy

_ОТ 4 100 ₽ 4 100 ₽

Quick Buy

_ОТ 6 800 ₽ 6 800 ₽

Quick Buy

_ОТ 7 550 ₽ 7 550 ₽

Quick Buy

_{ОТ ОТ} 1 500 ₽

Quick Buy

_{ОТ ОТ} 2 400 ₽

Quick Buy

_ОТ 5 950 ₽ 5 950 ₽

Quick Buy

_ОТ 5 800 ₽ 5 800 ₽

Quick Buy

_ОТ 5 500 ₽ 5 500 ₽

Quick Buy

_ОТ 4 100 ₽ 4 100 ₽

Quick Buy

_ОТ 3 600 ₽ 3 600 ₽

Quick Buy

_ОТ 5 250 ₽ 5 250 ₽

Quick Buy

_ОТ 6 950 ₽ 6 950 ₽

Quick Buy

Разнообразие молочных протеинов

Молочный протеин также известен как высококачественный источник белка, содержащий незаменимые аминокислоты. Он часто используется как дополнительный источник белка спортсменами, которые хотят повысить потребление белка. Протеиновые порошки — популярный выбор из молочных протеиновых продуктов, и Body & Fit предлагает их в широком ассортименте. Предпочитаете ли вы сывороточный протеин, молочный протеин или молокосодержащие смеси, мы обязательно подберем для вас то, что вам нужно.
 

Продукты из протеина молочного происхождения

Протеиновые порошки, являясь популярным выбором среди белковых продуктов молочного происхождения, представлены в широком ассортименте. Какой протеиновый порошок вам нравится больше остальных? Протеиновые порошки делятся на следующие категории: сывороточный протеин, мицеллярный казеин, молокосодержащие смеси и молочный протеин. Сывороточные протеины — наиболее известные порошки. В них входят концентраты, изоляты сывороточного протеина и гидролизованные изоляты сывороточного протеина. Сывороточный протеин является быстро усваиваемым источником белка: среди продуктов из протеина молочного происхождения после тренировок лучше употреблять именно его. Мицеллярный казеин, с другой стороны, является медленно перевариваемым белком, который лучше всего употреблять перед сном. За счет комбинации источников белка молокосодержащие смеси подходят людям с разной скоростью переваривания.

ПОДПИШИТЕСЬ НА ЕЖЕНЕДЕЛЬНЫЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ, НОВОСТИ И СОВЕТЫ

Плюс 20% скидка на ваш первый заказ

Время сеанса истекло

Пожалуйста, перезагрузите страницу и попробуйте еще раз.

Перезагрузить

Инфо Поле » Как правильно пить протеин для набора мышечной массы

«Протеин для набора мышечной массы как принимать» — такую фразу нередко можно встретить в поисковике. Эта популярная спортивная добавка пользуется большим спросом. Немало возникает вопросов и о способах применения. Давайте расставим все точки над «i».

Для чего нужен протеин?

Протеин – это белок. Белок состоит из аминокислот — они необходимы человеческому организму для строительства мышечной ткани. Мы получаем протеин с пищей, употребляя мясо, рыбу, яйца и молочную продукцию. Протеин поступает и из растительной пищи – это бобовые и орехи. Однако зачастую даже при усиленном белками меню, протеина может не хватать. Особенно это актуально для спортсменов, ведь при больших нагрузках потребность в белке гораздо выше, чем при обычной активности. Тогда восполнить дефицит белка помогут спортивные добавки. В них белок представлен в чистом виде.

Протеин применяют:

• для роста мышечной массы и формирования красивой мускулатуры;
• для повышения выносливости;
• для быстрого восстановления мышц;
• для укрепления костей.

Лучший друг бодибилдеров

Сегодня протеин пользуется спросом не только у профессиональных атлетов, но и у тех, кто просто хочет быть в хорошей спортивной форме. Протеиновые добавки – эффективный, а главное, безвредный продукт, так как представляет собой полностью натуральное сырье.

Помимо набора мышечной массы протеин помогает сбросить другую массу – жировую. Иначе говоря, похудеть. Если стоит цель сбросить лишний вес, то протеиновый коктейль заменяет часть рациона. При этом, среди продуктов, от которых желательно отказаться, те, что содержат много жиров и углеводов.

Преимущества протеиновой добавки

Когда мы получаем белок с пищей, необходимо время на ее переваривание. Например, чтобы переварить куриный белок, потребуется около двух часов. Лишь затем аминокислоты из пищи поступят в кровь. Когда мы принимаем протеиновый коктейль, то белок на аминокислоты расщепляется быстрее, длительное время на переваривание не требуется. Соответственно, быстрее запускается наш метаболизм. Важно также знать, что протеин бывает быстрым и медленным. От типа зависит и скорость усвоения.

Разновидности протеина

Сывороточный протеин

Его получают из молочной сыворотки, при этом после переработки получается безлактозный продукт. Это значит, что в нем мало калорий, а вот усваивается он быстро. Такой вид протеина рекомендуется принимать после тренировки, когда нужно быстро восполнить потраченную энергию и защитить мышцы от разрушения. Подойдет также для утреннего приема. У сывороточного протеина хороший аминокислотный состав, на него часто советуют обратить внимание тем, кто только начинает свой путь к рельефной мускулатуре. Сывороточный протеин — оптимальный вариант для набора мышечной массы. Кроме того, это выгодное соотношение цены и эффективности.

Соевый протеин

Этот вид – находка для людей, придерживающихся вегетарианской диеты, и тех, кто не переносит лактозу. Его еще называют растительным, так как получают этот белок из соевых бобов. Калорийность у соевого протеина средняя. Минусом является то, что усваивается он хуже, чем другие виды протеинов. Тем не менее, соевый протеин для набора мышечной массы тоже подходит.

Казеиновый протеин

Для его получения казеин отделяют от молочной сыворотки. По сравнению с сывороточным, это калорийный продукт, он долго усваивается. Поэтому для сброса веса он не подходит. Зато для тех, кто наращивает мышцы – в самый раз. Казеиновый протеин рекомендовано употреблять на ночь, чтобы избежать распада мышц, и перед тренировками.

Яичный протеин

Этот вид протеина усваивается быстрее и эффективнее прочих. Он хорошо подходит для тех, кто ставит цель сбросить вес, ведь содержит мало жиров. Плюсом является то, что люди с аллергией на лактозу, могут принимать его без опасений. Минусом станет высокая цена продукта. Также яичный протеин не так богат аминокислотами, как сывороточный.

Говяжий протеин

Как следует из названия, производят такой протеин из мяса говядины. Он тоже подойдет людям с непереносимостью лактозы. Усваивается быстро, богат незаменимыми аминокислотами. Калорийность у продукта средняя, он подойдет и для тех, кто на массе, и для желающих похудеть. Цена, как и на яичный, достаточно высока. Кроме того, не всем говяжий протеин нравится на вкус, так как он горчит.

Пшеничный протеин

Еще один вид растительного протеина. Усваивается медленно, и его советуют применять вместе с соевым протеином, чтобы достичь нужной эффективности.

Производители спортивного питания выпускают также комплексные добавки. Они включают разный протеин. Как правило, это высококалорийный продукт, который не подходит для похудения. Он предназначен только для набора массы. Однако это не универсальный вариант, который подходит всем. Поэтому прежде, чем приобрести такую смесь, стоит проконсультироваться со своим тренером.

Изолят протеина для набора мышечной массы – что это такое?

Протеины отличаются не только по составу, но и по способу очистки белка.

Существует несколько вариантов:

• концентраты – весьма распространены, но стоит учитывать, что степень очистки будет небольшая. Поэтому чистого белка в такой смеси может быть намного меньше 90%. Зато концентраты содержат другие питательные вещества, что ценится бодибилдерами;
• гидролизаты – быстро усваиваются и могут содержать до 90% белка;
• изоляты – степень очистки высокая, быстро усваиваются, в них почти нет жира и сахаров. Изолят протеина для набора мышечной массы считается самым оптимальным вариантом как для тех, кто набирает мышечную массу, так и для тех, кто пытается сбросить вес.

Как принимать протеины для набора мышечной массы

Часто новички совершают одну и ту же ошибку: в надежде быстрее достичь результата, пьют как можно больше протеина. Однако, в львиных дозах он может плохо сказаться на здоровье. Поэтому необходимо соблюдать меру. Наоборот, если протеина будет слишком мало, то и желаемого эффекта ждать не стоит. Дозировка рассчитывается персонально. Она зависит:

• от веса спортсмена;
• возраста;
• пола;
• рациона;
• физических нагрузок;
• целей.

В среднем для человека с обычной активностью количество белка в день рассчитывается так: на 1 кг массы тела — 1 г белка. Для атлетов формула другая, так как нагрузки значительно выше. Мужчине-спортсмену для роста мускулатуры потребуется в сутки как минимум по 2 г белка на килограмм собственного веса. Для женщины эта норма будет составлять 1,5 г. Для того, чтобы поддерживать вес, и тем, и другим хватит 1,5 г на кг массы тела.

Как пить протеин для набора мышечной массы

Важно выбрать не только правильную дозировку, но и принимать протеин своевременно. От этого зависит конечный результат. Рекомендуется пить протеин несколько раз в сутки и использовать два типа протеиновых добавок:

• утром: ночью организм потратил энергию на восстановление мышц, и возник так называемый белковый голод – протеин поможет его утолить;
• днем: это позволит постоянно насыщать мышцы аминокислотами, а значит держать их в тонусе и здоровыми, особенно важны такие белковые порции, если нет возможности нормально поесть;
• перед тренировкой: аминокислоты должны попасть в кровь примерно за полчаса до начала интенсивных физических нагрузок – это необходимо для достижения результата и повышения выносливости;
• после занятий спортом: организм во время тренировки потратил много энергии, нужно восполнить ее — оптимальной будет белково-углеводная смесь, но можно использовать и обычный протеин;
• на ночь: ночью мышцам тоже нужна пища, перед сном можно отдать предпочтение протеину, который усваивается медленно.

В порцию, которую пьют перед тренировкой, рекомендуется добавлять еще и креатин. Он повышает выносливость во время занятий спортом и дает энергию.

Протеин для набора мышечной массы как принимать правильно

Протеиновые добавки представляют собой порошок, который при употреблении разводится водой. Она должна быть комнатной температуры, кипятком заливать протеин категорически нельзя. Вместо воды можно использовать сок. Для удобного смешивания рекомендуем воспользоваться шейкером. Засыпаем в него необходимую порцию порошка, заливаем жидкостью – хватит примерно 200 мл. Затем тщательно перемешиваем и продукт готов к употреблению. Если стоит цель похудеть, то протеиновый коктейль может заменить два приема пищи в сутки. Преимущество такой добавки в том, что она максимально проста в употреблении. Шейкер с заранее разведенной смесью можно брать с собой на тренировку. Сейчас много смесей в различными вкусами: шоколадный или фруктовый – каждая из них внесет разнообразие в рацион спортсмена и станет хорошим помощником на пути к фигуре мечты.

Может ли протеин навредить?

Как уже упоминалось, протеиновые добавки – натуральный продукт. Однако регулярная передозировка грозит большой нагрузкой на почки. Поэтому, при применении белковых коктейлей нужно в течение дня пить больше воды. Если заболевание почек было ранее, то перед тем, как начать прием протеина, стоит получать консультацию врача. Также сывороточный и казеиновый протеины нельзя принимать тем, у кого непереносимость лактозы. Во всех остальных случаях противопоказаний к применению протеина нет.

Калорийность Протеиновый белок Гербалайф. Химический состав и пищевая ценность.

Химический состав и анализ пищевой ценности

Пищевая ценность и химический состав

«Протеиновый белок Гербалайф».

В таблице приведено содержание пищевых веществ (калорийности, белков, жиров, углеводов, витаминов и минералов) на 100 грамм съедобной части.

Нутриент	Количество	Норма**	% от нормы в 100 г	% от нормы в 100 ккал	100% нормы
Калорийность	375 кКал	1684 кКал	22.3%	5.9%	449 г
Белки	83 г	76 г	109.2%	29.1%	92 г
Жиры	4.3 г	56 г	7.7%	2.1%	1302 г
Углеводы	3.7 г	219 г	1.7%	0.5%	5919 г

Энергетическая ценность Протеиновый белок Гербалайф составляет 375 кКал.

Основной источник: Создан в приложении пользователем. Подробнее.

** В данной таблице указаны средние нормы витаминов и минералов для взрослого человека. Если вы хотите узнать нормы с учетом вашего пола, возраста и других факторов, тогда воспользуйтесь приложением «Мой здоровый рацион».

Последние достижения в разработке модуляторов белок-белковых взаимодействий: механизмы и клинические испытания

1.

Феррари С., Пеллати Ф. и Кости, член парламента Нарушение взаимодействия белок-белок (Springer, Berlin, 2013) .

2.

Stelzl, U. et al. Сеть белок-белкового взаимодействия человека: ресурс для аннотирования протеома. Cell 122 , 957–968 (2005).

CAS PubMed Статья Google ученый

3.

Rual, J. F. et al. К карте протеомного масштаба сети белок-белкового взаимодействия человека. Природа 437 , 1173–1178 (2005).

CAS PubMed Статья Google ученый

4.

Venkatesan, K. et al. Эмпирическая основа для бинарного картирования интерактомов. Nat. Методы 6 , 83–90 (2009).

CAS PubMed Статья Google ученый

5.

Ко, Г. С., Поррас, П., Аранда, Б., Хермьякоб, Х. и Орчард, С. Е. Анализ сетей белок-белкового взаимодействия. J. Proteome Res. 11 , 2014–2031 (2012).

CAS PubMed Статья Google ученый

6.

Аркин, М. Р. и Уитти, А. Менее популярный путь: модуляция ферментов передачи сигнала путем ингибирования их белок-белковых взаимодействий. Curr. Opin. Chem. Биол. 13 , 284–290 (2009).

CAS PubMed Статья Google ученый

7.

Лореджиан А. и Палу Г. Нарушение белок-белковых взаимодействий: к новым мишеням для химиотерапии. J. Cell Physiol. 204 , 750–762 (2005).

CAS PubMed Статья Google ученый

8.

Неро, Т. Л., Мортон, К. Дж., Холиен, Дж. К., Виленс, Дж. И Паркер, М.W. Онкогенные белковые интерфейсы: маленькие молекулы, большие проблемы. Nat. Ред. Рак 14 , 248–262 (2014).

CAS PubMed Статья Google ученый

9.

White, A. W., Westwell, A. D. и Brahemi, G. Белковые взаимодействия как мишени для низкомолекулярных терапевтических средств при раке. Expert Rev. Mol. Med. 10 , e8 (2008).

PubMed Статья Google ученый

10.

Блейзер, Л. и Нойбиг, Р. Р. Низкомолекулярные ингибиторы белок-белкового взаимодействия как терапевтические агенты для ЦНС: текущий прогресс и будущие препятствия. Нейропсихофармакология 34 , 126–141 (2008).

PubMed Статья CAS PubMed Central Google ученый

11.

Rosell, M. & Fernandez-Recio, J. Анализ горячих точек для открытия лекарств, направленных на белок-белковые взаимодействия. Мнение эксперта.Drug Discov. 13 , 327–338 (2018).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

12.

Милрой, Л. Г., Гроссманн, Т. Н., Хенниг, С., Брунсвельд, Л. и Оттманн, С. Модуляторы белок-белковых взаимодействий. Chem. Ред. 114 , 4695–4748 (2014).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

13.

Хилл, Т. А., Шеперд, Н. Е., Динесс, Ф. и Фэрли, Д. П. Сдерживание циклических пептидов для имитации мотивов структуры белка. Angew. Chem. Int. Эд. 53 , 13020–13041 (2014).

CAS Статья Google ученый

14.

Nevola, L. & Giralt, E. Модуляция белок-белковых взаимодействий: потенциал пептидов. Chem. Commun. 51 , 3302–3315 (2015).

CAS Статья Google ученый

15.

Скотт Д. Э., Бейли А. Р., Абелл К. и Скидмор Дж. Малые молекулы, большие цели: при открытии новых лекарств возникает проблема взаимодействия белок-белок. Nat. Rev. Drug Discov. 15 , 533–550 (2016).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

16.

Уэллс, Дж. А. и МакКлендон, К. Л. Достижение высоких плодов при открытии лекарств на границе раздела белок-белок. Природа 450 , 1001–1009 (2007).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

17.

Santos, R. et al. Полная карта молекулярных мишеней для лекарств. Nat. Rev. Drug Discov. 16 , 19–34 (2017).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

18.

Койн, А.Г., Скотт, Д.Э. и Абелл, К. Введение лекарств в сложные мишени с использованием фрагментарных подходов. Curr. Opin. Chem. Биол. 14 , 299–307 (2010).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

19.

Winter, A. et al. Биофизические и вычислительные подходы на основе фрагментов к нацеливанию белок-белковых взаимодействий: приложения в открытии лекарств на основе структуры. Q. Rev. Biophys. 45 , 383–426 (2012).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

20.

Штумпф, М. П. Х. и др. Оценка размера человеческого интерактома. Proc. Natl Acad. Sci. 105 , 6959–6964 (2008).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

21.

Smith, M. C. & Gestwicki, J. E. Особенности белок-белковых взаимодействий, которые превращаются в сильные ингибиторы: топология, площадь поверхности и сродство. Expert Rev. Mol. Med. 14 , e16 (2012).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

22.

Cheng, A.C. et al. Модель максимального сродства, основанная на структуре, предсказывает лекарственные свойства малых молекул. Nat. Biotechnol. 25 , 71–75 (2007).

PubMed Статья CAS PubMed Central Google ученый

23.

Buchwald, P. Низкомолекулярные ингибиторы белок-белкового взаимодействия: терапевтический потенциал в свете размера молекулы, химического пространства и соображений эффективности связывания лиганда. IUBMB Life 62 , 724–731 (2010).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

24.

Аркин М. Р. и Уэллс Дж. А. Низкомолекулярные ингибиторы белок-белковых взаимодействий: продвижение к мечте. Nat. Rev. Drug Discov. 3 , 301–317 (2004).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

25.

Диаз-Эуфрасио, Б. И., Навежа, Дж. Дж. И Медина-Франко, Дж. Л. Модуляторы белок-белкового взаимодействия для эпигенетической терапии. Adv. Protein Chem. Struct. Биол. 110 , 65–84 (2018).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

26.

Иванов А.А., Хури Ф. Р. и Фу Х. Нацеливание на белок-белковые взаимодействия как противораковая стратегия. Trends Pharmacol. Sci. 34 , 393–400 (2013).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

27.

Липински, К. А., Ломбардо, Ф., Домини, Б. В. и Фини, П. Дж. Экспериментальные и вычислительные подходы для оценки растворимости и проницаемости в условиях открытия и разработки лекарств. Adv. Препарат Делив. Ред. 23 , 3–25 (1997).

CAS Статья Google ученый

28.

Шангари С. и Ван С. Низкомолекулярные ингибиторы белок-белкового взаимодействия MDM2-p53 для реактивации функции p53: новый подход к терапии рака. Annu. Rev. Pharmacol. Toxicol. 49 , 223–241 (2009).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

29.

Гепперт, Т., Хой, Б., Весслер, С. и Шнайдер, Г. Идентификация границ раздела белок-белок и остатков «горячих точек» на основе контекста. Chem. Биол. 18 , 344–353 (2011).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

30.

Морейра, И. С., Фернандес, П. А. и Рамос, М. Дж. Горячие точки — обзор аминокислотных остатков детерминант интерфейса белок-белок. Белки 68 , 803–812 (2007).

CAS PubMed Статья Google ученый

31.

Джанин, Дж., Бахадур, Р. П. и Чакрабарти, П. Белковые взаимодействия и четвертичная структура. Q. Rev. Biophys. 41 , 133–180 (2008).

CAS PubMed Статья Google ученый

32.

Торн, К. С. и Боган, А. А. ASEdb: база данных мутаций аланина и их влияния на свободную энергию связывания при взаимодействии белков. Биоинформатика 17 , 284–285 (2001).

CAS PubMed Статья Google ученый

33.

Василев Л. Т. и др. Активация in vivo пути p53 низкомолекулярными антагонистами MDM2. Наука 303 , 844–848 (2004).

CAS PubMed Статья Google ученый

34.

Grasberger, B. L. et al. Открытие и сокристаллическая структура антагонистов бензодиазепиндиона HDM2, которые активируют р53 в клетках. J. Med. Chem. 48 , 909–912 (2005).

CAS PubMed Статья Google ученый

35.

Allen, J. G. et al. Открытие и оптимизация хроменотриазолопиримидинов в качестве мощных ингибиторов белкового взаимодействия белка 53 мыши с двойной минутой 2-опухоли. J. Med Chem. 52 , 7044–7053 (2009).

CAS PubMed Статья Google ученый

36.

Хайдук, П. Дж. И Грир, Дж. Десятилетие разработки лекарств на основе фрагментов: стратегические достижения и извлеченные уроки. Nat. Rev. Drug Discov. 6 , 211–219 (2007).

CAS PubMed Статья Google ученый

37.

Сильвестр, Х. Л., Бланделл, Т. Л., Абелл, К. и Чиулли, А. Комплексный биофизический подход к скринингу фрагментов и валидации для обнаружения свинца на основе фрагментов. Proc. Natl Acad.Sci. США 110 , 12984–12989 (2013).

CAS PubMed Статья Google ученый

38.

Маги Т. В. Прогресс в открытии низкомолекулярных модуляторов белок-белковых взаимодействий посредством скрининга фрагментов. Bioorg. Med. Chem. Lett. 25 , 2461–2468 (2015).

CAS PubMed Статья Google ученый

39.

Рис, Д. К., Конгрив, М., Мюррей, К. В. и Карр, Р. Открытие свинца на основе фрагментов. Nat. Rev. Drug Disco. 3 , 660–672 (2004).

CAS Статья Google ученый

40.

Schuffenhauer, A. et al. Дизайн библиотеки для просмотра по фрагментам. Curr. Верхний. Med. Chem. 5 , 751–762 (2005).

CAS PubMed Статья Google ученый

41.

Wu, B. et al. HTS с помощью ЯМР комбинаторных библиотек: фрагментарный подход к обнаружению лигандов. Chem. Биол. 20 , 19–33 (2013).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

42.

Луговской А.А. и др. Новый подход к характеристике комплексов белков-лиганд: молекулярная основа специфичности низкомолекулярных ингибиторов Bcl-2. J. Am. Chem. Soc. 124 , 1234–1240 (2002).

CAS PubMed Статья Google ученый

43.

Chung, C. W., Dean, A. W., Woolven, J. M. & Bamborough, P. Открытие ингибиторов бромодомена на основе фрагментов, часть 1: способы связывания ингибитора и значение для ведущего открытия. J. Med. Chem. 55 , 576–586 (2012).

CAS PubMed Статья Google ученый

44.

Шенг, К., Донг, Г., Мяо, З., Чжан, В. и Ван, В. Современные стратегии воздействия на белок-белковые взаимодействия низкомолекулярных ингибиторов. Chem. Soc. Ред. 44 , 8238–8259 (2015).

CAS PubMed Статья Google ученый

45.

Buckley, D. L. et al. Низкомолекулярные ингибиторы взаимодействия между лигазой E3 VHL и HIF1alpha. Angew. Chem. Int. Эд. 51 , 11463–11467 (2012).

CAS Статья Google ученый

46.

Buckley, D. L. et al. Нацеливание на убиквитинлигазу фон Хиппель-Линдау E3 с использованием небольших молекул для нарушения взаимодействия VHL / HIF-1альфа. J. Am. Chem. Soc. 134 , 4465–4468 (2012).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

47.

Мейсон, Дж. М. Дизайн и разработка пептидов и пептидных миметиков в качестве антагонистов для терапевтического вмешательства. Future Med. Chem. 2 , 1813–1822 (2010).

CAS PubMed Статья Google ученый

48.

Баллок Б. Н., Йочим А. Л. и Арора П. С. Оценка спиральных интерфейсов белков для дизайна ингибиторов. J. Am. Chem. Soc. 133 , 14220–14223 (2011).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

49.

Yap, J. L. et al. Идентификация фармакофоров ингибитора c-Myc 10074-G5. Bioorg. Med. Chem. Lett. 23 , 370–374 (2013).

CAS PubMed Статья Google ученый

50.

Yin, H. et al. Α-спиральные протеомиметики Bak Bh4 на основе терфенила в качестве низкомолекулярных антагонистов Bcl-x L. J. Am. Chem. Soc. 127 , 10191–10196 (2005).

CAS PubMed Статья Google ученый

51.

Cheng, L., Yin, H. & Farooqi, B. Миметики α-спирали p53 противодействуют взаимодействию p53 / MDM2 и активируют p53. Мол. Лечение рака. 4 , 1019–1025 (2005).

Артикул Google ученый

52.

Scheper, J. et al. Антагонисты белок-белкового взаимодействия как новые ингибиторы неканонического полиубиквитилирования. PLoS ONE 5 , e11403 (2010).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

53.

Лоуренс, Х. Р. и др. Идентификация нарушителя белок-белкового взаимодействия MDM2-p53 благодаря высокопроизводительному стыковке in silico. Bioorg. Med. Chem. Lett. 19 , 3756–3759 (2009).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

54.

Tian, ​​W. et al. Основанное на структуре открытие нового ингибитора, нацеленного на взаимодействие бета-катенин / Tcf4. Биохимия 51 , 724–731 (2012).

CAS PubMed Статья Google ученый

55.

Лу С., Шен К. и Чжан Дж. Аллостерические методы и их приложения: содействие открытию аллостерических лекарств и исследованию аллостерических механизмов. В соотв. Chem. Res. 52 , 492–500 (2019).

CAS PubMed Статья Google ученый

56.

Changeux, J.П. Концепция аллостерической модуляции: обзор. Drug Discov. Сегодня Technol. 10 , e223 – e228 (2013).

PubMed Статья Google ученый

57.

Петта, И., Ливенс, С., Либерт, К., Тавернье, Дж. И Де Босшер, К. Модуляция белок-белковых взаимодействий для разработки новых терапевтических средств. Мол. Ther. 24 , 707–718 (2016).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

58.

Коссинс, Б. П. и Лоусон, А. Д. Малые молекулы нацелены на белок-белковые взаимодействия посредством аллостерической модуляции динамики. Molecules 20 , 16435–16445 (2015).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

59.

Ван, Н., Лодж, Дж. М., Фиерке, К. А. и Мапп, А. К. Рассечение аллостерических эффектов комплексов активатор-коактиватор с использованием ковалентного низкомолекулярного лиганда. Proc. Natl Acad. Sci. США 111 , 12061–12066 (2014).

CAS PubMed Статья Google ученый

60.

Фишер Г., Россманн М. и Хивонен М. Альтернативная модуляция белок-белковых взаимодействий небольшими молекулами. Curr. Opin. Biotechnol. 35 , 78–85 (2015).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

61.

Тиль П., Кайзер М. и Оттманн К. Стабилизация белок-белковых взаимодействий низкомолекулярными соединениями: недооцененная концепция при открытии лекарств? Angew. Chem. Int Ed. Англ. 51 , 2012–2018 (2012).

CAS PubMed Статья Google ученый

62.

Zarzycka, B. et al. Стабилизация комплексов межбелкового взаимодействия через небольшие молекулы. Drug Discov. Сегодня 21 , 48–57 (2016).

CAS PubMed Статья Google ученый

63.

Gestwicki, J. & P, M. Химический контроль над межбелковыми взаимодействиями: помимо ингибиторов. Комб. Chem. Высокий. Экран пропускной способности. 10 , 667–675 (2007).

CAS Статья Google ученый

64.

Хесус Перес де Вега, М., М., М.-М. И Р., Г.-М. Модуляция белок-белковых взаимодействий путем стабилизации / имитации элементов вторичной структуры белка. Curr. Верхний. Med. Chem. 7 , 33–62 (2007).

Артикул Google ученый

65.

Вусден, К. Х. и Лу, X. Живи или дай умереть: ответ клетки на p53. Nat. Rev. Cancer 2 , 594–604 (2002).

CAS PubMed Статья Google ученый

66.

Феки А. и Ирмингер-Фингер И. Спектр мутаций мутаций р53 в первичных опухолях молочной железы и яичников. Crit. Преподобный Онкол. Гематол. 52 , 103–116 (2004).

PubMed Статья Google ученый

67.

Wang, X. & Jiang, X. Партнер Mdm2 и MdmX по регуляции p53. FEBS Lett. 586 , 1390–1396 (2012).

CAS PubMed Статья Google ученый

68.

Shangary, S. & Wang, S. Ориентация на взаимодействие MDM2-p53 для лечения рака. Clin. Cancer Res. 14 , 5318–5324 (2008).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

69.

Shangary, S. et al. Временная активация p53 специфическим ингибитором MDM2 избирательно токсична для опухолей и приводит к полному ингибированию роста опухоли. Proc. Natl Acad. Sci. США 105 , 3933–3938 (2008).

CAS PubMed Статья Google ученый

70.

Тангуду Р. Р., Брайант С. Х., Панченко А. Р. и Мадедж Т. Регулирование белок-белковых взаимодействий с небольшими молекулами: важность связывания горячих точек. J. Mol. Биол. 415 , 443–453 (2012).

CAS PubMed Статья Google ученый

71.

Chen, L. et al. Миметики альфа-спирали P53 противодействуют взаимодействию p53 / MDM2 и активируют p53. Мол. Лечение рака. 4 , 1019–1025 (2005).

CAS Статья Google ученый

72.

Ding, K. et al. Дизайн на основе структуры спирооксиндолов как мощных, специфических низкомолекулярных ингибиторов взаимодействия MDM2-p53. J. Med. Chem. 49 , 3432–3435 (2006).

CAS PubMed Статья Google ученый

73.

Vu, B. et al. Открытие RG7112: низкомолекулярного ингибитора MDM2, находящегося в стадии клинической разработки. ACS Med. Chem. Lett. 4 , 466–469 (2013).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

74.

Chang, Y. S. et al. Разработка лекарственного препарата на основе скрепленного альфа-спирального пептида: мощный двойной ингибитор MDM2 и MDMX для лечения р53-зависимого рака. Proc. Natl Acad. Sci. США 110 , E3445 – E3454 (2013).

CAS PubMed Статья Google ученый

75.

Ли, X., Лю, Р. и Фанг, Х. Bcl-2: прогресс исследований от цели к запущенному лекарству. Acta Pharma. Грех. 53 , 509–517 (2018).

Google ученый

76.

Молдовяну, Т., Фоллис, А. В., Кривацкий, Р. В. и Грин, Д. Р. Многие игроки в семейных делах BCL-2. Trends Biochem. Sci. 39 , 101–111 (2014).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

77.

Кори С. и Адамс Дж. М. Семейство Bcl2: регуляторы клеточного переключателя жизни или смерти. Nat. Rev. Cancer 2 , 647–656 (2002).

CAS PubMed Статья Google ученый

78.

Кори, С. и Адамс, Дж. М. Уничтожение раковых клеток путем переключения переключателя Bcl-2 / Bax. Cancer Cell 8 , 5–6 (2005).

CAS PubMed Статья Google ученый

79.

Петрос А. М., Олейничак Э. Т. и Фесик С. В. Структурная биология семейства белков Bcl-2. Биохим. Биофиз. Acta 1644 , 83–94 (2004).

CAS PubMed Статья Google ученый

80.

Фоглер М., Динсдейл Д., Дайер М. Дж. И Коэн Г. М. Ингибиторы Bcl-2: небольшие молекулы, оказывающие большое влияние на терапию рака. Cell Death Differ. 16 , 360–367 (2009).

CAS PubMed Статья Google ученый

81.

Billard, C. Разработка новых миметиков Bh4 для лечения хронического лимфолейкоза. Лейкемия 26 , 2032–2038 (2012).

CAS PubMed Статья Google ученый

82.

Oltersdorf, T. et al. Ингибитор белков семейства Bcl-2 вызывает регрессию солидных опухолей. Природа 435 , 677–681 (2005).

CAS PubMed Статья Google ученый

83.

Yu, Y. et al. ABT737 индуцирует апоптоз и митофагию митохондриального пути, регулируя DRP1-зависимое деление митохондрий в клетках рака яичников человека. Биомед. Фармакотер. 96 , 22–29 (2017).

CAS PubMed Статья Google ученый

84.

Paoluzzi, L. et al. Миметик, содержащий только Bh4, ABT-737 синергизирует противоопухолевую активность ингибиторов протеасом при лимфоидных злокачественных новообразованиях. Кровь 112 , 2906–2916 (2008).

CAS PubMed Статья Google ученый

85.

Park, C. M. et al. Открытие перорального биодоступного низкомолекулярного ингибитора протеинов B-клеточной лимфомы 2 для выживания. J. Med. Chem. 51 , 6902–6915 (2008).

CAS PubMed Статья Google ученый

86.

Tse, C. et al. ABT-263: мощный и биодоступный при пероральном приеме ингибитор семейства Bcl-2. Cancer Res. 68 , 3421–3428 (2008).

CAS PubMed Статья Google ученый

87.

Rudin, C.M. et al. Исследование фазы II монотерапии навитоклаксом (ABT-263) и биомаркером коррелирует у пациентов с рецидивом мелкоклеточного рака легкого. Clin. Cancer Res. 18 , 3163–3169 (2012).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

88.

Souers, A. J. et al. ABT-199, мощный и селективный ингибитор BCL-2, проявляет противоопухолевую активность при сохранении тромбоцитов. Nat. Med. 19 , 202–208 (2013).

CAS PubMed Статья Google ученый

89.

Картер, П. Дж. И Лазар, Г. А. Препараты на основе антител нового поколения: стремление к «высокому плоду». Nat. Rev. Drug Discov. 17 , 197–223 (2018).

CAS PubMed Статья Google ученый

90.

Cummins, J. M. et al. Х-связанный ингибитор белка апоптоза (XIAP) является неизбыточным модулятором апоптоза, опосредованного лигандом, индуцирующим апоптоз, связанным с фактором некроза опухоли (TRAIL), в раковых клетках человека. Cancer Res. 64 , 3006–3008 (2004).

CAS PubMed Статья Google ученый

91.

Рамбл, Дж. М. и Дакетт, К. С. Разнообразные функции в семействе IAP. J. Cell Sci. 121 , 3505–3507 (2008).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

92.

Gyrd-Hansen, M. & Meier, P.IAP: от ингибиторов каспаз до модуляторов NF-κB, воспаления и рака. Nat. Rev. Cancer 10 , 561–574 (2010).

CAS PubMed Статья Google ученый

93.

Хантер, А. М., ЛаКасс, Э. К. и Корнелюк, Р. Г. Ингибиторы апоптоза (IAP) как мишени для рака. Апоптоз 12 , 1543–1568 (2007).

CAS PubMed Статья Google ученый

94.

Фульда, С. и Дебатин, К. М. Внешние и внутренние пути апоптоза в противоопухолевой химиотерапии. Онкоген 25 , 4798–4811 (2006).

CAS PubMed Статья Google ученый

95.

Салвесен, Г. С. и Дакетт, К. С. Белки IAP: блокирование дороги к порогу смерти. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 3 , 401–410 (2002).

CAS PubMed Статья Google ученый

96.

Chai, J. et al. Структурно-биохимические основы апоптотической активации Smac / DIABLO. Nature 406 , 855–862 (2000).

CAS PubMed Статья Google ученый

97.

Шиозаки, Э. Н. и Ши, Ю. Каспазы, IAP и Smac / DIABLO: механизмы из структурной биологии. Trends Biochem. Sci. 29 , 486–494 (2004).

CAS PubMed Статья Google ученый

98.

Shiozaki, E. N. et al. Механизм XIAP-опосредованного ингибирования каспазы-9. Мол. Ячейка 11 , 519–527 (2003).

CAS PubMed Статья Google ученый

99.

Wu, G. et al. Структурные основы распознавания IAP по Smac / DIABLO. Природа 408 , 1008–1012 (2000).

CAS PubMed Статья Google ученый

100.

Srinivasula, S. M. et al. Консервативный мотив взаимодействия XIAP в каспазе-9 и Smac / DIABLO регулирует активность каспазы и апоптоз. Nature 410 , 112–116 (2001).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

101.

Flygare, J. A. et al. Открытие мощного низкомолекулярного антагониста белков-ингибиторов апоптоза (IAP) и клинического кандидата для лечения рака (GDC-0152). J. Med. Chem. 55 , 4101–4113 (2012).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

102.

Tolcher, A. W. et al. Исследование фазы I повышения дозы, оценивающее переносимость безопасности и фармакокинетику CUDC-427, мощного перорального моновалентного антагониста IAP, у пациентов с рефрактерными солидными опухолями. Clin. Cancer Res. 22 , 4567–4573 (2016).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

103.

Bardia, A. et al. Паклитаксел с ингибитором антагониста апоптоза, LCL161, для локализованного тройного отрицательного рака молочной железы, проспективно стратифицированный по сигнатуре гена в неоадъювантном исследовании, основанном на биомаркерах. J. Clin. Онкол. 36 , 3126–3133 (2018).

CAS Статья Google ученый

104.

Исаакс, Дж. С., Сюй, В. и Некерс, Л. Белок теплового шока 90 как молекулярная мишень для лечения рака. Cancer Cell 3 , 213–217 (2003).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

105.

Шопф, Ф. Х., Библ, М. М. и Бюхнер, Дж. Механизм сопровождения HSP90. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 18 , 345–360 (2017).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

106.

Ли, Дж., Сорока, Дж. И Бюхнер, Дж. Механизм шаперона Hsp90: конформационная динамика и регуляция ко-шаперонами. Биохим. Биофиз. Acta 1823 , 624–635 (2012).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

107.

Chen, X. et al. DCZ3112, новый ингибитор Hsp90, проявляет сильную противоопухолевую активность против HER2-положительного рака молочной железы за счет нарушения взаимодействия Hsp90-Cdc37. Cancer Lett. 434 , 70–80 (2018).

CAS PubMed Статья Google ученый

108.

Портер, Дж. Р., Фриц, К. С. и Депью, К. М. Открытие и разработка ингибиторов Hsp90: многообещающий путь для лечения рака. Curr. Opin. Chem. Биол. 14 , 412–420 (2010).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

109.

Некерс, Л. и Воркман, П. Ингибиторы молекулярных шаперонов Hsp90: мы еще на месте? Clin. Cancer Res. 18 , 64–76 (2012).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

110.

Taipale, M. et al. Количественный анализ взаимодействий HSP90-клиента раскрывает принципы распознавания субстрата. Cell 150 , 987–1001 (2012).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

111.

Патель, Х. Дж., Моди, С., Хиоз, Г. и Талдон, Т. Достижения в открытии и разработке ингибиторов белка теплового шока 90 для лечения рака. Мнение эксперта. Drug Discov. 6 , 559–587 (2011).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

112.

Вандингер, С. К., Рихтер, К. и Бюхнер, Дж. Механизм сопровождения Hsp90. J. Biol. Chem. 283 , 18473–18477 (2008).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

113.

Hainzl, O., Lapina, M.C., Buchner, J. & Richter, K. Заряженная линкерная область является важным регулятором функции Hsp90. J. Biol. Chem. 284 , 22559–22567 (2009).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

114.

Перл, Л.Х. и Продромоу, С. Структура и механизм механизма молекулярного шаперона Hsp90. Annu. Rev. Biochem. 75 , 271–294 (2006).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

115.

Гарг, Г., Ханделвал, А. и Благг, Б. С. Противораковые ингибиторы функции Hsp90: за пределами обычных подозреваемых. Adv. Cancer Res. 129 , 51–88 (2016).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

116.

Rajan, A. et al. Исследование фазы I PF-043 (SNX-5422), перорального биодоступного ингибитора белка теплового шока 90, у пациентов с рефрактерными злокачественными опухолями и лимфомами. Clin. Cancer Res. 17 , 6831–6839 (2011).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

117.

Солит, Д. Б. и Хиоз, Г. Разработка и применение ингибиторов Hsp90. Drug Discov.Сегодня 13 , 38–43 (2008).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

118.

Перл, Л. Х., Продромоу, К. и Воркман, П. Молекулярный шаперон Hsp90: открытый и закрытый вариант для лечения. Biochem. J. 410 , 439–453 (2008).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

119.

Грей, П. Дж., Принс, Т., Ченг, Дж., Стивенсон, М. А. и Колдервуд, С. К. Нацеливание на онкоген и шаперон кинома CDC37. Nat. Rev. Cancer 8 , 491–495 (2008).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

120.

Roe, S. M. et al. Механизм регуляции Hsp90 специфическим протеинкиназным кочапероном p50cdc37. Cell 116 , 87–98 (2004).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

121.

Sreeramulu, S. et al. Комплекс Cdc37.Hsp90 человека изучен методом гетероядерной ЯМР-спектроскопии. J. Biol. Chem. 284 , 3885–3896 (2009).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

122.

Данг, К. В. MYC на пути к раку. Cell 149 , 22–35 (2012).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

123.

Кресс Т. Р., Сабо А. и Амати Б. MYC: подключение селективного контроля транскрипции к глобальному производству РНК. Nat. Ред. Рак 15 , 593–607 (2015).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

124.

Sabo, A. et al. Селективная регуляция транскрипции с помощью Myc в контроле клеточного роста и лимфомагенезе. Природа 511 , 488–492 (2014).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

125.

Миллер, Д. М., Томас, С. Д., Ислам, А., Мюнч, Д. и Седорис, К. c-Myc и метаболизм рака. Clin. Cancer Res. 18 , 5546–5553 (2012).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

126.

Наир, С. К. и Берли, С. К. Рентгеновские структуры Myc-Max и Mad-Max, распознающие ДНК: молекулярные основы регуляции протоонкогенных факторов транскрипции. Cell 112 , 193–205 (2003).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

127.

Фоллис, А. В., Хаммудех, Д. И., Ван, Х., Проховник, Э. В. и Металло, С. Дж. Структурное обоснование связанного связывания и разворачивания онкопротеина c-Myc небольшими молекулами. Chem. Биол. 15 , 1149–1155 (2008).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

128.

Hammoudeh, D. I., Follis, A. V., Prochownik, E. V., Metallo, S.J. Множественные независимые сайты связывания для низкомолекулярных ингибиторов онкопротеина c-Myc. J. Am. Chem. Soc. 131 , 7390–7401 (2009).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

129.

Castell, A. et al. Селективное соединение, связывающее MYC с высоким сродством, ингибирует взаимодействие MYC: MAX и MYC-зависимую пролиферацию опухолевых клеток. Sci. Отчет 8 , 10064–10081 (2018).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

130.

Chauhan, J. et al. Открытие метил-4′-метил-5- (7-нитробензо [c] [1,2,5] оксадиазол-4-ил) — [1,1′-бифенил] -3-карбоксилата, улучшенного низкомолекулярного ингибитора. димеризации c-Myc-max. Chem. Med. Chem. 9 , 2274–2285 (2014).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

131.

Wang, H. et al. Нарушение гетеродимеризации Myc-Max улучшенными, проникающими в клетки аналогами небольшой молекулы 10074-G5. Oncotarget 4 , 936–947 (2013).

PubMed PubMed Central Статья Google ученый

132.

Пылаева-Гупта Ю., Грабочка Э., Бар-Саги Д. Онкогены РАН: плетение канцерогенной сети. Nat. Rev. Cancer 11 , 761–774 (2011).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

133.

Кокс, А. Д., Фесик, С. В., Киммельман, А. К., Луо, Дж. И Дер, К. Дж. Наркотики не поддаются действию РАС: миссия возможна? Nat. Rev. Drug Discov. 13 , 828–851 (2014).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

134.

Kang, H. M. et al. Ингибирующая активность диарилгептаноидов в отношении фарнезилпротеинтрансферазы. Nat. Prod. Res. 18 , 295–299 (2004).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

135.

Schmick, M. et al. KRas локализуется на плазматической мембране посредством пространственных циклов солюбилизации, захвата и везикулярного транспорта. Cell 157 , 459–471 (2014).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

136.

Chandra, A. et al. GDI-подобный солюбилизирующий фактор PDEdelta поддерживает пространственную организацию и передачу сигналов белков семейства Ras. Nat. Cell Biol. 14 , 148–158 (2011).

PubMed Статья CAS PubMed Central Google ученый

137.

Zimmermann, G. et al. Низкомолекулярное ингибирование взаимодействия KRAS-PDEdelta нарушает онкогенную передачу сигналов KRAS. Природа 497 , 638–642 (2013).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

138.

Zhang, H. et al. Делеция PrBP / delta препятствует транспорту каталитических субъединиц GRK1 и PDE6 к внешним сегментам фоторецепторов. Proc. Natl Acad. Sci. США 104 , 8857–8862 (2007).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

139.

Johnson, L. et al. K-ras является важным геном у мышей с частичным функциональным перекрытием с N-ras. Genes Dev. 11 , 2468–2481 (1997).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

140.

Кокс, А. Д., Дер, К. Дж. И Филипс, М.R. Нацеливание на мембранную ассоциацию с РАС: назад в будущее для открытия лекарств против РАС? Clin. Cancer Res. 21 , 1819–1827 (2015).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

141.

Jiang, Y. et al. Открытие новых ингибиторов KRAS-PDEdelta, вдохновленное структурной биологией. J. Med. Chem. 60 , 9400–9406 (2017).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

142.

Kim, J. et al. Полиимидные аэрогелевые композитные пленки с низкой диэлектрической проницаемостью и низким водопоглощением. Полим. J. 48 , 829–834 (2016).

CAS Статья Google ученый

143.

Zimmermann, G. et al. Дизайн и кинетический анализ сильнодействующих бензимидазольных ингибиторов, нацеленных на сайт связывания пренила PDEdelta, под контролем структуры. J. Med. Chem. 57 , 5435–5448 (2014).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

144.

Murarka, S. et al. Развитие хемотипов пиридазинона, нацеленных на сайт связывания пренила PDEdelta. Химия 23 , 6083–6093 (2017).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

145.

Мартин-Гаго, П., Фанса, Э. К., Виттинггофер, А. и Вальдманн, Х. Разработка ингибиторов PDEdelta на основе структуры. Biol. Chem. 398 , 535–545 (2017).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

146.

Martin-Gago, P. et al. Хемотип ингибитора PDE6delta-KRas с семью H-связями и пикомолярным сродством, который предотвращает эффективное высвобождение ингибитора Arl2. Angew. Chem. Int. Эд. 56 , 2423–2428 (2017).

CAS Статья Google ученый

147.

Chen, L., Zhuang, C., Lu, J., Jiang, Y. & Sheng, C. Открытие новых ингибиторов KRAS-PDEdelta путем создания лекарств на основе фрагментов. J. Med Chem. 61 , 2604–2610 (2018).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

148.

Чен, Л. и Флис, Д. Б. Молекулярные механизмы костимуляции и ко-ингибирования Т-клеток. Nat. Rev. Immunol. 13 , 227–242 (2013).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

149.

Ван Кутен, С. Регуляция иммунитета посредством взаимодействий CD40-CD40-L — 2 обновление 2000 г.. Фронт. Biosci. 5 , 880–893 (2000).

Артикул Google ученый

150.

O’Sullivan, B. & Thomas, R. Последние достижения в области роли CD40 и дендритных клеток в иммунитете и толерантности. Curr. Opin. Гематол. 10 , 272–278 (2003).

PubMed Статья PubMed Central Google ученый

151.

Миабед, М. Х., Таха, Г. М., Мохамед, С. О. и Эль-Хадиди, К. С. Аутоиммунная тромбоцитопения: проточно-цитометрическое определение ассоциированных с тромбоцитами CD154 / CD40L и CD40 на Т- и В-лимфоцитах периферической крови. Гематология 12 , 301–307 (2007).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

152.

Elgueta, R. et al. Молекулярный механизм и функция взаимодействия CD40 / CD40L в иммунной системе. Immunol. Ред. 229 , 152–172 (2009).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

153.

Wagner, D. H. et al. Экспрессия CD40 идентифицирует уникальную патогенную популяцию Т-клеток при диабете 1 типа. Proc. Natl Acad. Sci. США 99 , 3782–3787 (2002).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

154.

Памукку Б., Лип Г. Ю., Снежицкий В. и Шанцила Е. Система CD40-CD40L при сердечно-сосудистых заболеваниях. Ann. Мед 43 , 331–340 (2011).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

155.

Сенхаджи, Н., Коджок, К., Дариф, Ю., Фадаиния, С. и Заид, Ю. Вклад оси CD40 / CD40L в воспалительное заболевание кишечника: обновленная информация. Фронт. Иммунол. 6 , 529 (2015).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

156.

Крофт М., Бенедикт К. А. и Уэр К. Ф. Клиническое нацеливание на суперсемейства TNF и TNFR. Nat. Rev. Drug Discov. 12 , 147–168 (2013).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

157.

Oflazoglu, E. et al. Макрофаги и взаимодействия с Fc-рецептором вносят вклад в противоопухолевую активность антитела SGN-40 к CD40. руб. J. Cancer 100 , 113–117 (2009).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

158.

Кавай Т., Эндрюс Д., Колвин Р. Б., Сакс Д. Х. и Козими А. Б. Тромбоэмболические осложнения после лечения моноклональными антителами против лиганда CD40. Nat. Med. 6 , 114 (2000).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

159.

Boumpas, D. T. et al. Короткий курс BG9588 (антитела к лиганду CD40) улучшает серологическую активность и снижает гематурию у пациентов с пролиферативным волчаночным гломерулонефритом. Arthritis Rheum. 48 , 719–727 (2003).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

160.

Schulze-Neick, I. et al. Сердечная недостаточность в терминальной стадии с легочной гипертензией: левосимендан для оценки только трансплантации сердца по сравнению с комбинированной трансплантацией сердце-легкие. Трансплантация 78 , 1237–1238 (2004).

PubMed Статья PubMed Central Google ученый

161.

Мирабет М., Баррабес Дж. А., Кирога А. и Гарсия-Дорадо Д. Проагрегаторные эффекты тромбоцитов моноклонального антитела CD40L. Мол. Иммунол. 45 , 937–944 (2008).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

162.

Марголлес-Кларк, Э., Умланд, О., Кеньон, Н. С., Рикорди, К. и Бухвальд, П. Низкомолекулярная костимулирующая блокада: органические ингибиторы красителей взаимодействия CD40-CD154. J. Mol. Med. 87 , 1133–1143 (2009).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

163.

Margolles-Clark, E., Kenyon, N. S., Ricordi, C. & Buchwald, P. Эффективное и специфическое ингибирование костимулирующего взаимодействия CD40-CD154 производным нафталинсульфоновой кислоты. Chem. Биол. Drug Des. 76 , 305–313 (2010).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

164.

Chen, J. et al. Низкомолекулярные ингибиторы костимулирующего белок-белкового взаимодействия CD40-CD40L. J. Med Chem. 60 , 8906–8922 (2017).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

165.

Фрескас Д. и Пагано М. Дерегулированный протеолиз с помощью белков F-бокса SKP2 и бета-TrCP: склонность к раку. Nat. Rev. Cancer 8 , 438–449 (2008).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

166.

Скаар, Дж. Р., Паган, Дж. К. и Пагано, М. Механизмы и функция рекрутирования субстрата белками F-бокса. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 14 , 369–381 (2013).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

167.

Chaugule, V. K. & Walden, H. Специфичность и заболевание в системе убиквитина. Biochem. Soc. Пер. 44 , 212–227 (2016).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

168.

Хео, Дж., Эки, Р. и Аббас, Т. Нарушение регуляции белков F-бокса и его последствия для развития, прогрессирования и метастазирования рака. Семин. Cancer Biol. 36 , 33–51 (2016).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

169.

Скаар, Дж. Р., Паган, Дж. К. и Пагано, М. Терапия, направленная на убиквитинлигазу SCF. Nat. Rev. Drug Discov. 13 , 889–903 (2014).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

170.

Z, H. E3 убиквитинлигаза Skp2 как привлекательная мишень в терапии рака. Фронт. Biosci. 20 , 474–490 (2015).

Артикул Google ученый

171.

Хершко, Д. Д. Онкогенные свойства и прогностическое значение убиквитинлигазы Skp2 при раке. Рак 112 , 1415–1424 (2008).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

172.

Zheng, N. et al. Структура убиквитинлигазного комплекса Cul1 – Rbx1 – Skp1 – F boxSkp2 SCF SCF. Природа 416 , 703–709 (2002).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

173.

Chan, C.H. et al. Фармакологическая инактивация убиквитинлигазы Skp2 SCF ограничивает признаки раковых стволовых клеток и прогрессирование рака. Cell 154 , 556–568 (2013).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

174.

Ткачев В. О., Меньщикова Е. Б., Зенков Н. К. Механизм сигнальной системы Nrf2 / Keap1 / ARE. Биохимия 76 , 407–422 (2011).

CAS PubMed PubMed Central Google ученый

175.

Чжан Д. Д. Механистические исследования сигнального пути Nrf2-Keap1. Drug Metab. Ред. 38 , 769–789 (2006).

CAS PubMed Статья Google ученый

176.

Padmanabhan, B. et al. Структурная основа дефектов активности Keap1, спровоцированных его точечными мутациями при раке легкого. Мол. Ячейка 21 , 689–700 (2006).

CAS PubMed Статья Google ученый

177.

Hong, F., Sekhar, K. R., Freeman, M. L. и Liebler, D. C. Специфические паттерны электрофильной аддукции запускают убиквитинирование Keap1 и активацию Nrf2. J. Biol. Chem. 280 , 31768–31775 (2005).

CAS PubMed Статья Google ученый

178.

Чжан, Д. Д. Путь передачи сигналов Nrf2-Keap1-ARE: регуляция и двойная функция Nrf2 при раке. Антиоксид. Редокс-сигнал. 13 , 1623–1626 (2010).

CAS PubMed Статья Google ученый

179.

Magesh, S., Chen, Y. & Hu, L. Низкомолекулярные модуляторы пути Keap1-Nrf2-ARE в качестве потенциальных профилактических и терапевтических агентов. Med. Res. Ред. 32 , 687–726 (2012).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

180.

Lo, S.C., Li, X., Henzl, M.T., Beamer, L.J. и Hannink, M. Структура интерфейса Keap1: Nrf2 обеспечивает понимание механизма передачи сигналов Nrf2. EMBO J. 25 , 3605–3617 (2006).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

181.

Hancock, R. et al. Пептидные ингибиторы белок-белкового взаимодействия Keap1-Nrf2. Свободный Радич. Биол. Med. 52 , 444–451 (2012).

CAS PubMed Статья Google ученый

182.

Hancock, R., Schaap, M., Pfister, H. & Wells, G. Пептидные ингибиторы белок-белкового взаимодействия Keap1-Nrf2 с улучшенным связыванием и клеточной активностью. Org. Biomol. Chem. 11 , 3553–3557 (2013).

CAS PubMed Статья Google ученый

183.

Wells, G. Пептиды и низкомолекулярные ингибиторы белок-белкового взаимодействия Keap1-Nrf2. Biochem. Soc. Пер. 43 , 674–679 (2015).

CAS PubMed Статья Google ученый

184.

Георгакопулос, Н. Д., Талапатра, С. К., Гатлифф, Дж., Козельски, Ф. и Уэллс, Г.Модифицированные пептидные ингибиторы белок-белкового взаимодействия Keap1-Nrf2, включающие неприродные аминокислоты. ChemBioChem 19 , 1810–1816 (2018).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

185.

Hu, L. et al. Открытие низкомолекулярного ингибитора и клеточного зонда белок-белкового взаимодействия Keap1-Nrf2. Bioorg. Med Chem. Lett. 23 , 3039–3043 (2013).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

186.

Inoyama, D. et al. Оптимизация флуоресцентно меченных пептидных зондов Nrf2 и разработка анализа поляризации флуоресценции для открытия ингибиторов взаимодействия Keap1-Nrf2. J. Biomol. Экран 17 , 435–447 (2012).

CAS PubMed Статья Google ученый

187.

Steel, R., Cowan, J., Payerne, E., O’Connell, M. A., Searcey, M. Противовоспалительный эффект проникающего в клетки пептида, нацеленного на взаимодействие Nrf2 / Keap1. ACS Med. Chem. Lett. 3 , 407–410 (2012).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

188.

Jiang, C. S. et al. Идентификация нового низкомолекулярного ингибитора ИПП Keap1-Nrf2 с цитопротекторным действием на кардиомиопатию, индуцированную ЛПС. J. Enzym. Ингибировать. Med. Chem. 33 , 833–841 (2018).

CAS Статья Google ученый

189.

Davies, T. G. et al. Одноосновные ингибиторы Kelch-подобного ECH-ассоциированного белка 1: ядерный фактор, связанный с эритроидом 2, фактор 2 (KEAP1: NRF2) белок-белковое взаимодействие с высокой клеточной активностью, выявленной с помощью обнаружения на основе фрагментов. J. Med. Chem. 59 , 3991–4006 (2016).

CAS PubMed Статья Google ученый

190.

Jiang, Z. Y. et al. Открытие мощного ингибитора белок-белкового взаимодействия Keap1-Nrf2 на основе анализа детерминант молекулярного связывания. J. Med. Chem. 57 , 2736–2745 (2014).

CAS PubMed Статья Google ученый

191.

Jiang, Z. Y. et al. Структура-активность и взаимосвязь структура-свойство и исследовательская оценка in vivo наномолярного ингибитора белок-белкового взаимодействия Keap1-Nrf2. J. Med. Chem. 58 , 6410–6421 (2015).

CAS PubMed Статья Google ученый

192.

Zhuang, C., Narayanapillai, S., Zhang, W., Sham, YY & Xing, C. Быстрая идентификация низкомолекулярных ингибиторов Keap1 – Nrf2 посредством виртуального скрининга на основе структуры и субструктуры на основе совпадений поиск. J. Med. Chem. 57 , 1121–1126 (2014).

CAS PubMed Статья Google ученый

193.

Bertrand, H.C. et al. Дизайн, синтез и оценка производных триазола, которые индуцируют Nrf2-зависимые генные продукты и ингибируют белок-белковое взаимодействие Keap1-Nrf2. J. Med. Chem. 58 , 7186–7194 (2015).

CAS PubMed Статья Google ученый

194.

Sun, H. P. et al. Новый ингибитор межбелкового взаимодействия Nrf2-Keap1 обнаружен с помощью виртуального скрининга на основе структуры. Med. Chem. Commun. 5 , 93–98 (2014).

CAS Статья Google ученый

195.

Marcotte, D. et al. Небольшие молекулы ингибируют взаимодействие Nrf2 и Kelch-домена Keap1 посредством нековалентного механизма. Bioorg. Med. Chem. 21 , 4011–4019 (2013).

CAS PubMed Статья Google ученый

196.

Дермани, Ф. К., Самади, П., Рахмани, Г., Кохлан, А. К. и Наджафи, Р. Иммунная контрольная точка PD-1 / PD-L1: потенциальная цель для лечения рака. J. Cell Physiol. 234 , 1313–1325 (2019).

CAS PubMed Статья Google ученый

197.

Пардолл, Д. М. Блокада иммунных контрольных точек в иммунотерапии рака. Nat. Rev. Cancer 12 , 252–264 (2012).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

198.

Socinski, M.A. et al. Атезолизумаб для лечения первой линии метастатического неплоскоклеточного НМРЛ. N. Engl. J. Med. 378 , 2288–2301 (2018).

CAS PubMed Статья Google ученый

199.

Antonia, S.J. et al. Дурвалумаб после химиолучевой терапии при немелкоклеточном раке легкого III стадии. N. Engl. J. Med. 377 , 1919–1929 (2017).

CAS PubMed Статья Google ученый

200.

Гарон, Э. Б. и др. Пембролизумаб для лечения немелкоклеточного рака легкого. N. Engl. J. Med. 372 , 2018–2028 (2015).

PubMed Статья Google ученый

201.

Ferris, R. L. et al. Ниволумаб при рецидивирующем плоскоклеточном раке головы и шеи. N. Engl. J. Med. 375 , 1856–1867 (2016).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

202.

Dirix, L.Y. et al. Авелумаб, антитело против PD-L1, у пациентов с местнораспространенным или метастатическим раком груди: исследование солидных опухолей JAVELIN фазы 1b. Breast Cancer Res. Относиться. 167 , 671–686 (2018).

CAS PubMed Статья Google ученый

203.

Mullard, A. Разрешения на лекарства FDA, 2014 г. Nat. Rev. Drug Discov. 14 , 77–81 (2015).

CAS PubMed Статья Google ученый

204.

Naidoo, J. et al. Токсичность иммунных контрольных точек анти-PD-1 и анти-PD-L1. Ann. Онкол. 26 , 2375–2391 (2015).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

205.

Hwang, S.J. et al. Буллезный пемфигоид, аутоантитело-опосредованное заболевание, представляет собой новое связанное с иммунитетом нежелательное явление у пациентов, получавших антитела против запрограммированной гибели клеток 1. Melanoma Res. 26 , 413–416 (2016).

CAS PubMed Статья Google ученый

206.

Влиге П., Лисовски В., Мартинес Дж. И Хрестчатский М. Синтетические терапевтические пептиды: наука и рынок. Drug Discov. Сегодня 15 , 40–56 (2010).

CAS PubMed Статья Google ученый

207.

Chang, H. N. et al.Блокирование взаимодействия PD-1 / PD-L1 антагонистом D-пептида для иммунотерапии рака. Angew. Chem. 54 , 11926–11930 (2015).

Артикул Google ученый

208.

Sasikumar, P. G. N. et al. Соединения, модулирующие иммуносупрессию. WO2011161699 (2011).

209.

Zak, K. M. et al. Структура комплекса программируемой смерти человека 1, PD-1 и его лиганда PD-L1. Структура 23 , 2341–2348 (2015).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

210.

Chupak, L. S. & Zheng, X. Соединения, полезные в качестве иммуномодуляторов. WO2015034820A1 (2015).

211.

Чупак С. и др. Получение замещенных 2,4-дигидроксибензиламинов в качестве иммуномодуляторов. WO2015160641A2 (2015).

212.

Yeung, K.-S. и другие. Соединения, используемые в качестве иммуномодуляторов. WO2017066227 (2017).

213.

Yeung, K.-S. и другие. Соединения, используемые в качестве иммуномодуляторов. Патент США WO2018044963A1 (2018).

214.

Aitken, A. 14-3-3 белки: исторический обзор. Семин. Cancer Biol. 16 , 162–172 (2006).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

215.

Фу, Х., Субраманиан, Р. Р. и Мастерс, С. С. 14-3-3 Белки: структура, функция и регуляция. Annu Rev.Pharm. Toxicol. 40 , 617–647 (2000).

CAS Статья Google ученый

216.

Оттманн, С. Низкомолекулярные модуляторы 14-3-3 белок-белковых взаимодействий. Bioorg. Med Chem. 21 , 4058–4062 (2013).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

217.

Xiaowen, Y. et al. Структурная основа белок-белковых взаимодействий в семействе белков 14-3-3. Proc. Natl Acad. Sci. США 103 , 17237–17242 (2006).

Артикул CAS Google ученый

218.

Hermeking, H. & Benzinger, A. 14-3-3 белки в регуляции клеточного цикла. Семин. Cancer Biol. 16 , 183–192 (2006).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

219.

Берг, Д., Holzmann, C. & Riess, О. 14-3-3 белков в нервной системе. Nat. Rev. Neurosci. 4 , 752–762 (2003).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

220.

Ottmann, C. et al. Независимое от фосфорилирования взаимодействие между 14-3-3 и экзоферментом S: от структуры к патогенезу. EMBO J. 26 , 902–913 (2007).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

221.

Кау Ю., Валенсин Д., Мори М., Драги С. и Ботта М. Структура, функция, участие в заболеваниях и нацеливание белков 14-3-3: обновленная информация. Curr. Med. Chem. 25 , 5–21 (2018).

CAS Статья Google ученый

222.

Hawech, P. 14-3-3 белки — обновленная информация. Cell Res. 15 , 228–236 (2005).

Артикул Google ученый

223.

Ottmann, C. et al. Структура 14-3-3 координированного гексамера Н + -АТФазы плазматической мембраны растений путем сочетания рентгеновской кристаллографии и электронной криомикроскопии. Мол. Клетка. 25 , 427–440 (2007).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

224.

Richter, A., Rose, R., Hedberg, C., Waldmann, H. & Ottmann, C. Оптимизированный низкомолекулярный стабилизатор белок-белкового взаимодействия 14-3-3-PMA2. Chem. Евро. J. 18 , 6520–6527 (2012).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

225.

Седагхат Ф. и Нотопулос А. Семейство белков S100 и его применение в клинической практике. Hippokratia 12 , 198–204 (2008).

CAS PubMed PubMed Central Google ученый

226.

Marenholz, I., Lovering, R.C. & Heizmann, C.W. Обновление номенклатуры S100. Biochim Biophys. Acta 1763 , 1282–1283 (2006).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

227.

Кубераппа П. Х., Багалад Б. С., Анантанени А., Киресур М. А. и Шринивас Г. В. Определенность S100 от физиологии к патологии. J. Clin. Диаг. Res. 10 , ZE10 – ZE15 (2016).

CAS PubMed PubMed Central Google ученый

228.

Малашкевич В.Н. и др. Структура Са2 + -связанного S100A4 и его взаимодействие с пептидами, полученными из немышечного миозина-IIA. Биохимия 47 , 5111–5126 (2008).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

229.

Donato, R. et al. Функции белков S100. Curr. Мол. Med. 13 , 24–57 (2013).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

230.

Шнайдер М., Хансен, Дж. Л. и Шейх, С. П. S100A4: общий медиатор эпителиально-мезенхимального перехода, фиброза и регенерации при заболеваниях? J. Mol. Chem. 86 , 507–522 (2008).

CAS Google ученый

231.

Григорян М., Амбарцумян Н. и Луканидин Е. Метастазирующий белок S100A4: участие в незлокачественных патологиях человека. Curr. Мол. Med. 8 , 492–496 (2008).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

232.

Garrett, S.C. et al. Биосенсор активации фактора метастазирования S100A4: скрининг ингибиторов и динамика клеточной активации. Биохимия 47 , 986–996 (2008).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

233.

Портела А. и Дигард П. Нуклеопротеин вируса гриппа: многофункциональный РНК-связывающий белок, имеющий ключевое значение для репликации вируса. J. Gen. Virol. 83 , 723–734 (2002).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

234.

Геррица, С.W. et al. Подавление репликации вируса гриппа с помощью небольших молекул, которые индуцируют образование олигомеров нуклеопротеинов более высокого порядка. Proc. Natl Acad. Sci. США 108 , 15366–15371 (2011).

Артикул Google ученый

235.

Паркер А. Л., Кавалларис М. и МакКэрролл Дж. А. Микротрубочки и их роль в клеточном стрессе при раке. Фронт. Онкол. 4 , 153–172 (2014).

PubMed PubMed Central Статья Google ученый

236.

Джордан, М. А. и Уилсон, Л. Микротрубочки как мишень для противоопухолевых препаратов. Nat. Rev. Cancer 4 , 253–265 (2004).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

237.

Алвес, Р. К., Фернандес, Р. П., Элой, Дж. О., Сальгадо, Х. Р. Н. и Чорилли, М.Характеристики, свойства и аналитические методы паклитаксела: обзор. Crit. Rev. Anal. Chem. 48 , 110–118 (2018).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

238.

Алушин Г.М. и др. Структуры микротрубочек с высоким разрешением выявляют структурные переходы в алфавите-тубулин при гидролизе GTP. Cell 157 , 1117–1129 (2014).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

239.

Филд, J. J. et al. Стабилизирующая микротрубочка активность зампанолида, мощного макролида, выделенного из тонганской морской губки Cacospongia mycofijiensis . J. Med. Chem. 52 , 7328–7332 (2009).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

240.

Prota, A. E. et al. Молекулярный механизм действия противораковых агентов, стабилизирующих микротрубочки. Наука 339 , 587–590 (2013).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

241.

Field, J. J. et al. Зампанолид, агент, стабилизирующий микротрубочки, активен в устойчивых раковых клетках и подавляет миграцию клеток. Внутр. J. Mol. Sci. 18 , 971–989 (2017).

PubMed Central Статья CAS Google ученый

242.

Brown, J. & Horrocks, M.H. Сложная ситуация: отклоняющиеся от нормы белок-белковые взаимодействия при болезни Паркинсона. Семин. Cell Dev. Биол . 99 , 65–77 (2018).

PubMed Статья CAS PubMed Central Google ученый

243.

Ballatore, C. et al. Модуляция белок-белковых взаимодействий как терапевтическая стратегия лечения нейродегенеративных таупатий. Curr. Верхний. Med. Chem. 11 , 317–330 (2011).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

244.

Philippe, G. et al. Разработка препарата на основе проникающих в клетки пептидов приводит к ингибированию взаимодействий MDMX: p53 и MDM2: p53. Биополимеры 106 , 853–863 (2016).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

245.

Lehmann, C., Friess, T., Birzele, F., Kiialainen, A. & Dangl, M. Превосходная противоопухолевая активность антагониста MDM2 идасанутлина и ингибитора Bcl-2 venetoclax в моделях острого миелоидного лейкоза p53 дикого типа. J. Hematol. Онкол. 9 , 50 (2016).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

246.

Sun, D. et al. Открытие AMG 232, мощного, селективного и перорального биодоступного ингибитора MDM2 – p53 в клинической разработке. J. Med. Chem. 57 , 1454–1472 (2014).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

247.

Holzer, P. et al. Открытие производного дигидроизохинолинона (NVP-CGM097): высокоэффективного и селективного ингибитора MDM2, проходящего фазу 1 клинических испытаний на опухолях p53wt. J. Med. Chem. 58 , 6348–6358 (2015).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

248.

Виктор А. и др. Реактивация передачи сигналов TP53 новым ингибитором MDM2 DS-3032b в качестве терапевтического варианта лечения нейробластомы высокого риска. Oncotarget 9 , 2304–2319 (2017).

Google ученый

249.

De Weger, V. et al. Первое на людях (FIH) исследование безопасности и фармакологического исследования SAR405838, нового антагониста HDM2, у пациентов с солидными злокачественными новообразованиями. евро. J. Cancer 50 , 121–122 (2014).

Артикул Google ученый

250.

Корицка-Воловец, А., Воловец, Д., Кубяк-Млонка, А. и Робак, Т. Venetoclax в лечении хронического лимфолейкоза. Мнение эксперта. Drug Metab. Toxicol. 15 , 353–366 (2019).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

251.

West, A.C. et al. Миметик SMAC, LCL-161, снижает выживаемость при агрессивной MYC-управляемой лимфоме, одновременно повышая чувствительность к эндотоксическому шоку. Онкогенез 5 , e216 (2016).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

252.

Benetatos, C.A. et al. Биринапант (TL32711), двухвалентный миметик SMAC, нацелен на TRAF2-ассоциированные cIAP, отменяет TNF-индуцированную активацию NF-kappaB и активен в моделях ксенотрансплантатов, полученных от пациентов. Мол. Лечение рака. 13 , 867–879 (2014).

CAS Статья Google ученый

253.

Ward, G.A. et al. ASTX660, новый непептидомиметический антагонист cIAP1 / 2 и XIAP, сильно индуцирует TNF-альфа-зависимый апоптоз в линиях раковых клеток и подавляет рост опухоли. Мол. Лечение рака. 17 , 1381–1391 (2018).

CAS Статья Google ученый

254.

Wong, H. et al. Изучение и подтверждение с помощью доклинических исследований: моделирование и моделирование открытия GDC-0917, ингибитора антагониста белков апоптоза. Drug Metab. Dispos. 41 , 2104–2113 (2013).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

255.

Musielak, B. et al. CA-170 — мощный низкомолекулярный ингибитор PD-L1 или нет? Молекулы 24 , 2804 (2019).

PubMed Central Статья Google ученый

256.

Dorr, P. et al.Маравирок (UK-427,857), мощный, перорально биодоступный и селективный низкомолекулярный ингибитор хемокинового рецептора CCR5 с широким спектром активности против вируса иммунодефицита человека типа 1. Антимикробный. Агенты Chemother. 49 , 4721–4732 (2005).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

257.

Perez, V. L., Pflugfelder, S. C., Zhang, S., Shojaei, A. & Haque, R. Lifitegrast, новый антагонист интегрина для лечения болезни сухого глаза. Ocul. Серфинг. 14 , 207–215 (2016).

PubMed Статья PubMed Central Google ученый

258.

Kimura, K. et al. Безопасность, переносимость и предварительная эффективность антифиброзной небольшой молекулы PRI-724, ингибитора CBP / бета-катенина, у пациентов с циррозом, связанным с вирусом гепатита С: одноцентровое открытое исследование фазы 1 с повышением дозы . EBioMedicine 23 , 79–87 (2017).

PubMed PubMed Central Статья Google ученый

259.

Bailey, D. et al. RVX-208: небольшая молекула, которая увеличивает уровень аполипопротеина A-I и холестерина липопротеинов высокой плотности in vitro и in vivo. J. Am. Coll. Кардиол. 55 , 2580–2589 (2010).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

260.

Mirguet, O. et al. Открытие эпигенетического регулятора I-BET762: оптимизация для получения клинического кандидата в ингибиторы бромодоменов BET. J. Med. Chem. 56 , 7501–7515 (2013).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

261.

Carvajal, L.A. et al. Двойное ингибирование MDMX и MDM2 как терапевтическая стратегия при лейкемии. Sci. Пер. Med. 10 , eaao3003 (2018).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

262.

Kumar, M. S. A. et al. Фармакокинетика и профиль безопасности блеселумаба (ASKP1240) у пациентов с бляшечным псориазом от умеренной до тяжелой: результаты рандомизированного двойного слепого плацебо-контролируемого исследования фазы 2А с последовательным увеличением дозы. Clin. Терапия. 39 , e68 (2017).

Артикул Google ученый

263.

Byrd, J.C. et al. Фаза I исследования гуманизированного моноклонального антитела против CD40 люкатумумаба (HCD122) при рецидиве хронического лимфоцитарного лейкоза. лейк. Лимфома 53 , 2136–2142 (2012).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

264.

Lapalombella, R. et al. Гуманизированное антитело к CD40 SGN-40 демонстрирует доклиническую активность, которая усиливается леналидомидом при хроническом лимфолейкозе. руб. J. Haematol. 144 , 848–855 (2009).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

265.

Albach, F. N. et al. Безопасность, фармакокинетика и фармакодинамика однократных возрастающих доз BI 655064, антагонистического анти-CD40 антитела у здоровых субъектов: потенциальное новое лечение аутоиммунных заболеваний. евро. J. Clin. Pharmacol. 74 , 161–169 (2018).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

266.

Ye, S. et al. Биспецифическая молекула, нацеленная на CD40 и опухолевый антиген мезотелин, усиливает опухолеспецифичность. Immun. Cancer Immunol. Res. 7 , 1864–1875 (2019).

CAS Статья Google ученый

267.

Argiriadi, M. A. et al. Комплексы CD40 / анти-CD40 антитело, которые иллюстрируют структурные переключатели агонистов и антагонистов. BMC Mol. Cell Biol. 20 , 29 (2019).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

268.

Reck, M. et al. Пембролизумаб в сравнении с химиотерапией при PD-L1-положительном немелкоклеточном раке легкого. N. Engl. J. Med. 375 , 1823–1833 (2016).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

269.

Borghaei, H. et al. Ниволумаб в сравнении с доцетакселом при запущенном не плоскоклеточном немелкоклеточном раке легкого. N. Engl. J. Med. 373 , 1627–1639 (2015).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

270.

Boyerinas, B. et al. Зависимая от антител клеточная цитотоксическая активность нового антитела против PD-L1 авелумаба (MSB0010718C) в отношении опухоли человека. Cells Cancer Immunol. Res. 3 , 1148–1157 (2015).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

271.

Xu, R. et al. Лечение рекомбинантным гуманизированным моноклональным антителом против PD-1 (JS001) для пациентов с рефрактерной или метастатической карциномой носоглотки: предварительные результаты открытого клинического исследования фазы 1b / 2. Ланцет Онкол. 18 , S1 (2017).

Артикул Google ученый

272.

Хой, С. М. Синтилимаб: первое глобальное одобрение. Наркотики 79 , 341–346 (2019).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

273.

Zhang, T. et al. Реферат 2226: антитело BGB-A317 против PD-1 человека проявляет сильную активацию иммунных клеток. Cancer Res. 76 , 2226 (2016).

Google ученый

Характеристика ассоциации белок-белок на атомном уровне

Значение

Большинство белков связываются с другими белками, чтобы функционировать, образуя комплексы, которые являются центральными почти для всех физиологических процессов.Определение структуры этих комплексов и понимание того, как они связаны, являются проблемами фундаментальной важности. Используя долгосрочное моделирование молекулярной динамики, некоторые из которых выполнялись с использованием нового усовершенствованного метода отбора проб, мы наблюдали спонтанную ассоциацию и диссоциацию пяти белок-белковых систем с их экспериментально определенными нативными комплексами и от них. Анализируя моделирование этих пяти систем, которые включают представителей различных структурных и функциональных классов, мы можем сделать общие механистические выводы об ассоциации белков.

Abstract

Несмотря на биологическое значение белок-белковых комплексов, определение их структур и механизмов ассоциации остается сложной задачей. Здесь мы сообщаем о результатах моделирования на атомном уровне, в котором мы наблюдали, как пять пар белок-белок неоднократно ассоциировались и отделялись от своих экспериментально определенных нативных комплексов с использованием метода отбора проб на основе молекулярной динамики (МД), который не использует любая предварительная структурная информация о комплексах.Чтобы изучить механизмы ассоциации, мы выполнили дополнительные стандартные модели МД, в которых мы наблюдали многочисленные спонтанные ассоциации. Общей чертой нативной ассоциации для этих пяти структурно и функционально разнообразных белковых систем было то, что если белки вступали в контакт вдали от нативного интерфейса, нативное состояние достигалось путем диссоциации и возможной реассоциации около нативного интерфейса, а не с помощью обширных межфазных исследований, в то время как белки оставались в контакте.В переходном состоянии (конформационный ансамбль, из которого ассоциация с нативным комплексом и диссоциация равновероятны), интерфейсы белок-белок все еще были сильно гидратированы, и сформировалось не более 20% нативных контактов.

Большинство белков связываются с другими белками для функционирования, образуя комплексы, которые лежат в основе почти всех физиологических процессов, включая передачу сигналов, восстановление ДНК, ингибирование ферментов и иммунный ответ. Определение структуры этих комплексов и выяснение механизмов их ассоциации — проблемы принципиальной важности.Несмотря на то, что был достигнут значительный прогресс в определении структуры белок-белковых комплексов, такие структуры все еще относительно недостаточно представлены в банке данных по белкам (1), особенно по сравнению с большим количеством известных функциональных белок-белковых взаимодействий, полученных в результате высокопроизводительных вычислений. , неструктурные подходы, такие как двухгибридный скрининг дрожжей и аффинная очистка-масс-спектрометрия (2). Более того, структуры многих комплексов, которые являются важными мишенями для лекарств от рака и аутоиммунных заболеваний, по-прежнему трудно определить экспериментально (3, 4).Что касается механизмов ассоциации белок-белок, мощные экспериментальные подходы, такие как циклы двойных мутантов и усиление парамагнитной релаксации, предоставили обширную информацию о потенциальных переходных состояниях и промежуточных соединениях (5, 6), но эти данные часто являются косвенными или ограничиваются, например, , металлопротеины или белки с прикрепленными парамагнитными спиновыми метками. Получение непосредственных деталей на атомарном уровне о путях ассоциации для разнообразного набора белок-белковых комплексов и развитие более широкого понимания общих принципов механизмов ассоциации белок-белок все еще остаются открытыми проблемами.

Моделирование молекулярной динамики (МД) на атомном уровне предлагает вычислительный путь для описания как структуры, так и динамики белок-белковых комплексов. Используя МД, можно в принципе начать моделирование с двумя белковыми мономерами и «наблюдать», как они обратимо связываются и диссоциируют в течение одной траектории. Такое моделирование обеспечит беспрецедентный выбор возможных комплексов, которые могут быть образованы белковыми мономерами, и простой способ ранжирования стабильности различных комплексов на основе той доли времени, в течение которой наблюдается каждый комплекс.Более того, можно наблюдать такие механистические детали, как промежуточные и переходные состояния на пути ассоциации. На практике, однако, оказалось трудно изучить ассоциацию и диссоциацию белок-белок в МД-моделировании: обратимая ассоциация во время одной траектории моделирования вообще не наблюдалась. Действительно, сообщалось только о нескольких примерах (7–15) моделирования, которые успешно фиксировали спонтанную белковую ассоциацию с экспериментально определенным комплексом, и эти примеры были ограничены исследованием одной системы или ассоциация более мелких пептидов (7, 11, 14).Недавно Plattner et al. (10) были первыми, кто зафиксировал ассоциацию и диссоциацию белок-белкового комплекса (хотя и в отдельных симуляциях) в рамках крупномасштабного исследования модели состояния Маркова.

Трудности, возникающие при моделировании ассоциации белок-белок, включают образование неродных ассоциированных состояний с большим временем жизни по сравнению с временными масштабами моделирования. Такие кинетические ловушки серьезно затрудняют выборку других состояний, включая состояния, которые могут быть термодинамически более благоприятными и, таким образом, с большей вероятностью представляют собой наиболее населенный комплекс в физиологических условиях (16, 17).Даже если будет взят образец наиболее термодинамически стабильного комплекса, наблюдение спонтанной диссоциации может потребовать моделирования от секунд до дней (18). Некоторые подходы пытались преодолеть эту проблему временного масштаба, комбинируя данные из нескольких коротких симуляционных траекторий (10, 12, 14), и добились успеха в моделировании различных аспектов белок-белковой ассоциации. Ни один из этих методов, однако, не применялся к широкому набору структурно разнообразных белок-белковых систем, что затрудняет общие выводы об ассоциации белков.Более того, такие методы требуют дополнительного уровня моделирования для объединения коротких траекторий и обязательно основываются на предположениях, которые могут смещать результаты в сторону атипичных путей или пропускать важные конформационные состояния (19, 20).

В этой статье мы использовали моделирование МД в долгосрочном масштабе в сочетании с недавно разработанным усовершенствованным подходом к отбору образцов, который мы называем «умеренное связывание», для моделирования обратимой ассоциации пяти структурно и функционально разнообразных белок-белковых систем, и получили также выполнили обычное моделирование МД, чтобы зафиксировать множество спонтанных ассоциаций.В моделировании умеренного связывания мы наблюдали, как каждая из пар белок-белок многократно ассоциируется и диссоциирует от своих экспериментально определенных нативных комплексов. События спонтанной ассоциации, наблюдаемые в последующих традиционных МД-моделированиях, позволили нам сделать общие механистические выводы о процессе ассоциации пяти изученных нами белков: мы обнаружили, что если белки вступали в контакт вдали от нативной границы раздела, нативное состояние достигалось путем диссоциации и возможная повторная ассоциация вблизи нативного интерфейса, в отличие от обширного исследования различных межбелковых интерфейсов, в то время как белки остаются в контакте.Интерфейсы белок-белок все еще были сильно гидратированы в переходном состоянии, и сформировалось не более 20% нативных контактов.

Результаты

Моделирование темперированного связывания протеин-белковой ассоциации, обратимо посещенной нативным комплексом.

Мы применили умеренное связывание к шести системам белок-белок и наблюдали обратимую ассоциацию в пяти из шести систем ( SI, приложение , рис. S1 и S4 и таблица S1). Для пяти обратимо связывающихся систем наиболее стабильный комплекс в моделировании согласуется с комплексом, определенным кристаллографически в пределах атомного разрешения (рис.1). [В шестой системе белок-белок, димере белка CLC-ec1 (21), мы наблюдали ассоциацию с экспериментально определенным комплексом, но не наблюдали диссоциации в масштабах времени нашего моделирования ( SI Приложение , Рис. S4). ] Некоторые из этих симуляций также отбирали альтернативные связанные состояния, которые могли иметь функциональное значение, и предоставляли количественные оценки разницы в свободной энергии между естественным состоянием и этими альтернативными состояниями (рис. 2 и SI Приложение , рис.S2 и S3). Хотя для этого первоначального исследования мы ограничились белками, которые не претерпевают больших конформационных изменений при связывании ( SI Приложение , таблица S1), мы отмечаем, что такие белки сами по себе составляют большой класс важных белок-белковых комплексов (22). . (Система рибонуклеаза HI – SSB-Ct может считаться исключением, поскольку пептид SSB-Ct сворачивается при связывании с рибонуклеазой, но разница RMSD между свернутой и неупорядоченной формами пептида составляет всего около 2 Å.)

Рис. 1.

Самый термодинамически стабильный комплекс, посещенный во время моделирования обратимой ассоциации, согласуется с экспериментально определенным комплексом в пределах атомного разрешения. Показаны репрезентативные структуры наиболее термодинамически стабильных комплексов, наблюдаемых при моделировании обратимой ассоциации. Для каждого белок-белкового комплекса мы показываем репрезентативную связанную структуру, полученную в результате моделирования (синий и зеленый), наложенную на экспериментально определенную кристаллическую структуру (серый цвет) путем наиболее подходящего выравнивания Cα более крупного белкового мономера (синий), а также название комплекса, запись в Protein Data Bank (PDB) экспериментальной структуры (3, 26, 50–52) и интерфейс Cα и RMSD лиганда (I-RMSD и L-RMSD) между двумя структурами.Интерфейс белок-белок определяется как любая пара атомов Cα, по одному от каждого белкового мономера, в пределах 10 Å друг от друга в экспериментально определенном комплексе. Затем рассчитывается I-RMSD путем совмещения атомов Cα интерфейса репрезентативной структуры и экспериментально определенной структуры и определения Cα RMSD интерфейса. L-RMSD рассчитывается, сначала выравнивая атомы Cα большего белкового мономера, а затем вычисляя Cα RMSD меньшего белкового мономера (зеленый) (1).Моделирование умеренного связывания для этих пяти белок-белковых систем использовало силовое поле Amber ff99SB * -ILDN (37⇓ – 39) и модель воды TIP3P (40). Репрезентативная структура была получена путем кластеризации моделирования, чтобы избежать смещения в сторону экспериментально определенной структуры. Кластеризация выполнялась только на кадрах моделирования, отобранных на самой низкой ступени закалки (ступень 0), где распределение состояний такое же, как и при обычном МД-моделировании. На рисунке использована репрезентативная структура из кластера с наибольшей заполняемостью.Поскольку подход умеренного связывания масштабирует все взаимодействия равномерно, моделирование не было смещено или направлено на какой-либо конкретный белок-белковый комплекс. Хотя умеренное связывание успешно воспроизводит экспериментально определенные связанные структуры для этих систем, его вычислительные затраты значительно превышают затраты на другие подходы, такие как стыковка, для этой конкретной задачи. Однако мы отмечаем, что ее точность для этого набора из пяти комплексов значительно лучше, чем у современной программы стыковки, особенно в ее способности выбирать правильную нативную структуру среди различных низкоэнергетических белков-белков. комплексы ( SI Приложение , Таблица S3), говоря как об уровне отбора проб, достигаемом за счет умеренного связывания, так и о точности текущих силовых полей МД.Дополнительные описания систем и методов доступны в Приложении SI .

Рис. 2.

Темперированное связывание обеспечивает прямое наблюдение на атомном уровне ансамбля связанных состояний, участвующих в межбелковых взаимодействиях. ( A ) Кривая I-RMSD имитации умеренного связывания связывания белка Ras с Ras-связывающим доменом эффекторного белка Raf (Raf-RBD) показывает обратимую ассоциацию с кристаллическим комплексом (код PDB ID 4G0N) ( 51). Для Ras-Raf-RBD моделирование не только достигло известного комплекса кристалл-структура, который был наиболее термодинамически стабильным состоянием, но также и альтернативного комплекса на расстоянии примерно 2 Å от кристаллической структуры.На вставке показана часть трассы RMSD, увеличенная по оси y . Черные (красные) кружки — это точки из всех (ступенька 0) кадров траектории. ( B ) Показана структура альтернативного состояния (розовый), наложенная на кристаллическую структуру (серый), выровненную по домену Ras. Подсчет населенности кристаллоподобного состояния по сравнению с альтернативным состоянием на ступени 0 предполагает, что альтернативное состояние на ~ 3,1 ккал⋅моль ^-1 выше по свободной энергии, чем кристаллоподобное состояние.( C ) Наложение других Ras-эффекторных комплексов демонстрирует, что конформация этого альтернативного состояния находится в пределах диапазона наблюдаемых конформаций интерфейса связывания (53⇓-55).

При моделировании умеренного связывания, сила взаимодействий между атомами белкового мономера, а иногда и между белковым мономером и атомами растворителя, масштабируется через регулярные интервалы времени с использованием моделируемой гамильтоновой структуры темперирования (14, 23–25). Это масштабирование позволяет долгоживущим состояниям быстрее диссоциировать.На практике умеренная привязка включает в себя обычное моделирование MD, дополненное частыми движениями Монте-Карло, которые обновляют силу масштабирования между ступенями лестницы значений. Обновления по методу Монте-Карло детально сбалансированы, так что на каждой ступени лестницы правильно выбирается распределение состояний Больцмана, соответствующее значению этой ступени масштабного коэффициента. В частности, выборка на самой нижней ступеньке лестницы (ступень 0) соответствует полностью немасштабированному гамильтониану и согласуется с распределением состояний, выбранных в обычном МД-моделировании.

Наш текущий протокол умеренного связывания (который фокусируется на масштабировании почти электростатических взаимодействий между мономерами белка, между мономерами белка и молекулами воды и, в случае CLC-ec1, между мономерами белка и молекулами липидов) привел к значительному увеличению эффективность выборки в нашем моделировании белок-белковых систем, изученных в данной работе. При моделировании замедленного связывания системы фермент-ингибитор барназа-барстар, например, система белок-белок вырвалась из своего нативного комплекса за сотни микросекунд ( SI, приложение , рис.S1), тогда как время жизни нативного комплекса составляет порядка суток (26), то есть ускорение почти на девять порядков. Возможно, однако, что другие протоколы умеренного связывания могут дополнительно улучшить эффективность выборки и, возможно, позволить нам наблюдать обратимую ассоциацию для димера CLC-ec1 ( SI Приложение , Fig. S4).

Традиционное моделирование MD зафиксировало спонтанную белково-белочную ассоциацию в нативный комплекс и выявило общий механизм ассоциации.

В дополнение к моделированию умеренного связывания, мы выполнили сотни обычных МД-моделирования пяти обратимо связывающихся белковых систем для изучения механизмов их ассоциации (Таблица 1). В каждом из этих симуляций мы наблюдали, как белки вступают в контакт и образуют слабо связанные белок-белковые конфигурации (встречаются комплексы), которые затем либо (–) формируют специфические взаимодействия ближнего действия в нативном комплексе без белков в любом случае. точка диссоциации (успешное событие ассоциации), ( ii ) диссоциировалось, не достигнув сначала нативного комплекса (неудачное событие ассоциации), или ( iii ) оставалось кинетически захваченным в неродном состоянии до конца моделирования.(Здесь мы используем термин «комплекс встречи» для обозначения набора белок-белковых конфигураций, в которых любой тяжелый атом в одном белке находится в пределах 4,5 Å от любого тяжелого атома в другом белке, но в которых RMSD интерфейса не совпадает с в пределах 1,5 Å от исходного комплекса.) В некоторых симуляциях были неудачные события ассоциации, предшествовавшие успешному событию ассоциации. Мы отмечаем, что мы наблюдали несколько успешных событий ассоциации для каждой из пяти систем (таблица 1), и, как и ожидалось, мы не наблюдали никаких примеров диссоциации после образования экспериментально определенного комплекса.

Таблица 1.

Список обычных МД моделирования спонтанной ассоциации белок-белок

Успешные события ассоциации в этих пяти системах имеют несколько ключевых характеристик. Вместо того, чтобы формировать комплекс встреч в случайном интерфейсе и достигать нативного интерфейса (без диссоциации) посредством обширного поиска, в успешных ассоциативных событиях комплексы встреч имели тенденцию формироваться около нативного интерфейса, по крайней мере, для событий, наблюдаемых в пределах шкалы времени наши симуляции (порядка десятков микросекунд).(Для данной белок-белковой системы контакт, предшествующий успешному событию ассоциации, имел тенденцию быть неспецифическим, варьироваться в зависимости от различных событий, но обычно включал взаимодействия между заряженными остатками в нативном интерфейсе связывания или рядом с ним.) Напротив, встречаются комплексы, которые образуются. во время неудачных событий ассоциации показали большое разнообразие относительных положений белок-белок без явного предпочтения их положений в нативном комплексе (Рис. 3 и SI Приложение , Рис.S5).

Рис. 3.

Встречные комплексы, посещенные в успешных ассоциативных событиях, благоприятствовали структурам, в которых два белка были расположены аналогично тому, как они расположены в экспериментально определенном комплексе. Кадры моделирования были равномерно взяты из комплексов встреч и сопоставлены с более крупным белком. Для справки показан один снимок большего белка (синий рисунок), наложенный на несколько снимков атома Cα меньшего белка около центра нативного интерфейса связывания, взятого из неудачной (красные сферы) и успешной (зеленые сферы) ассоциации. траектории.Большая желтая сфера указывает на область, определяемую радиусом 10 Å вокруг центра масс границы связывания более крупного белка. Кинетически захваченные неродные состояния, которые не диссоциировали и не достигли нативного состояния во время моделирования, не были включены в этот анализ.

Успешные события ассоциации в пяти системах также имели сходные черты в переходном состоянии (совокупность конфигураций, из которых ассоциация и диссоциация равновероятны): в этих конфигурациях сформировалось не более 20% нативных контактов, а белок — Белковые интерфейсы все еще были сильно гидратированы.Мы определили конфигурации в ансамбле ассоциаций переходных состояний путем вычисления вероятности успешной ассоциации, p _Assoc (также известной как вероятность коммиттера), для нескольких конфигураций во время успешного события ассоциации (27, 28), и смогли для определения конфигураций в переходном состоянии или около него для всех пяти систем. Конфигурация классифицируется как член ансамбля переходных состояний, если p _Assoc = 50% (то есть, если дополнительные траектории, инициированные из этой конфигурации со случайными скоростями, полученными из распределения Больцмана, передают половину времени собственному комплексу и половину времени до несвязанного состояния).Все описанные здесь переходные состояния возникали, когда было сформировано <20% нативных контактов и пока между атомами, находящимися в контакте в нативном комплексе, оставалось значительное количество молекул воды (рис. 4). Учитывая интенсивные вычислительные усилия, необходимые для определения вероятностей коммиттера и идентификации переходных состояний, мы определили только значения коммиттера в одном успешном событии ассоциации для каждого состояния системы. Было обнаружено, что общие черты конфигураций переходных состояний качественно схожи при моделировании барназа – барстара с разными силовыми полями (таблица 1) и даже среди совершенно разных систем (рис.4 D ), однако, обеспечивая убедительное доказательство того, что эти переходные состояния представляют ансамбли переходных состояний для этих пяти систем.

Рис. 4.

Переходное состояние для ассоциации было сольватировано, и только <20% нативных контактов образовалось. Показаны конфигурации и части трасс I-RMSD от успешных событий ассоциации в обычных МД-моделированиях ( A ) ассоциации барназа-барстар и ( B ) РНКазы HI-SSB-Ct. Зеленые стрелки указывают точки, где p _Assoc было вычислено в успешном событии ассоциации (красные кружки).На вставках показан увеличенный вид области, близкой к переходному состоянию, показывая долю собственных контактов (черный) и частичную гидратацию вокруг интерфейса (синий) как функцию времени ( SI Приложение ). Дополнительные конфигурации вблизи переходного состояния ассоциации показаны для ( C ) димера инсулина, Ras-Raf-RBD и TYK2-псевдокиназы. Конфигурации показывают больший белок в виде синего рисунка, меньший белок в виде зеленого рисунка, межбелковые контакты остатков между остатками на нативном интерфейсе в виде сфер Ван-дер-Ваальса и воду в пределах 4 Å от границ нативного связывания в виде красной и белой солодки, демонстрируя отсутствие контактов белок-белок и большое количество воды на границе связывания.( D ) График вероятности ассоциации, p _Assoc , против доли нативных контактов и нормализованной координаты поверхности раздела воды (, вставка ). Доля собственных контактов оставалась ниже 30% даже для конфигураций, в которых вероятность перехода в сложное состояние со стороны коммиттера составляла 90%. Интерфейсы белок-белок в успешных событиях ассоциации, за исключением димера инсулина, который имеет относительно гидрофобный интерфейс, также остаются сольватированными более чем на 50%.Отметим, что эти наблюдения о доле собственных контактов и сольватации границы раздела качественно подобны для переходного состояния барназа – барстар, определенного в трех различных условиях силового поля: BB_0, BB_2 и BB_3 ( SI Приложение , рис. S7).

Обсуждение

Для комплекса фермент-ингибитор барназа-барстар, одного из наиболее экспериментально охарактеризованных белков-белковых комплексов (26), наши модели согласуются с предыдущими экспериментальными и вычислительными работами, включая обширный мутационный анализ (5, 29) и Моделирование броуновской динамики (30, 31).Комбинируя информацию из моделирования умеренного связывания и обычного МД моделирования, мы оценили свободную энергию связывания, Δ G _b , равной 19,2 (2) ккал⋅моль ^-1 [ K _d = 1,0 ( 2) × 10 ⁻¹⁴ M], скорость ассоциации k _на составляет 2,3 (2) × 10 ⁷ M ⁻¹ ⋅s ⁻¹ , а скорость диссоциации, k _от , чтобы составить 2.3 (3) × 10 ⁻⁷ с ⁻¹ .Эти полученные с помощью моделирования значения относительно хорошо соответствуют известным экспериментальным значениям Δ G _b = 19 ккал⋅моль ^-1 , k _на = 6 × 10 ⁸ M ^-1 ⋅ s ⁻¹ и k _off = 8 × 10 ⁻⁶ s ⁻¹ (32). (Дальнейшее обсуждение того, как рассчитывались значения моделирования, можно найти в Приложении SI .)

Примечательно, что наша атомная картина переходного состояния согласуется с мутационными и кинетическими исследованиями Шрайбера и его коллег (5, 33), которые предполагают, что переходное состояние возникает до того, как сформируется большинство нативных взаимодействий, и в то время как интерфейс белок-белок все еще сильно сольватирован.Более поздние экспериментальные работы по сопряженному фолдингу и связыванию неупорядоченных белковых доменов также предполагают, что большинство нативных контактов формируются после переходного состояния (34).

Кроме того, наше наблюдение о том, что ассоциированные белки уже имели относительные положения, аналогичные позициям в нативном комплексе, после установления контакта во время успешных симулированных ассоциативных событий, согласуется с идеей так называемого «воронкообразного» процесса ассоциации, в котором дальнодействующие электростатическое притяжение участвует в быстрой ассоциации барназа-барстар (31, 35) и других пар белок-белок с противоположно заряженными сайтами связывания (36).Это наблюдение также согласуется с предыдущими исследованиями связывания белок-пептид с помощью атомистического МД, в которых успешные пути ассоциации имели тенденцию быть воронкообразными, часто из-за электростатического управления (7, 11, 14). Соответственно, в недавнем исследовании связывания пептида с доменом PDZ наблюдались множественные события связывания и разрыва связывания до успешной ассоциации, и пептид не проводил интенсивного поиска на поверхности во время связывания (11).

Сильное сродство барстара к барназе и гидрофильная природа интерфейса делают его относительно необычной белок-белковой системой, поэтому поразительно, что особенности переходного состояния и комплекса столкновений, наблюдаемые в наших симуляциях, были общими для механизмов ассоциации. Из всех изученных в данной работе белок-белковых систем (рис.4). Этот общий механизм может, таким образом, также применяться к более широкому классу белок-белковых комплексов, которые — подобно системам, изучаемым здесь ( SI Приложение , Таблица S1) — не претерпевают больших конформационных изменений при связывании.

Мы наблюдали обратимую ассоциацию набора из пяти белок-белковых систем с их соответствующими экспериментально определенными структурами, используя усовершенствованный метод отбора проб, который позволил повысить эффективность отбора проб на целых девять порядков. Вместе с нашим долгосрочным традиционным моделированием МД, которое дало множество событий спонтанной ассоциации, наши результаты дают представление о механизмах белок-белковой ассоциации на атомарном уровне.В будущем эта методология может быть использована для определения структур и механизмов ассоциации по крайней мере некоторых белок-белковых комплексов, которые еще не были экспериментально охарактеризованы. Возможность наблюдать как ассоциации, так и события диссоциации может быть особенно полезной в этом контексте, помогая отличить термодинамически стабильные комплексы от кинетически захваченных состояний, которые малонаселены.

Методы

МД моделирования.

Моделирование основывалось на кристаллических структурах белковых комплексов, перечисленных в приложении SI , таблица S1.Если не указано иное, остатки Lys, Arg, Asp и Glu, а также N- и C-концы моделировались в их заряженных состояниях, и все остатки His были нейтральными. Для растворимых белков структуры сольватировали молекулами воды и добавляли противоионы до тех пор, пока система не стала в целом нейтральной. Мы использовали силовое поле Amber ff99SB * -ILDN (37⇓ – 39) и модель воды TIP3P (40) для этих симуляций, за исключением нескольких симуляций barnase – barstar, в которых мы также использовали четырехузельную модель воды TIP4P. / 2005 (41) в качестве контроля.Система Ras – Raf-RBD содержала лиганд GppNHp, аналог GTP, а система TYK2-псевдокиназа содержала две копии лигандного соединения 7012, ингибитора TYK2. Эти лиганды были параметризованы с помощью обобщенного силового поля Амбера (42).

Для системы мембрана-димер белка CLC-ec1 мы усекли динамическую N-концевую спираль (остатки 17–30) на обоих мономерах и вставили систему в липидный бислой пальмитоил олеоил фосфатидилэтаноламина (POPE). Силовое поле CHARMM27 использовалось для белка, ионов и воды (43, 44), а силовое поле CHARMM36 — для липидов (45).Мы также скорректировали заряды боковых цепей остатков аспартата, глутамата и аргинина (поправка «DER»), чтобы ослабить константу ассоциации ацетата гуанидиния (46).

Для некоторых из наших белок-белковых систем мы применили торсионные поправки к диэдрамм скелета φ и ψ, состоящие из дополнительного потенциала U = k ∑m = 1M (−1) ^{m — 1} [(1 + cos m (φ — φ ′)) / m !] ( M = 6), где k находится в диапазоне от 1 до 5 ккал⋅моль ⁻¹ , и косинусные члены были центрированы на φ ′ = φ _xtal — 180 °.Этот термин добавляет ограничение магистрали и помогает предотвратить деградацию системы в микросекундном масштабе времени (46). Даже с добавлением этих терминов, остов протеина может колебаться, и, что более важно, боковые цепи протеина сохраняют полную гибкость. Мы наблюдали, например, тонкие, но значительные колебания боковой цепи на границе связывания барназа-барстар ( SI Приложение , Fig. S2). Конкретные значения k , двугранности позвоночника, к которым была применена эта поправка, дальнейшее обоснование этих условий и дополнительные детали моделирования можно найти в Приложении SI .

Закаленный переплет.

Чтобы улучшить выборку при моделировании ассоциации белок-белок, мы использовали подход, который мы называем умеренным связыванием, которое аналогично моделированию темперирования (47, 48), за исключением того, что термины в энергетической функции системы, а не ее температуре , обновляются во время моделирования. Закаленное связывание динамически масштабирует различные атомные взаимодействия во время МД-моделирования с коэффициентом λ , который обновляется по лестнице дискретных значений, λ _i .На самой нижней ступеньке лестницы (ступень 0) атомные взаимодействия не масштабируются (т.е. λ ₀ = 1). Попытка обновления была выполнена в два этапа. Сначала было вычислено следующее нормированное распределение вероятностей для данной атомной конфигурации, x : p (λi) = exp (−βHi (x) + fi) ∑jexp (−βHj (x) + fj).

Здесь β = (kBT) −1, k _B — постоянная Больцмана, T — температура, H _i — функция энергии или гамильтониан на ступени λ _i и f _i — весовой коэффициент свободной энергии на ступени i , рассчитанный адаптивно во время моделирования.Во-вторых, новая ступень была выбрана с вероятностью, соответствующей p ( λ _i ) (49). Наши модели умеренного связывания приближены к электростатическим и ван-дер-ваальсовым несвязанным взаимодействиям между различными группами атомов в системе. Дополнительные сведения о закаленном переплете можно найти в Приложении SI .

Благодарности

Мы благодарим Майкла Иствуда, Кристиана Предеску, Хесуса Изагирре и Дуга Иерарди за полезные обсуждения; и Беркман Франк, Ребекка Биш-Корнелиссен и Джессика МакГиллен за помощь в редактировании.

Сноски

• Вклад авторов: A.C.P., D.J., K.Y. и D.E.S. спланированное исследование; A.C.P., D.J., K.Y., D.S. и T.M.W. проведенное исследование; и A.C.P., D.J., K.Y. и D.E.S. написал газету.

• Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

• Эта статья представляет собой прямое представление PNAS.

• Эта статья содержит вспомогательную информацию на сайте www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.1073/pnas.1815431116/-/DCSupplemental.

• Авторские права © 2019 Автор (ы). Опубликовано PNAS.

Обзор анализа белок-белкового взаимодействия | Thermo Fisher Scientific

Белки контролируют все биологические системы в клетке, и хотя многие белки выполняют свои функции независимо, подавляющее большинство белков взаимодействуют с другими для обеспечения надлежащей биологической активности. Характеристика белок-белковых взаимодействий с помощью таких методов, как коиммунопреципитация (ко-IP), анализ методом «pull-down», перекрестное связывание, перенос метки и дальневестерн-блот-анализ имеет решающее значение для понимания функции белка и биологии клетки.

Посмотреть все продукты для анализа взаимодействия белков

---

Введение в белок-белковые взаимодействия

Белки — это рабочие лошадки, которые способствуют большинству биологических процессов в клетке, включая экспрессию генов, рост клеток, пролиферацию, поглощение питательных веществ, морфологию, подвижность, межклеточную коммуникацию и апоптоз. Но клетки реагируют на множество стимулов, и поэтому экспрессия белка — это динамический процесс; белки, которые используются для выполнения определенных задач, не всегда могут быть экспрессированы или активированы.Кроме того, не все клетки равны, и многие белки экспрессируются в зависимости от типа клетки. Эти основные характеристики белков предполагают сложность, которую может быть трудно исследовать, особенно при попытке понять функцию белка в надлежащем биологическом контексте.

Критические аспекты, необходимые для понимания функции белка, включают:

• Последовательность и структура белка — используются для обнаружения мотивов, которые предсказывают функцию белка
• История эволюции и консервативные последовательности — определяет ключевые регуляторные остатки
• Экспрессия профиль — выявляет специфичность клеточного типа и то, как регулируется экспрессия
• Посттрансляционные модификации — фосфорилирование, ацилирование, гликозилирование и убиквитинирование предполагают локализацию, активацию и / или функцию
• Взаимодействия с другими белками — функция может быть экстраполирована зная функцию партнеров по связыванию
• Внутриклеточная локализация — может указывать на функцию белка

До конца 1990-х годов анализ функции белков в основном фокусировался на отдельных белках.Однако, поскольку большинство белков взаимодействуют с другими белками для правильного функционирования, их следует изучать в контексте их взаимодействующих партнеров, чтобы полностью понять их функцию. С публикацией генома человека и развитием области протеомики понимание того, как белки взаимодействуют друг с другом и идентификация биологических сетей, стало жизненно важным для понимания того, как белки функционируют в клетке.

Справочник по приготовлению белков

Узнайте больше о том, как обессоливать, заменять буфер, концентрировать и / или удалять загрязняющие вещества из образцов белка, иммунопреципитации и других методах очистки и очистки белков с помощью различных инструментов биологии белков Thermo Scientific в этом 32-страничном справочнике.

• Иммунопреципитация (IP), co-IP и хроматин-IP
• Метки очистки рекомбинантного белка
• Безопасный диализ образцов белка с помощью диализных кассет и устройств Slide-A-Lyzer
• Быстрое обессоливание образцов с высоким извлечением белка с помощью вращения Zeba колонки и планшеты для обессоливания
• Эффективное извлечение определенных загрязняющих веществ с помощью смол, оптимизированных для удаления детергентов или эндотоксинов
• Быстрое концентрирование разбавленных образцов белка с помощью концентраторов белка Pierce

---

Типы белок-белковых взаимодействий

Белковые взаимодействия в основном характеризуются как стабильные или временные, и оба типа взаимодействий могут быть как сильными, так и слабыми.Стабильные взаимодействия связаны с белками, очищенными как мульти-субъединичные комплексы, и субъединицы этих комплексов могут быть идентичными или разными. Гемоглобин и ядерная РНК-полимераза являются примерами мульти-субъединичных взаимодействий, которые образуют стабильные комплексы.

Ожидается, что временные взаимодействия контролируют большинство клеточных процессов. Как следует из названия, временные взаимодействия носят временный характер и обычно требуют набора условий, способствующих взаимодействию, таких как фосфорилирование, конформационные изменения или локализация в отдельных областях клетки.Временные взаимодействия могут быть сильными или слабыми, быстрыми или медленными. Находясь в контакте со своими партнерами по связыванию, временно взаимодействующие белки участвуют в широком спектре клеточных процессов, включая модификацию белков, транспорт, фолдинг, передачу сигналов, апоптоз и клеточный цикл. В следующем примере проиллюстрированы белковые взаимодействия, которые регулируют апоптотические и антиапоптотические процессы.

Тяжелое белок-белковое взаимодействие BAD. Панель A: окрашенный кумасси гель SDS-PAGE рекомбинантного легкого и тяжелого BAD-GST-HA-6xHIS, очищенный из лизатов HeLa IVT (L) с использованием тандемного сродства глутатионовой смолы (E1) и кобальтовой смолы (E2).Показан расход (FT) из каждого столбца. Панель B: Схема фосфорилирования BAD и белковых взаимодействий во время выживания и гибели клеток (т.е. апоптоза). Панель C: покрытие последовательности белка BAD, показывающее идентифицированные сайты консенсусного фосфорилирования Akt (красный прямоугольник). Панель D: МС-спектры меченного стабильным изотопом BAD пептида HSSYPAGTEDDEGmGEEPSPFr.

---

Белки связываются друг с другом посредством комбинации гидрофобных связей, сил Ван-дер-Ваальса и солевых мостиков в специфических доменах связывания каждого белка.Эти домены могут быть небольшими связывающими щелями или большими поверхностями и могут состоять всего из нескольких пептидов или состоять из сотен аминокислот. На силу связывания влияет размер связывающего домена. Одним из примеров общего поверхностного домена, который способствует стабильным межбелковым взаимодействиям, является лейциновая молния, которая состоит из α-спиралей на каждом белке, которые связываются друг с другом параллельным образом посредством гидрофобного связывания регулярно расположенных остатков лейцина на каждом α -спираль, которая выступает между соседними спиральными пептидными цепями.Из-за плотной молекулярной упаковки лейциновые молнии обеспечивают стабильное связывание для мультибелковых комплексов, хотя все лейциновые молнии не связываются одинаково из-за нелейциновых аминокислот в α-спирали, которые могут уменьшить молекулярную упаковку и, следовательно, силу взаимодействие.

Два домена гомологии Src (SH), Sh3 и Sh4, являются примерами общих временных связывающих доменов, которые связывают короткие пептидные последовательности и обычно обнаруживаются в сигнальных белках. Домен Sh3 распознает пептидные последовательности с фосфорилированными остатками тирозина, которые часто указывают на активацию белка.Домены Sh3 играют ключевую роль в передаче сигналов рецептора фактора роста, во время которой лиганд-опосредованное фосфорилирование рецептора по остаткам тирозина привлекает нижестоящие эффекторы, которые распознают эти остатки через их домены Sh3. Домен Sh4 обычно распознает богатые пролином пептидные последовательности и обычно используется киназами, фосфолипазами и GTPases для идентификации белков-мишеней. Хотя оба домена Sh3 и Sh4 обычно связываются с этими мотивами, специфичность для различных белковых взаимодействий диктуется соседними аминокислотными остатками в соответствующем мотиве.

---

Биологические эффекты белок-белковых взаимодействий

Результат двух или более белков, которые взаимодействуют с определенной функциональной целью, можно продемонстрировать несколькими различными способами. Измеримые эффекты белковых взаимодействий описаны следующим образом:

• Изменение кинетических свойств ферментов, что может быть результатом незначительных изменений в связывании субстрата или аллостерических эффектах
• Обеспечение канализации субстрата путем перемещения субстрата между доменами или субъединицами , что в конечном итоге приводит к намеченному конечному продукту
• Создание нового сайта связывания, обычно для малых эффекторных молекул
• Инактивация или уничтожение белка
• Изменение специфичности белка в отношении его субстрата посредством взаимодействия с различными партнерами связывания, например.g., продемонстрировать новую функцию, которую ни один из белков не может проявлять по отдельности
• Выполняет регуляторную роль либо в восходящем, либо в последующем событии

---

Общие методы анализа белок-белковых взаимодействий

Обычно для проверки, характеристики и подтверждения белковых взаимодействий необходимо сочетание методов. Ранее неизвестные белки могут быть обнаружены по их ассоциации с одним или несколькими известными белками. Анализ взаимодействия белков может также выявить уникальные, непредвиденные функциональные роли хорошо известных белков.Обнаружение или проверка взаимодействия — это первый шаг на пути к пониманию того, где, как и при каких условиях эти белки взаимодействуют in vivo и функциональных последствий этих взаимодействий.

Хотя различных методов и подходов к изучению межбелковых взаимодействий слишком много, чтобы описать их здесь, в таблице ниже и оставшейся части этого раздела основное внимание уделяется распространенным методам анализа межбелковых взаимодействий и типам взаимодействий, которые могут быть изучены с использованием каждый метод.Таким образом, стабильные белок-белковые взаимодействия легче всего выделить физическими методами, такими как коиммунопреципитация и анализ методом pull-down, поскольку белковый комплекс не распадается с течением времени. Слабые или временные взаимодействия могут быть идентифицированы с использованием этих методов, сначала ковалентно сшивая белки, чтобы заморозить взаимодействие во время co-IP или pull-down. Альтернативно, перекрестное сшивание, наряду с переносом метки и анализом дальнего вестерн-блоттинга, можно проводить независимо от других методов для выявления межбелковых взаимодействий.

Общие методы анализа различных типов белковых взаимодействий

Стабильный анализ

Метод	Белковые взаимодействия
Коиммунопреципитация (co-IP)	Стабильная или сильная
Сильная или	Pull-down
Анализ взаимодействия сшивающего белка	Временное или слабое
Анализ взаимодействия белков переноса метки	Временное или слабое
Дальневосточный блот-анализ	Умеренно стабильный

---

Коиммунопреципитация (ко-IP)

Коиммунопреципитация (co-IP) — популярный метод обнаружения взаимодействия белков.Co-IP проводится по существу так же, как иммунопреципитация (IP) одного белка, за исключением того, что целевой белок, осажденный антителом, также называемый «приманкой», используется для соосаждения комплекса связывающий партнер / белок. , или «добыча», из лизата. По существу, взаимодействующий белок связывается с антигеном-мишенью, который связывается антителом, иммобилизованным на носителе. Иммунопреципитированные белки и их партнеры по связыванию обычно обнаруживаются электрофорезом в полиакриламидном геле с додецилсульфатом натрия (SDS-PAGE) и вестерн-блоттингом.Предположение, которое обычно делается при соосаждении связанных белков, состоит в том, что эти белки связаны с функцией антигена-мишени на клеточном уровне. Однако это только предположение, которое подлежит дальнейшей проверке.

Совместная иммунопреципитация циклина B и Cdk1 . Магнитные гранулы Thermo Scientific Pierce Protein A / G связываются с антителом Cdk1 в комплексе с Cdk1. Циклин B связан с Cdk1 и захватывается вместе со своим партнером по связыванию.

---

Анализы Pull-down по методологии аналогичны коиммунопреципитации из-за использования подложки из шариков для очистки взаимодействующих белков. Однако разница между этими двумя подходами заключается в том, что в то время как co-IP использует антитела для захвата белковых комплексов, в методах «pull-down» используется белок «приманка» для очистки любых белков в лизате, которые связываются с приманкой. Нисходящие анализы идеальны для изучения сильных или стабильных взаимодействий или тех, для которых нет антител для коиммунопреципитации.

Общая схема анализа методом выпадения. Нисходящий анализ — это мелкомасштабная методика аффинной очистки, аналогичная иммунопреципитации, за исключением того, что антитело заменяется какой-либо другой системой аффинности. В этом случае аффинная система состоит из глутатион-S-трансферазы (GST), белка или связывающего домена, меченного полигис- или стрептавидином, который захватывается глутатионом, хелатом металла (кобальт или никель) или покрытыми биотином агарозными шариками. , соответственно.Иммобилизованный белок, меченный слиянием, действует как «приманка» для захвата предполагаемого партнера по связыванию (т.е. «жертвы»). В типичном нисходящем анализе иммобилизованный белок-приманка инкубируется с клеточным лизатом, и после предписанных стадий промывки комплексы выборочно элюируются с использованием конкурирующих аналитов или буферов с низким pH или восстанавливающих буферов для анализа в геле или вестерн-блоттинга.

---

Анализ взаимодействия сшивающего белка

Большинство белок-белковых взаимодействий являются временными, лишь кратковременно происходящими как часть единственного каскада или другой метаболической функции внутри клетки.Сшивание взаимодействующих белков — это подход к стабилизации или постоянному соединению компонентов комплексов взаимодействия. Как только компоненты взаимодействия ковалентно сшиты, другие стадии (например, лизис клеток, аффинная очистка, электрофорез или масс-спектрометрия) могут быть использованы для анализа взаимодействия белок-белок при сохранении исходного взаимодействующего комплекса.

Гомобифункциональные сшивающие агенты, реагирующие с амином, могут быть добавлены к клеткам для сшивания потенциально взаимодействующих белков вместе, которые затем могут быть проанализированы после лизиса с помощью вестерн-блоттинга.Сшивающие агенты могут быть мембранопроницаемыми, такими как DSS, для сшивания внутриклеточных белков, или они могут быть непроницаемыми для мембраны, такими как BS3, для сшивания белков клеточной поверхности. Кроме того, некоторые сшивающие агенты могут быть расщеплены восстанавливающими агентами, такими как DSP или DTSSP, для обращения сшивок.

В качестве альтернативы, гетеробифункциональные сшивающие агенты, которые содержат фотоактивируемую группу, такие как продукт SDA или Sulfo-SDA, могут быть использованы для захвата переходных взаимодействий, которые могут происходить, например, после определенного стимула.Фотоактивация также может происходить после метаболического мечения фотоактивируемыми аминокислотами, такими как L-фото-лейцин или L-фото-метионин.

Сайты сшивания между белками могут быть картированы с высокой точностью с помощью масс-спектрометрии, особенно если используется расщепляемый МС сшивающий агент, такой как DSSO или DSBU.

---

Анализ взаимодействия белков переноса меток

Перенос метки включает сшивание взаимодействующих молекул (например, белков наживки и жертвы) с меченым сшивающим агентом, а затем расщепление связи между наживкой и добычей, так что метка остается прикрепленной к жертве.Этот метод особенно ценен из-за его способности идентифицировать белки, которые слабо или временно взаимодействуют с интересующим белком. Новые неизотопные реагенты и методы продолжают делать этот метод более доступным и простым в использовании для любого исследователя.

Экспериментальная стратегия переноса биотиновой метки Sulfo-SBED и анализа методом вестерн-блоттинга.

---

Дальневосточный блот-анализ

Подобно тому, как анализы pull-down отличаются от ко-IP в обнаружении белок-белковых взаимодействий с использованием меченых белков вместо антител, так и анализ дальнего вестерн-блоттинга отличается от анализа вестерн-блоттинга , поскольку выявляются белок-белковые взаимодействия. путем инкубации белков, подвергнутых электрофорезу, с очищенным, меченым белком-приманкой вместо антитела, специфичного к целевому белку, соответственно.Термин «далеко» был принят, чтобы подчеркнуть это различие.

Схема дальнего вестерн-блоттинга для анализа межбелковых взаимодействий. В этом примере меченый белок-приманка используется для зондирования переносящей мембраны или геля на предмет белка жертвы. После связывания антитело, конъюгированное с ферментом (пероксидаза хрена; HRP), которое нацелено на бирку-приманку, используется для обозначения взаимодействия, которое затем обнаруживается ферментативной хемилюминесценцией. Этот общий подход может быть скорректирован с помощью немаркированного белка приманки, который обнаруживается антителами, биотинилированного белка приманки, обнаруживаемого конъюгированным с ферментом стрептавидина, или меченного радиоактивным изотопом белка приманки, обнаруживаемого при воздействии на пленку.

---

1. Golemis E (2002) Белковые взаимодействия: руководство по молекулярному клонированию. Колд-Спринг-Харбор (Нью-Йорк): Лабораторный пресс Колд-Спринг-Харбор. p ix, 682.
2. Phizicky EM, Fields S (1995) Белковые взаимодействия: методы обнаружения и анализа. Microbiol Rev 59: 94–123.

Взаимодействие белок-белок — обзор

2.2 Регуляция посттрансляционной модификацией

Общей чертой многих опухолей является нарушение регуляции путей передачи сигнала, что приводит к конститутивной и часто лиганд-независимой активации.Как конечные эффекторы этих путей, функция фактора ETS значительно изменяется при раке. Помимо того, что они находятся ниже многих RTK (например, HER2 / neu), факторы ETS регулируют экспрессию множества рецепторов, включая HER2 / neu, рецептор M-CSF, MET, c-kit и рецептор VEGF (Sementchenko & Watson, 2000). ).

Функции фактора ETS контролируются фосфорилированием, ацетилированием, сумоилированием, убиквитинилированием и гликозилированием (обзоры см. В Charlot, Dubois-Pot, Serchov, Tourrette, & Wasylyk, 2010; Tootle & Rebay, 2005; Yordy & Muise-Helmericks, 2000).

Одной из наиболее изученных посттрансляционных модификаций является фосфорилирование. Фосфорилирование белков ETS опосредует влияние на связывание ДНК, межбелковое взаимодействие, активацию транскрипции и субклеточную локализацию. Киназы ERK, JNK и p38 MAP являются нижележащими компонентами сигнальных каскадов. ERK активируются в ответ на митогенные сигналы, тогда как JNK и p38 / SAPK реагируют на сигналы стресса. Конкретные факторы ETS, включая ETS1, ETS2, ELK1, ELK3, ELK4, GABPA, SPIB, ETV1, ETV4 и ETV5, могут фосфорилироваться MAPK, что приводит к усилению активации транскрипции (Charlot et al., 2010).

Как отмечалось выше, фосфорилирование сайта митоген-активируемой протеинкиназы (ERK) рядом с доменом PNT, как было показано, положительно регулирует транскрипционную активность ETS1 и ETS2. Хотя фосфорилирование ETS1 киназой MAP не влияет на связывание ДНК, индуцированное кальцием фосфорилирование ETS1 происходит по остаткам серина, присутствующим рядом с ДНК-связывающим доменом, и ингибирует ДНК-связывающую активность ETS1, не влияя на ядерную локализацию. Активность ETS1 и ETS2 также может быть активирована PKC в клетках инвазивного рака молочной железы (Lindemann, Braig, Ballschmieter, et al., 2003; Линдеманн, Брейг, Хаузер, Нордхайм и Диттмер, 2003 г.). Напротив, активность ETV6 негативно регулируется фосфорилированием MAPK, что приводит к его ядерному экспорту и снижению ДНК-связывающей активности. Процессы, которые обратимо контролируются фосфорилированием белка, требуют баланса между активностями протеинкиназы и протеинфосфатазы. Таким образом, важно оценить, связаны ли специфические протеинфосфатазы с дефосфорилированием белков ETS.

Часто связанное с фосфорилированием ацетилирование также регулирует функцию гена ETS.Ацетилирование ETV1 усиливает его ДНК-связывающую активность и способность транскрипционно активировать гены-мишени (Goel & Janknecht, 2003). В ответ на передачу сигналов TGFβ ETS1 ацетилируется и диссоциирует от комплексов CBP / p300 (Czuwara-Ladykowska, Sementchenko, Watson, & Trojanowska, 2002). Активность FLI1 подавляется посредством серии последовательных посттрансляционных модификаций (фосфорилирование и ацетилирование Thr312 с помощью фактора, связанного с связывающим белком p300 / CREB), что приводит к отсоединению от гена-мишени (например,g., коллаген) в ответ на TGFβ (Asano et al., 2009; Asano & Trojanowska, 2009).

Факторы ETS подвергаются убиквитинированию и последующей протеосомной деградации. ETV1, ETV4 и ETV5 каждый содержит три потенциальных связывающих мотива для убиквитинлигазы COP1. ETV1 деградирует после убиквитинирования COP1. Данные подтверждают мнение о том, что COP1 функционирует как опухолевый супрессор, опосредованный его негативной регуляцией ETV1, ETV4 и ETV5. Действительно, дефицит COP1 в простате мышей коррелирует с повышенным ETV1 и повышенной пролиферацией клеток, гиперплазией и ранней интраэпителиальной неоплазией простаты (Vitari et al., 2011).

Было показано, что сумоилирование влияет на стабильность, активность и локализацию его мишеней. Было обнаружено, что модификация SUMO изменяет функцию нескольких факторов транскрипции, включая членов семейства ETS. Напр., ELK1 модифицируется с помощью SUMO, и эта модификация отменяется активацией пути киназы ERK-MAP. Механически было показано, что сумоилирование ELK1 способствует привлечению активности гистондеацетилазы 2 к промоторам. Это рекрутирование ведет к снижению ацетилирования гистонов и изменению структуры хроматина, что приводит к репрессии транскрипции генов-мишеней ELK1 (Yang & Sharrocks, 2004).Напротив, сумоилирование в указанном домене ETV6 ингибирует ETV6-опосредованную репрессию (Chakrabarti & Nucifora, 1999; Chakrabarti et al., 1999), связанную с секвестированием в субядерные компартменты. Мутация акцепторного сайта (ов) SUMO приводит к усилению репрессии транскрипции, предположительно из-за снижения ядерного экспорта (Wood, Irvin, Nucifora, Luce, & Hiebert, 2003). Сумоилирование ETS1, ETV4 и ETV5 приводит к снижению транскрипционной активности.

Будущие исследования помогут выяснить функциональное влияние конкретных посттрансляционных модификаций на активность факторов транскрипции ETS.По мере развития специфических антител станет возможным определять временные отношения между конкретными посттрансляционными событиями. С помощью такого анализа также можно будет определить, действуют ли определенные события совместно или антагонистично.

Белок-белковое взаимодействие — обзор

1 Введение

Белок-белковые взаимодействия (ИПП) — это обширная и сложная сеть реакций, важных для регуляции и выполнения большинства биологических процессов.Недавно эту сеть назвали «интерактомом». ¹ Число бинарных отношений между белками может составлять 200 000 PPI ² или больше, при этом идентифицировано только около 8%. ³ Интерактом является богатым мишенями, но относительно неизученным источником новых лекарств от неизлечимых заболеваний или лекарств, превосходящих используемые в настоящее время агенты. Активность многих продаваемых на рынке препаратов с неизвестными или плохо определенными механизмами действия (MOA) также, вероятно, является результатом воздействия на ИПП.

В этой главе не рассматриваются аналитические вопросы, связанные с обнаружением ИЦП или обнаружением ингибирования или стабилизации ИЦП.В этой главе освещаются специфические для ИПП вопросы, относящиеся к разработке лекарств, и недавний прогресс в решении проблем ИПП с акцентом на онкологическое применение. Оценка ИПП, связанных с инициированием, ростом и распространением рака, очень активна ^4,5 из-за ограничений текущих целей, например, успешного ингибирования стимулирующих рост протеинкиназ, ферментов и рецепторов, связанных с G-белком ( GPCR) ограничены из-за частых мутаций мишени и гетерогенной природы опухолей.Повышенный интерес к ИПП среди медицинских химиков стал результатом недавнего успеха в отношении ИПП, ранее считавшихся трудноизлечимыми, и интенсивной конкуренции с традиционными мишенями, например, протеинкиназами и GPCR. Кроме того, терапевтический эффект ингибиторов или стабилизаторов ИПП, которые используют множественные относительно низкоэнергетические взаимодействия с поверхностью белка для достижения активности, потенциально менее чувствителен к ускользанию белка-мишени посредством мутации. Однако, чтобы преуспеть, химик и команда, работающие с конкретным PPI, должны полностью понимать связанную биологию и биохимию белка, а также расширять свои химические способности.

Электростатика модулирует специфичность на консервативном стерическом каркасе

Abstract

Улучшенное знание белок-белковых взаимодействий необходимо для лучшего понимания метаболических и сигнальных сетей, а также клеточных функций. Прогресс обычно основан на определении структуры и предсказаниях с использованием известных структур, а также на вычислительных методах, основанных на эволюционной информации или подробных атомистических описаниях. Мы предположили, что в случае взаимодействий через общий интерфейс, между белками из пары семейств паралогов или внутри семейства паралогов, относительно простое описание интерфейса могло бы различать связывающие и не связывающие пары.Используя данные связывания для нескольких систем и крупномасштабное сравнительное моделирование, основанное на известных шаблонных сложных структурах, было обнаружено, что заряд-зарядовые взаимодействия (для групп, несущих чистый заряд), как правило, являются лучшим дискриминантом, чем скрытая неполярная поверхность. Это особенно верно для семейств паралогов, которые менее расходятся, с более надежным сравнительным моделированием. Мы предполагаем, что электростатические взаимодействия являются основными детерминантами специфичности в таких системах, наблюдение, которое может быть использовано для прогнозирования партнеров по связыванию.

Образец цитирования: Иванов С.М., Cawley A, Huber RG, Bond PJ, Warwicker J (2017) Белковые взаимодействия в паралогах: электростатика модулирует специфичность на консервативном стерическом каркасе. PLoS ONE 12 (10): e0185928. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0185928

Редактор: Нараянасвами Шринивасан, Индийский институт науки, ИНДИЯ

Поступила: 19 июня 2017 г .; Принято к печати: 21 сентября 2017 г .; Опубликовано: 10 октября 2017 г.

Авторские права: © 2017 Ivanov et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Наборы данных, используемые в этой статье, были получены из соответствующей литературы и связанных источников данных.

Финансирование: AC получил стипендию для получения докторской степени от Британского совета по исследованиям в области биотехнологии и биологических наук (BBSRC, номер гранта BB / D526561 / 1).Компания SMI получила степень доктора философии в рамках сингапурской программы A * STAR — Манчестер (Великобритания).

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Взаимодействие между биополимерами имеет решающее значение для управления и поддержания физиологических процессов. Хотя проекты по секвенированию генома предоставляют большие объемы данных о последовательности белков от многих организмов, наше понимание специфичности связывания между белками и того, как белок выбирает партнеров из близкородственных альтернатив, остается ограниченным.Большая часть работы по определению детерминант специфичности сосредоточена на последовательностях и структурах задействованных белков. Методы идентификации остатков, определяющих специфичность, сталкиваются с проблемами, часто из-за отсутствия подходящих экспериментально определенных структур или отсутствия данных по аффинности [1]. Там, где доступны структурные модели, вычислительные прогнозы белок-белковых взаимодействий фокусируются на таких аспектах ассоциации, как размер, форма и физико-химическая взаимодополняемость на интерфейсе взаимодействия [2, 3], а также на факторах, которые различают специфические и неспецифические взаимодействия [4] Все чаще экспериментальные данные комбинируются с физико-химическими расчетами, чтобы обеспечить предсказание границ раздела и роли отдельных остатков на границах раздела [5,6], и, в свою очередь, эксперименты руководствуются такими расчетами [7].Данные о последовательности, эволюции и экспрессии также могут быть включены в прогнозы [8]. Вычислительные методы могут сравниваться с экспериментально определенными комплексами в исследованиях на уровне сообщества [9,10].

Геномные и протеомные исследования показали, что большинство белков принадлежит к семействам эволюционно и часто функционально связанных молекул [11]. Количество белков в данном семействе увеличивается за счет дупликации генов и, как следствие, образования паралогов. Например, геном человека кодирует несколько сотен протеинкиназ, которые, как полагают, возникли в результате крупномасштабных и мелких генетических дупликаций [12].Когда рассматриваются взаимодействия между белками в паралогических семьях, поддержание физиологической клеточной передачи сигналов требует, чтобы белки различали очень похожие поверхности. Было предпринято несколько подходов к попыткам рационализировать такие сложные взаимодействия. Коэкспрессированные белки обогащены взаимодействующими парами [13], и внутри этих пар могут существовать сигнатуры коэволюционирующих последовательностей для взаимодействия [14]. Структурные и биоинформатические исследования показали, что интерфейсы белок-белок можно разделить на сердцевину и ободок, причем ободок обогащен остатками, специфичными для подсемейства [15].Были попытки рационализировать специфичность с помощью компьютерных исследований на разных уровнях теоретической сложности. Фонг и Китинг [16] оценили возможность связывания различных пар факторов транскрипции лейциновой молнии, представляя каждую пару как многомерный вектор, элементы которого представляют различные пары аминокислот из двух противоположных цепей. Затем каждый вектор умножается на вектор соответствующих весов для различных пар. Однако большинство интерфейсов более сложны, чем спиральная спираль димера лейциновой молнии, и менее поддаются такому подходу.Следовательно, атомистические модели более заметны в рационализации детерминант специфичности. Расчеты электростатических взаимодействий с помощью методов Обобщенного Борна или Пуассона-Больцмана, в сочетании с площадью поверхности, часто используются в молекулярной механике и оказались успешными в идентификации детерминант специфичности и механизмов распознавания [17,18]. Из-за протяженности интерфейсов даже небольших комплексов белок-белок такие методы обычно более успешны в рационализации связывания белок-небольшие молекулы, чем связывание белок-белок [19].Более дорогостоящие в вычислительном отношении теоретические расчеты более высокого уровня, такие как теория функционала плотности и квантовая механика, почти исключительно выполняются на системах белок – малые молекулы [20].

Настоящий отчет исследует специфичность паралогов белок-белковых взаимодействий со структурной точки зрения, сочетая детализацию на атомистическом уровне с быстрым расчетом электростатических взаимодействий и поверхностного захоронения. При вычислении межфазных свойств используется эмпирический расчетный подход с использованием подхода Ли и Ричардса [21] к доступной для растворителя площади поверхности (SASA) и расчетов зарядовых взаимодействий между группами, несущими общий заряд [22], по методике Дебая-Хюккеля.Вычисленные свойства сравниваются между взаимодействующими и невзаимодействующими парами белков, идентифицированными из литературы. Это исследование направлено на то, чтобы установить, различают ли эти простые дескрипторы интерфейса связывающие и несвязывающие пары в паралогичных межбелковых взаимодействиях. Были определены наборы экспериментальных данных вместе со структурными шаблонами для моделирования паралогических комплексов, так что эта гипотеза может быть проверена. Возможно, наиболее ясным примером является гетеродимеризация транскрипционного фактора посредством лейциновых молний, ​​где зарядовые взаимодействия модулируют специфичность относительно консервативной стерической основы [23].Простая модель площади поверхности и электростатики позволяет быстро оценить межфазную энергетику по широкому диапазону паралогических комплексов, генерируемых сравнительным моделированием замены боковой цепи. Было обнаружено, что модель лейциновой застежки-молнии для специфичности, опосредованной зарядом, сохраняется и в других системах, хотя как эффект, так и уверенность, с которой она может быть оценена, тем меньше, чем дальше расходятся последовательности между матричными и смоделированными белками. Хотя существует множество примеров белок-белковых взаимодействий семейства паралогов, соответствующие экспериментальные данные ограничены.Улучшенное моделирование специфичности таких взаимодействий приведет к лучшему пониманию взаимосвязей структура-функция и сетей взаимодействия белок-белок.

Методы

Выравнивание последовательностей и сравнительное моделирование

Ключевыми требованиями к системе, которая будет включена в это исследование, являются доступность данных о связывании и наличие по крайней мере одного репрезентативного комплекса в базе данных структур белков [24]. После получения трехмерной структуры комплекса создается множественное выравнивание последовательностей между каждой молекулой в шаблоне и соответствующим набором паралогов.Последовательности были получены из UniProt [25]. Выравнивание последовательностей выполнялось с настройками по умолчанию T-Coffee [26] и использовалось для создания трехмерной структуры для каждой возможной комбинации потенциальных взаимодействующих агентов. Конвейер сравнительного моделирования включал замену боковой цепи на фиксированные магистрали. Идентичные боковые цепи между шаблоном и моделью поддерживаются в их конформерах, в то время как замененные боковые цепи переупаковываются [27] с адаптацией [28] самосогласованного метода среднего поля для выбора ротамера из библиотеки ротамеров [29].Алгоритм выполняет попарную упаковку ротамеров с соблюдением заданного допуска на столкновение радиусов Ван-дер-Ваальса. За пределами этого допуска перекрытие атомных ван-дер-ваальсовых радиусов запрещено при условии дальнейшего ослабления, которое увеличивается до тех пор, пока не будет найдено решение для упаковки, то есть все боковые цепи имеют по крайней мере один разрешенный ротамер [28].

Подземная поверхность и расчеты электростатической энергии

Расчетная электростатическая энергия взаимодействия для групп, несущих чистый заряд (NetQ), и изменения площадей поверхности, доступных для неполярных и полярных растворителей (ΔSASAnp и ΔSASApol), рассчитываются для всех комплексов, смоделированных как жесткие структуры, с различиями для поверхностей, обозначающими вычитание сумма значений компонентов из комплексного значения.Каждый компонент может представлять собой одну или несколько полипептидных цепей [27]. Поверхности рассчитываются с использованием сферы радиусом 1,4 Å, катящейся по ван-дер-ваальсовому контуру белка [21,28]. В соответствии с эмпирическим характером этого исследования, была использована структура для электростатических взаимодействий, которая позволила быстро применить к нескольким сравнительным моделям с простой оценкой Дебая-Хюккеля зарядовых взаимодействий в воде при нейтральном pH и ионной силе 0,15 M [22]. Для каждого комплекса NetQ вычисляется путем суммирования всех взаимодействий между заряженными группами (Lys, Arg, N-конец +1; Asp, Glu, C-конец -1).Это достигается путем расчета зарядовых взаимодействий в комплексе и вычитания зарядовых взаимодействий в разделенных компонентах, что дает результирующий зарядовый вклад в комплексообразование. Заряды q _i и q _j , разделенные расстоянием r, взаимодействуют с кулоновским потенциалом 1 / r в диэлектрической среде с относительной диэлектрической проницаемостью воды (80), модифицированной фактором Дебая-Хюккеля при 0,15 M ионная сила [22].

Связывание данных и структурные шаблоны

Экспериментальные данные, полученные из литературы, используются для отделения интеракторов от неинтераторов, которые затем объединяются со сравнительными моделями на основе шаблонов для потенциальных взаимодействующих пар.В случае bZIPs набор данных из 127 сильных взаимодействий, 324 слабых взаимодействий и 1214 невзаимодействий был собран из всестороннего исследования димеризации лейциновой застежки-молнии [30]. Авторы определили взаимодействия как: сильные с z-оценкой (число стандартных отклонений от среднего) для сигнала> 10, слабые с z-оценкой от 2,5 до 10 и не взаимодействующие — с более низким z-показателем. Последовательности лейциновой застежки-молнии выравнивали друг с другом и с шаблоном из первого положения закрепления застежки-молнии.Были выбраны шаблоны с длинными спиральными участками, 1T2K [31] и 1CI6 [32].

Геном Caulobacter crescentus кодирует три токсина parE и один псевдоген (parE ₂ ) и соответствующие им антитоксины parD [33], тогда как семейство relEB представлено четырьмя парами токсин-антитоксин [34]. Токсины и антитоксины суперсемейства parED / relEB взаимодействуют друг с другом в соотношении 1: 1 [35], т.е. каждый токсин взаимодействует и нейтрализуется только своим родственным ему антитоксином.Таким образом, в системе parED 3 взаимодействующих и 6 невзаимодействующих пар, а в системе relEB — 4 взаимодействующих и 12 невзаимодействующих пар. Другой системой токсин-антитоксин является семейство Mycobacterium tuberculosis vapBC, включающее 48 токсинов vapC, которые взаимодействуют на основе 1: 1 со своими антитоксинами vapB [36], что дает 48 взаимодействующих и 2256 невзаимодействующих пар. Сложные структуры для пар токсин-антитоксин были созданы путем моделирования на 3KXE [35] для семейства parED; 2KC8 [37] для семейства relEB; и 3H87 [38] и 3DBO [39] для семейства vapBC.

Как часть пути убиквитинирования, убиквитин-конъюгирующие ферменты (E2s) взаимодействуют с убиквитин-лигирующими ферментами (E3s). Убиквитин-лигазы E3 человека делятся на три подгруппы в зависимости от структуры каталитического домена, самая большая группа — E3 типа RING [40]. В геномном исследовании был идентифицирован 31 человеческий E2, 17 псевдогенов E2 и 313 E3 типа RING [41]. Был получен набор данных из 329 взаимодействий и 7219 невзаимодействий. Были использованы две матричные структуры с разной длиной домена RING: 3HCT, 40 аминокислот [42] и 4CCG, 59 [43].Отдельное исследование функциональных взаимодействий между 22 человеческими E2 и 9 HECT типа E3 дало набор данных из 94 взаимодействующих и 104 невзаимодействующих пар [44]. Мы сгенерировали все 198 моделей с использованием шаблонных структур 3JVZ [45] и 5HPT [46].

Данные о взаимодействии пептида Bh4 с антиапоптотическими белками, состоящие из 48 значений IC50, были получены из анализов конкуренции раствора на связывании между пятью антиапоптотическими белками и пептидами Bh4 из 10 проапоптотических белков [47].48 комплексов были созданы с помощью сравнительного моделирования на основе шаблона 2XA0 [48]. В таблице 1 приводится сводка систем, рассмотренных в этой работе.

Прежде чем приступить к сравнительному моделированию, мы исследовали режим связывания между различными парами белков в каждой системе на предмет сохранения. Структурные и другие экспериментальные данные демонстрируют, что способы связывания в семействе Bcl-2 и системе E2-E3 являются высококонсервативными [49,50]. Наши модели комплексов семейства Bcl-2 прекрасно согласуются с недавно опубликованными структурами [51] с Cα RMSDs ~ 0.5 Å. Только в системах токсин-антитоксин мы наблюдали большое расхождение в последовательности и структуре с идентичностью последовательностей до 4% и среднеквадратичным отклонением выше 3 Å.

Если сравниваются наборы рассчитанных свойств, статистическая значимость оценивается с помощью двустороннего U-критерия Манна-Уитни, непараметрического критерия, используемого для определения того, происходят ли образцы из популяций с одинаковым распределением. Использование нескольких шаблонов позволило нам оценить надежность наших результатов.

Результаты

Рабочий процесс

Множественное выравнивание последовательностей между паралогами в семействах белков используется для проведения сравнительного моделирования с одной или несколькими матричными структурами для комплекса. На рис. 1 показана процедура для 10 пептидов Bh4 и матричная структура антиапоптотического белка, связанного с пептидом Bh4. Для каждого из 10 смоделированных комплексов вычисляются дескрипторы интерфейса: взаимодействия групп, несущих общий заряд (NetQ), изменение доступной для неполярного растворителя площади поверхности при образовании комплекса (ΔSASAnp) и изменение доступной для полярного растворителя площади поверхности (ΔSASApol) .Взаимодействующие и невзаимодействующие пары идентифицируются из литературы, и межфазные свойства сравниваются между двумя группами с соответствующим статистическим анализом. Результаты представлены на графике для этого примера (рис. 1) как отдельные значения NetQ для взаимодействующих и невзаимодействующих пар в наборе пептидов Bcl-2 –Bh4, а также как совокупная плотность значений NetQ в более крупном наборе данных.

Рис. 1. Схематическое изображение рабочего процесса.

В этом примере пептидов Bh4, потенциально связывающихся с антиапоптопным белком Bcl-2, множественное выравнивание последовательностей используется для сравнительного моделирования, генерации электростатических дескрипторов и дескрипторов поверхности скрытой поверхности и последующего сравнения между взаимодействующими и неинтераторами как индивидуальный комплекс и совокупные данные о плотности.Кумулятивная плотность получена из большего набора данных, чем показанные последовательности. Ключевые гидрофобные остатки в выравнивании последовательностей высококонсервативны и выделены красным. Эти четыре позиции помещаются в консервативные гидрофобные карманы на поверхности белка, помеченные (красным) как p1, p2, p3 и p4. Изображение поверхности показано для канавки, наложено на изображения основной цепи для других частей комплекса, темно-серое для Bax и светло-серое для Bcl-2. Переменные положения (6, 10, 13 и 18), обсуждаемые в тексте, обозначены синим цветом в выравнивании последовательностей и обозначены палочками в структуре.Также в виде палочек показаны и помечены инвариантная аспарагиновая кислота в положении 17 и ключевые остатки из белка Bcl-2. Солевые мостики внутри цепи и водородные связи основной цепи в структуре темплата представлены пунктирными линиями.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0185928.g001

Основные факторы транскрипции лейциновой молнии

Проблемой для исследований, направленных на понимание специфики взаимодействия между паралогическими семействами белков, является доступность высококачественных экспериментальных данных.Такие данные доступны для основных факторов транскрипции лейциновой молнии (bZIP), на которых Ньюман и Китинг провели всестороннее исследование связывания [30]. После выполнения множественного выравнивания последовательностей были созданы трехмерные модели всех возможных бинарных комбинаций bZIP. Межфазные свойства для различных комплексов были рассчитаны и сравнивались между взаимодействующими и не взаимодействующими элементами. Электростатическая энергия взаимодействия (NetQ) более выгодна для взаимодействующих элементов (среднее значение M = -5.3, стандартное отклонение SD = 3,9 кДж / моль, количество взаимодействующих пар = N1 = 127), чем для не взаимодействующих (M = -2,3, SD = 3,40 кДж / моль, количество невзаимодействующих пар = N2 = 1214) , при моделировании по шаблону 1СИ6. Изменение доступной площади поверхности для неполярного растворителя больше в взаимодействующих элементах (M = -1681, SD = 99 Å ² ), чем в неинтераторах (M = -1633, SD = 95 Å ² ), тогда как изменение в скрытых Полярная доступная площадь поверхности аналогична для взаимодействующих элементов (M = -473, SD = 112 Å ² ) и неинтераторов (M = -486, SD = 100 Å ² ) (рис. 2).Различия NetQ и ΔSASAnp между интеракторами и неинтераторами значительны, со значениями p 4,29×10 ^-19 и 1,27×10 ^-9 соответственно с использованием двустороннего критерия Манна-Уитни U, тогда как ΔSASApol существенно не отличается ( р = 0,88). Слабые взаимодействия расположены между интеракторами и неинтераторами, хотя ближе к интеракторам для ΔSASAnp и ближе к неинтераторам для NetQ. Ранжирование p-значений такое же, как при моделировании с помощью шаблона 1T2K, с p-значениями теста Манна-Уитни для взаимодействующих элементов по сравнению с неинтераторами, равными 6.99×10 ^-14 для NetQ, 2,71×10 ^-10 для ΔSASAnp и 2,62×10 ^-5 для ΔSASApol.

Рис 2. Сравнение интерфейсов для лейциновых молний bZIP.

Кумулятивные плотности для взаимодействующих, не-взаимодействующих и 324 слабых интеракторов [30] показаны с использованием шаблона 1CI6. А. NetQ. Б. ΔSASAnp. C. ΔSASApol.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0185928.g002

Ферменты, конъюгирующие с убиквитином E2 — убиквитинлигазы RING E3

Убиквитинирование способствует регуляции многих физиологических процессов [52].Перенос убиквитина на белковый субстрат в клетке происходит посредством сложной серии взаимодействий с участием классов ферментов E1, E2 и E3, при этом количество ферментов в каждом классе увеличивается по мере прохождения пути. Ферменты E2 принимают активированный убиквитин от E1 и, в свою очередь, распознаются убиквитин-лигазой E3. Наконец, E3 переносят убиквитин к белку-мишени [53]. Экспериментальные исследования пути убиквитинирования предоставили понимание специфичности белок-белковых взаимодействий внутри системы [41].

Большинство подходящих шаблонов в Protein Data Bank (PDB) [24] представляют собой RING-домены длиной 36–46 остатков. Моделирование на шаблоне с длиной домена RING 40 аминокислот (3HCT) дало все три свойства: NetQ, ΔSASAnp и ΔSASApol, которые значительно различаются между взаимодействующими и неинтераторами. NetQ для взаимодействующих элементов M = -2,1, SD = 2,3 кДж / моль по сравнению с M = 0,6, SD = 3,0 кДж / моль для не взаимодействующих (N1 = 329, N2 = 7219, Mann-Whitney p = 4,70×10 ^-22 ).Для интеракторов ΔSASAnp, M = -661, SD = 77 Å ² сравнивается с M = -610, SD = 102 Å ² для неинтераторов (p = 1,31×10 ^-22 ). Для ΔSASApol взаимодействия дают M = -370, SD = 98 Å ² , а неинтераторы M = -398, SD = 95 Å ² (p = 5,76×10 ^-9 ).

Самая большая доступная структура E3, подходящая для использования в качестве матрицы, RING-домен длиной 59 остатков, связанный с ферментом E2 (4CCG), также дал разделение всех трех свойств (рис. 3).NetQ для взаимодействующих элементов составляет M = -3,0, SD = 4,1 кДж / моль, а для неинтераторов M = -0,9, SD = 4,4 кДж / моль, при p = 1,35×10 ^-13 по Манн-Уитни. Для ΔSASAnp, M = -806, SD = 99 Å ² для интеракторов сравнивается с M = -767, SD = 100 Å ² для неинтераторов (p = 9,50×10 ^-18 ). Для ΔSASApol взаимодействия дают M = -419, SD = 74 Å ² , а неинтераторы M = -460, SD = 90 Å ² , с p = 1,65×10 ^-18 .

Ферменты, конъюгирующие с убиквитином E2 — убиквитинлигазы HECT E3

Убиквитинлигазы HECT E3, как и RING E3, участвуют в переносе убиквитина от фермента E2 к белку-мишени.Исследование функциональных взаимодействий E2 –HECT E3 предоставляет данные о взаимодействии [44]. При использовании шаблона 5HPT (рис. 4) NetQ более благоприятен для взаимодействующих элементов (M = -4,0, SD = 4,1 кДж / моль), чем для неинтеракторов (M = -1,0, SD = 4,0 кДж / моль), что статистически достоверно. значимо с двусторонним U-критерием Манна-Уитни (N1 = 94, N2 = 104, p = 6,39×10 ^-8 ). Скрытая неполярная поверхность значительно больше в взаимодействующих элементах (M = -1198, SD = 86 Å ² ), чем в неинтераторах (M = -1153, SD = 105 Å ² , p = 2×10 ^-3 ) , в то время как полярная поверхность существенно не отличается (взаимодействия M = -758, SD = 113 Å ² , неинтераторы M = -751, SD = 123 Å ² , p = 0.33). Аналогичные результаты получены с шаблоном 3JVZ (рис. 5), в котором перечислены взаимодействующие элементы по сравнению с неинтераторами: NetQ, M = -7,1, SD = 6,3 кДж / моль, по сравнению с M = -2,9, SD = 5,6 кДж / моль, с р = 2,87х10 ^-7 ; ΔSASAnp, M = -1501, SD = 123 Å ² по сравнению с M = -1397, SD = 165 Å ² , с p = 4,35×10 ^-6 ; ΔSASApol, M = -1159, SD = 177 Å ² по сравнению с M = -1091, SD = 190 Å ² , с p = 5,39×10 ^-3 . Для шаблона 3JVZ, в отличие от 5HPT, скрытая площадь полярной поверхности также значительно отличается, возможно, потому, что C-лепесток домена HECT расположен по-разному, захватывая разные точки на пути переноса убиквитина от E2 к E3.

Пары токсин-антитоксин

Данные о специфичности доступны для пар parD-parE в Caulobacter crescentu s [35] и пар vapB-vapC для родственной системы vapBC в Mycobacterium tuberculosi s [36]. NetQ, ΔSASApol и ΔSASAnp существенно не различаются между интеракторами и неинтераторами для семейства vapBC (N1 = 48, N2 = 2256, рис. 6) при моделировании на шаблонах 3H87 или 3DBO. Моделирование пар parE – parD (N1 = 3, N2 = 6) на шаблоне 3KXE и relE – relB (N1 = 4, N2 = 12) на шаблоне 2KC8 также не дает никакого разделения между взаимодействующими и неинтераторами.Пары токсин-антитоксин на сегодняшний день являются наиболее дивергентной системой, с идентичностью последовательностей всего 4% в пределах семейств токсинов или антитоксинов, а RMSD Cα между 3 и 7 Å для выровненных матричных структур.

Белки семейства Bcl-2

Взаимодействия между Bcl-2-подобными белками имеют решающее значение в регуляции апоптоза. Данные о специфичности доступны для набора пептидов Bh4, взаимодействующих с Bh4-связывающими бороздками [47]. После моделирования взаимодействий антиапоптотический белок-пептид Bh4 на матрице человеческого Bcl-2, связанного с пептидом Bh4 (2XA0), и сравнения зарядовых взаимодействий и скрытых поверхностей между взаимодействующими (N1 = 43) и невзаимодействующими парами (N2 = 5), наиболее очевидное различие состоит в том, что у невзаимодействующих обычно менее благоприятный NetQ, чем у интеракторов (p = 0.002, рис 7). Скрытая поверхность менее различается между взаимодействующими и не взаимодействующими элементами (p = 0,131 для ΔSASAnp, p = 1 для ΔSASApol).

Рис. 7. Сравнение интерфейсов для взаимодействий пептида Bh4 с бороздкой связывания, смоделированное на 2XA0.

Гистограммы с цветовой кодировкой для взаимодействующих элементов (синий), не-взаимодействующих элементов (красный) и взаимодействий, которые не были определены (желтый). А. NetQ. Б. ΔSASAnp. C. ΔSASApol.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0185928.g007

Discussion

Это исследование оценивает, в какой степени взаимодействия между группами, несущими чистый заряд, коррелируют со специфичностью для комплексов, образованных семействами паралоговых белков на общем интерфейсе.Моделирование паралогов на подходящем шаблоне и сравнение эмпирических свойств интерфейса приводит к значительному разделению между взаимодействующими и неинтераторами в большинстве систем, при этом электростатические взаимодействия (между группами, несущими общий заряд) являются наиболее дискриминационными, за ними следует скрытая неполярная поверхность с скрытой полярной поверхностью. быть наименее дискриминационным. Показано, что результаты в значительной степени не зависят от шаблона, хотя есть предел для моделирования на основе шаблона с нашими текущими методами, продемонстрированный парами бактериальный токсин-антитоксин.Эти системы достаточно разошлись, чтобы серьезно повлиять на точность процесса сравнительного моделирования. Например, пары vapB ₂ –vapC ₂ и vapB ₅ –vapC ₅ имеют общую идентичность последовательностей 6% и RMSD между матричными структурами 6,6 Å, в отличие от более типичного случая. в текущей работе идентичностей последовательностей ~ 45% и RMSD ~ 1,5 Å. Обширная дивергенция последовательностей, особенно наблюдаемая в бактериальных системах, может стать проблемой даже для самых сложных инструментов сравнительного моделирования [54].Однако более низкая дивергенция последовательностей, наблюдаемая для белков в семействах паралогов в системах многоклеточных животных, делает их пригодными для сравнительных исследований, которые мы использовали.

Наш инструмент сравнительного моделирования замены боковой цепи не дает возможности моделировать вставки и удаления. Остается открытым вопрос, можно ли моделировать такие изменения с достаточной точностью и скоростью для крупномасштабного анализа комплексов. Доступный вариант: переупаковывать все сайдчейны или использовать более минимальную переупаковку только тех сайдчейнов, которые различаются между моделью и шаблоном.Была использована минимальная схема переупаковки, поскольку сохранение аминокислот может отражать важную роль в поддержании структуры [55]. Например, с пептидами Bh4 4 консервативных гидрофобных остатка связываются в 4 консервативных кармана на антиапоптотических белках, а инвариантная аспарагиновая кислота образует солевой мостик с консервативным аргинином из белка-партнера (рис. 1). В RING E3 консервативные остатки гистидина и / или цистеина координируют Zn ²⁺ для поддержания структуры нативного белка.Было обнаружено, что сохранение ротамера боковой цепи матричной аминокислоты полезно для поддержания стабильности смоделированных комплексов антиапоптотический белок-пептид Bh4 во время моделирования молекулярной динамики [18].

Высокопроизводительные экспериментальные данные для белок-белковых взаимодействий являются ключевыми для текущего исследования, но эти данные могут быть неточными. Например, самый большой использованный набор данных, взаимодействия E2 – RING E3, получен в результате двухгибридного дрожжевого скрининга [41]. Учитывая общее низкое сродство E2 –E3 взаимодействий [56], экран может содержать ложноположительные и / или ложноотрицательные данные.Кроме того, функциональный анализ, используемый в исследовании E2 –HECT E3, не способен обнаруживать взаимодействия, которые только удлиняют цепи убиквитина на моноубиквитиновых мишенях или требуют кофакторов [44]. Дальнейшие вычислительные исследования выиграют от сбора большего количества данных в различных паралогических системах.

В соответствии с предыдущей работой [57], мы находим, что неполярная поверхность составляет большую часть границы раздела, что согласуется с тем, что она вносит основной вклад в свободную энергию связи.Текущее исследование предполагает, что наложенные на захоронение неполярной поверхности, взаимодействия групп, несущих чистый заряд, являются основным детерминантом специфичности связывания для взаимодействий между членами семей паралогов. Это открытие согласуется с моделью ядра и края границ раздела белков [58], которая постулирует, что консервация является наибольшей в основном гидрофобном ядре [59] [60]. Наше исследование показывает, что для специфичности белковых взаимодействий из семейств паралогов на общем интерфейсе изменения заряда вносят существенный вклад в относительно консервативный стерический каркас.

Это наблюдение можно интерпретировать с точки зрения модели ядра и края и совместной эволюции последовательностей, по крайней мере, в случае комплексов пептид Bh4-антиапоптотический белок. Заякоренные гидрофобные остатки являются высококонсервативными в этой системе (рис. 1), с сохранением аминокислот, образующих 4 неполярных кармана, что иллюстрируется низкой вариацией значений ΔSASAnp (рис. 7B). Ключевые вариабельные остатки выделены синим цветом при выравнивании последовательностей на фиг. 1 и вносят вклад в опосредованную зарядом специфичность, что видно на фиг. 7A.Эти аминокислоты различаются между кислотными, основными и незаряженными. Отсюда следует, что коэволюционные методы могут быть плодотворно использованы для идентификации взаимодействующих пар посредством группирования в подсистемы. Можно применить наши текущие результаты в контексте модели сердечника и обода. Здесь в ядре преобладают консервативные неполярные аминокислоты, в то время как более полярные группы на краю играют большую роль в определении специфичности. Очевидно, что значительное изменение неполярной поверхности также происходит в большинстве систем, изученных здесь, хотя в целом изменения в зарядовых взаимодействиях лучше позволяют отличить взаимодействующие элементы от не-взаимодействующих.Для одной системы, комплексов пептида Bh4 с антиапоптотическими белками, мы обсудили, как коэволюционные подходы могут быть применены к детерминантам специфичности. Коэволюционные методы, вероятно, будут более широко применимы к этим системам и ждут дальнейшего анализа. Используя пептидные комплексы Bh4, мы проиллюстрируем один пример того, как вариации в остатках обода в настоящее время могут быть недостаточно узнаваемым признаком при определении специфичности по сравнению с хорошо известными гидрофобными карманами и консервативной аспарагиновой кислотой.Мутация E18 в Bim в серин снижает связывание Bcl-xL, тогда как фосфорилирование образовавшегося серина восстанавливает связывание в результате взаимодействий фосфорильной группы с остатками аргинина [61]. Мы ранее обнаружили такое поведение с помощью моделирования молекулярной динамики и расчетов свободной энергии [18], но в текущей работе очевидно, что эти закономерности также можно распознать с помощью более простых и гораздо более быстрых расчетов.

Мы установили, что заряд-зарядовые взаимодействия вносят существенный вклад в тонкую настройку специфичности парных взаимодействий в изучаемых системах, и в одном случае показали, что эта модуляция основана в основном на крае модели ядра и края для белок-белковых взаимодействий. .Непонятно, почему взаимодействия развиваются таким образом, хотя очевидны два направления исследований, которые могут быть исследованы в дальнейшем. Во-первых, влияние мутаций (неполярный по сравнению с полярными / заряженными остатками) на стабильность каждого взаимодействующего партнера может привести к предпочтению менее вредных перестановок заряда, чем неполярных изменений поверхности. Во-вторых, с точки зрения переполненного макромолекулярного окружения, комплементарность зарядовых взаимодействий может предоставить механизм для сканирования потенциальных партнеров на умеренно большем расстоянии, чем исключение растворителем неполярных взаимодействий.

Конвейер эмпирического моделирования может быть опробован с комбинацией заряда и захоронения на поверхности или включением дескрипторов на основе объема [27], а также с другими функциями, такими как водородная связь, более подробный анализ погребенной поверхности и сольватация [62], и альтернативный анализ конформеров боковых цепей во взаимодействиях белок-белок [63]. Необходима дальнейшая работа, чтобы установить, в какой степени наша эмпирическая модель может использоваться для прогнозирования взаимодействующих и невзаимодействующих пар, в частности, с учетом ограничений, налагаемых дивергенцией. на этапах выравнивания последовательностей и сравнительного моделирования.В связи с этим мы включили расчеты для связывания A1 –Bax и A1 –Bak, которые не присутствовали в исходном экспериментальном наборе данных связывания. Наши расчеты показывают, что это благоприятные взаимодействия, что подтверждается экспериментальными работами для A1 –Bax [64] и A1 –Bak [65]. Преимущество текущего исследования заключается в том, что используется очень простая модель, так что эффективность зарядовых взаимодействий в плане внесения вклада в специфичность взаимодействия четко закодирована в геометрии распределения зарядов на границе раздела.Наше исследование построено на вариациях в общем интерфейсе, которые уступают место применяемой простой модели, в отличие, например, от более детального моделирования для разработки нового интерфейса [66]. Его можно применить для моделирования тех частей сетей белок-белковых взаимодействий внутри клетки [67,68,69], которые включают взаимодействия между белками из семейств паралогов.

Благодарности

Мы благодарны за обсуждение с Николасом Фаулером и благодарим A * STAR Graduate Academy (A * GA) Singapore за финансирование.Мы также благодарим рецензентов за их конструктивные комментарии.

Список литературы

1. 1. Fromer M, Shifman JM (2009) Компромисс между стабильностью и мультиспецифичностью при разработке неразборчивых белков. PLoS Comput Biol 5: e1000627. pmid: 20041208
2. 2. Pechmann S, Levy ED, Tartaglia GG, Vendruscolo M (2009) Физико-химические принципы, которые регулируют конкуренцию между функциональной и дисфункциональной ассоциацией белков. Proc Natl Acad Sci U S A 106: 10159–10164.pmid: 19502422
3. 3. Ричи Д.В. (2008) Недавний прогресс и будущие направления белок-белковой стыковки. Curr Protein Pept Sci 9: 1–15. pmid: 18336319
4. 4. Бахадур Р.П., Чакрабарти П., Родье Ф., Джанин Дж. (2004) Анализ специфических и неспецифических межбелковых интерфейсов. J Mol Biol 336: 943–955. pmid: 15095871
5. 5. Петух М., Ли М., Алексов Е. (2015) Прогнозирование изменения свободной энергии связывания, вызванного точечными мутациями, с помощью метода MM / PBSA с модифицированными знаниями.PLoS Comput Biol 11: e1004276. pmid: 26146996
6. 6. Xue LC, Dobbs D, Bonvin AM, Honavar V (2015) Вычислительное прогнозирование интерфейсов белков: обзор методов, основанных на данных. FEBS Lett 589: 3516–3526. pmid: 26460190
7. 7. Winter C, Henschel A, Tuukkanen A, Schroeder M (2012) Взаимодействия белков в 3D: от эволюции интерфейса до открытия лекарств. J Struct Biol 179: 347–358. pmid: 22595401
8. 8. Кескин О., Тункбаг Н., Гурсой А. (2016) Предсказание белок-белковых взаимодействий от молекулярного до протеомного уровня.Chem Rev 116: 4884–4909. pmid: 27074302
9. 9. Вайда С., Козаков Д. (2009) Конвергенция и сочетание методов белок-белкового докинга. Curr Opin Struct Biol 19: 164–170. pmid: 1

   83

10. 10. Джанин Дж. (2010) Докинг белок-белок протестирован в слепых предсказаниях: эксперимент CAPRI. Мол Биосист 6: 2351–2362. pmid: 20725658
11. 11. Тейхманн С.А., Бабу М.М. (2004) Рост регуляторной сети генов путем дупликации. Нат Генет 36: 492–496.pmid: 15107850
12. 12. Manning G, Whyte DB, Martinez R, Hunter T, Sudarsanam S (2002) Комплемент протеинкиназы генома человека. Наука 298: 1912–1934. pmid: 12471243
13. 13. Стюарт Дж. М., Сигал Э, Коллер Д., Ким С. К. (2003) Сеть коэкспрессии генов для глобального открытия консервативных генетических модулей. Наука 302: 249–255. pmid: 12

    3

14. 14. Шумейкер Б.А., Панченко А.Р. (2007) Расшифровка белок-белковых взаимодействий. Часть II.Вычислительные методы для прогнозирования партнеров по взаимодействию белков и доменов. PLoS Comput Biol 3: e43. pmid: 17465672
15. 15. Aiello D, Caffrey DR (2012) Эволюция сайтов специфического белок-белкового взаимодействия после дупликации гена. J Mol Biol 423: 257–272. pmid: 22789570
16. 16. Фонг Дж. Х., Китинг А. Е., Сингх М. (2004) Предсказание специфичности взаимодействий белка bZIP со спиральной спиралью. Геном Биол 5: R11. pmid: 14759261
17. 17. Delgado-Soler L, Pinto M, Tanaka-Gil K, Rubio-Martinez J (2012) Молекулярные детерминанты связывания пептида Bim (Bh4) с белками, способствующими выживанию.J Chem Inf Model 52: 2107–2118. pmid: 22794663
18. 18. Иванов С.М., Хубер Р.Г., Уорвикер Дж., Бонд П.Дж. (2016) Энергетика и динамика регулируемого Bcl-2 апоптотического пути выявляют отдельные эволюционные детерминанты специфичности и сродства. Структура 24: 2024–2033. pmid: 27773689
19. 19. Steinbrecher T, Case DA, Labahn A (2006) Многоступенчатый подход к разработке лекарств на основе структуры: изучение связывания лиганда с эластазой нейтрофилов человека. J Med Chem 49: 1837–1844.pmid: 16539369
20. 20. Fox SJ, Dziedzic J, Fox T, Tautermann CS, Skylaris CK (2014) Расчеты функциональной теории плотности для целых белков для свободных энергий связывания: применение к модельному полярному сайту связывания. Белки 82: 3335–3346. pmid: 25212393
21. 21. Ли Б., Ричардс FM (1971) Интерпретация белковых структур: оценка статической доступности. J Mol Biol 55: 379–400. pmid: 5551392
22. 22. Warwicker J (1999) Упрощенные методы оценки pKa и кислотной pH-зависимой стабильности белков: удаление диэлектрических и противоионных границ.Protein Sci 8: 418–425. pmid: 10048335
23. 23. Grigoryan G, Reinke AW, Keating AE (2009) Дизайн специфичности взаимодействия с белками дает селективные bZIP-связывающие пептиды. Природа 458: 859–864. pmid: 19370028
24. 24. Berman HM, Westbrook J, Feng Z, Gilliland G, Bhat TN, Weissig H, et al. (2000) Банк данных о белках. Nucleic Acids Res 28: 235–242. pmid: 105

25. 25. Apweiler R, Bairoch A, Wu CH, Barker WC, Boeckmann B, Ferro S, et al.(2004) UniProt: база знаний Universal Protein. Nucleic Acids Res 32: D115–119. pmid: 14681372
26. 26. Notredame C, Higgins DG, Heringa J (2000) T-Coffee: новый метод быстрого и точного выравнивания множественных последовательностей. J Mol Biol 302: 205–217. pmid: 10964570
27. 27. Bougouffa S, Warwicker J (2008) Модели сольватации на основе объема превосходят модели на основе площади в комбинированных исследованиях интерфейсов белок-белок дикого типа и мутировавших. BMC Bioinformatics 9: 448.pmid: 18939984
28. 28. Коул C, Warwicker J (2002) Конформационная энтропия боковой цепи на интерфейсах белок-белок. Protein Sci 11: 2860–2870. pmid: 12441384
29. 29. Koehl P, Delarue M (1994) Применение самосогласованной теории среднего поля для предсказания конформации боковых цепей белка и оценки их конформационной энтропии. J Mol Biol 239: 249–275. pmid: 8196057
30. 30. Ньюман Дж. Р., Китинг А. Э. (2003) Всесторонняя идентификация взаимодействий bZIP человека с матрицами спиральных катушек.Наука 300: 2097–2101. pmid: 12805554
31. 31. Panne D, Maniatis T, Harrison SC (2004) Кристаллическая структура ATF-2 / c-Jun и IRF-3, связанная с энхансером интерферона-бета. EMBO J 23: 4384–4393. pmid: 15510218
32. 32. Podust LM, Krezel AM, Kim Y (2001) Кристаллическая структура CCAAT-бокса / связывающего энхансер белка бета, активирующего основной гетеродимер лейциновой молнии фактора транскрипции-4 в отсутствие ДНК. J Biol Chem 276: 505–513. pmid: 11018027
33. 33.Yamaguchi Y, Park JH, Inouye M (2011) Токсин-антитоксиновые системы у бактерий и архей. Анну Преподобный Женет 45: 61–79. pmid: 22060041
34. 34. Pandey DP, Gerdes K (2005) Токсин-антитоксиновые локусы очень распространены у свободноживущих, но теряются у связанных с хозяином прокариот. Nucleic Acids Res 33: 966–976. pmid: 15718296
35. 35. Dalton KM, Crosson S (2010) Консервативный способ распознавания и связывания белка в комплексе токсин-антитоксин ParD-ParE. Биохимия 49: 2205–2215.pmid: 20143871
36. 36. Ахиджо Б.А., Кунерт Д., Маккензи Д.Л., Мачовски Е.Е., Гордхан Б.Г., Аркус V и др. (2011) Токсины VapC из Mycobacterium tuberculosis представляют собой рибонуклеазы, которые дифференцированно подавляют рост и нейтрализуются родственными антитоксинами VapB. PLoS One 6: e21738. pmid: 21738782
37. 37. Li GY, Zhang Y, Inouye M, Ikura M (2009) Механизм ингибирования токсин-антитоксинового модуля Escherichia coli RelE-RelB включает смещение спирали возле активного сайта интерферазы мРНК.J Biol Chem 284: 14628–14636. pmid: 118
38. 38. Min AB, Miallau L, Sawaya MR, Habel J, Cascio D, Eisenberg D (2012) Кристаллическая структура комплекса токсин-антитоксин Rv0301-Rv0300 VapBC-3 из M. tuberculosis обнаруживает ион Mg (2) (+) в активный сайт и предполагаемый сайт связывания РНК. Protein Sci 21: 1754–1767. pmid: 23011806
39. 39. Миаллау Л., Фаллер М., Чанг Дж., Арбинг М., Гуо Ф., Кашио Д. и др. (2009) Структура и предполагаемая активность члена семейства токсин-антитоксиновых систем VapBC.VapBC-5 от Mycobacterium tuberculosis. J Biol Chem 284: 276–283. pmid: 18952600
40. 40. Ли В., Бенгтсон М.Х., Ульбрих А., Мацуда А., Редди В.А., Орт А. и др. (2008) Общегеномная и функциональная аннотация человеческих E3 ubiquitin ligases идентифицирует MULAN, митохондриальный E3, который регулирует динамику органелл и передачу сигналов. PLoS One 3: e1487. pmid: 18213395
41. 41. van Wijk SJ, de Vries SJ, Kemmeren P, Huang A, Boelens R, Bonvin AM и др. (2009) Комплексная структура взаимодействий E2-RING E3 в системе убиквитин-протеасома человека.Mol Syst Biol 5: 295. pmid: 196

42. 42. Инь Кью, Линь С.К., Ламот Б., Лу М., Ло Ю.С., Хура Дж. И др. (2009) E2 взаимодействие и димеризация в кристаллической структуре TRAF6. Nat Struct Mol Biol 16: 658–666. pmid: 19465916
43. 43. Hodson C, Purkiss A, Miles JA, Walden H (2014) Структура человеческого комплекса FANCL RING-Ube2T выявляет детерминанты родственного отбора E3-E2. Структура 22: 337–344. pmid: 24389026
44. 44. Sheng Y, Hong JH, Doherty R, Srikumar T., Shloush J, Avvakumov GV и др.(2012) Скрининг структуры-функции человеческого убиквитин-конъюгированного фермента (E2) -HECT E3 лигазы. Протеомика клеток Mol 11: 329–341. pmid: 22496338
45. 45. Камадурай Х. Б., Суфрон Дж., Скотт Д. К., Дуда Д. М., Миллер Д. Д., Стрингер Д. и др. (2009) Понимание каскадов переноса убиквитина из структуры комплекса UbcH5B примерно убиквитин-HECT (NEDD4L). Mol Cell 36: 1095–1102. pmid: 20064473
46. 46. Zhang W, Wu KP, Sartori MA, Kamadurai HB, Ordureau A, Jiang C, et al.(2016) Общесистемная модуляция лигаз HECT E3 с помощью зондов селективного варианта убиквитина. Mol Cell 62: 121–136. pmid: 26949039
47. 47. Окамото Т., Кэмпбелл С., Мехта Н., Тибо Дж., Колман П.М., Барри М. и др. (2012) Вирус Sheeppox SPPV14 кодирует Bcl-2-подобный ингибитор клеточной гибели, который противодействует отдельному набору проапоптотических белков млекопитающих. J Virol 86: 11501–11511. pmid: 22896610
48. 48. Ku B, Liang C, Jung JU, Oh BH (2011) Доказательства того, что ингибирование активации BAX с помощью BCL-2 связано с его тесным и предпочтительным взаимодействием с доменом Bh4 BAX.Cell Res 21: 627–641. pmid: 21060336
49. 49. Day CL, Smits C, Fan FC, Lee EF, Fairlie WD, Hinds MG (2008) Структура доменов Bh4 из p53-индуцибельных белков Noxa и Puma в комплексе с Mcl-1. J Mol Biol 380: 958–971. pmid: 18589438
50. 50. Czabotar PE, Lee EF, van Delft MF, Day CL, Smith BJ, Huang DC, et al. (2007) Структурное понимание деградации Mcl-1, вызванной доменами Bh4. Proc Natl Acad Sci U S A 104: 6217–6222. pmid: 17389404
51. 51.Rajan S, Choi M, Baek K, Yoon HS (2015) Bh4 индуцировал конформационные изменения в Bcl-Xl, выявленные кристаллической структурой и сравнительным анализом. Белки 83: 1262–1272. pmid: 25
    0
52. 52. Cui Z, Scruggs SB, Gilda JE, Ping P, Gomes AV (2014) Регулирование сердечных протеасом посредством убиквитинирования, SUMOylation и других факторов. J Mol Cell Cardiol 71: 32–42. pmid: 24140722
53. 53. Кар Г., Кескин О., Нусинов Р., Гурсой А. (2012) Структурное моделирование взаимодействий E2-E3 на уровне протеома человека с использованием интерфейсных мотивов.J Proteome Res 11: 1196–1207. pmid: 22149024
54. 54. Уэбб Б., Ласкер К., Веласкес-Мюриэль Дж., Шнайдман-Духовны Д., Пелларин Р., Бономи М. и др. (2014) Моделирование белков и их сборок с помощью платформы интегративного моделирования. Методы Мол Биол 1091: 277–295. pmid: 24203340
55. 55. Джанин Дж, Бахадур Р.П., Чакрабарти П. (2008) Белково-белковое взаимодействие и четвертичная структура. Q Rev Biophys 41: 133–180. pmid: 18812015
56. 56. Metzger MB, Pruneda JN, Klevit RE, Weissman AM (2014) Лигазы E3 RING-типа: главные манипуляторы E2-убиквитин-конъюгированных ферментов и убиквитинирования.Biochim Biophys Acta 1843: 47–60. pmid: 23747565
57. 57. Lo Conte L, Chothia C, Janin J (1999) Атомная структура сайтов узнавания белок-белок. J Mol Biol 285: 2177–2198. pmid: 9
3
58. 58. Чакрабарти П., Джанин Дж. (2002) Расщепление сайтов узнавания белок-белок. Белки 47: 334–343. pmid: 11948787
59. 59. Гухарой ​​М., Чакрабарти П. (2005) Сохранение и относительная важность остатков в интерфейсах белок-белок.Proc Natl Acad Sci U S A 102: 15447–15452. pmid: 16221766
60. 60. Кескин О., Гурсой А., Ма Б., Нусинов Р. (2008) Принципы белок-белковых взаимодействий: каковы предпочтительные способы взаимодействия белков? Chem Rev 108: 1225–1244. pmid: 18355092
61. 61. Kim JS, Ku B, Woo TG, Oh AY, Jung YS, Soh YM и др. (2015) Преобразование активности Akt в отношении выживания клеток в апоптотическую смерть раковых клеток в результате двух мутаций в домене BIM Bh4. Cell Death Dis 6: e1804.pmid: 26136077
62. 62. Shirts MR, Pitera JW, Swope WC, Pande VS (2003) Чрезвычайно точные расчеты свободной энергии аналогов боковой цепи аминокислот: сравнение обычных силовых полей молекулярной механики для белков. Журнал химической физики 119: 5740–5761.
63. 63. Беглов Д., Холл Д.Р., Бренке Р., Шаповалов М.В., Данбрак Р.Л. мл., Козаков Д. и др. (2012) Минимальные ансамбли конформеров боковых цепей для моделирования белок-белковых взаимодействий. Белки 80: 591–601.pmid: 22105850
64. 64. Zhang H, Cowan-Jacob SW, Simonen M, Greenhalf W, Heim J, Meyhack B (2000) Структурная основа BFL-1 для его взаимодействия с BAX и его антиапоптотического действия в клетках млекопитающих и дрожжей. J Biol Chem 275: 11092–11099. pmid: 10753914
65. 65. Smits C, Czabotar PE, Hinds MG, Day CL (2008) Структурная пластичность лежит в основе беспорядочного связывания протеина выживания A1. Структура 16: 818–829. pmid: 18462686
66. 66. Прокко Э., Хедман Р., Гамильтон К., Ситхараман Дж., Флейшман С.Дж., Су М. и др.(2013) Вычислительный дизайн ингибитора ферментов на основе белка. J Mol Biol 425: 3563–3575. pmid: 23827138
67. 67. Сони Н., Мадхусудхан М.С. (2017) Вычислительное моделирование белковых сборок. Curr Opin Struct Biol 44: 179–189. pmid: 28505542
68. 68. Im W, Liang J, Olson A, Zhou HX, Vajda S, Vakser IA (2016) Проблемы структурных подходов к моделированию клеток. J Mol Biol 428: 2943–2964. pmid: 27255863
69. 69. Tuncbag N, Keskin O, Nussinov R, Gursoy A (2017) Прогнозирование белковых взаимодействий путем структурного сопоставления: прогнозирование сетей PPI и влияние мутаций на PPI, которые объединяют информацию о последовательности и структурную информацию.Методы Мол Биол 1558: 255–270. pmid: 28150242

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

---

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie.Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
• Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie.Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

---

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

---

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.