Проблема белка. Том 2: Пространственное строения белка - Попов Е.М.
ISBN 5-02-001697-7
Скачать (прямая ссылка):
О
-60
-7Z0
780
7Z0
00
О
-00
-7Z0
-700 -7ZO -0О
О
Лшоцим
-7Z0 -00 О
Cf (0°*-//)
43 4? -------- "Г "' 'Т-
<j_--- ----? /
1 О 45 1 /
\ / 1 „JS / /
а | ^ /
«4 1 1 ^ /
1 1 7^ /
' 1 ' X /
| 1 N /
п/
\
V
j^rlvV5 Ч>38
г -
1 90
1
vo 1 I
-*•
-----о
700
7Z0
00
О
-60
-7Z0
-780 -7Z0 -00 О 00 7Z0 700
у {с*-я)
анализа, увеличения количества рентгеноструктурно исследованных белков и некоторых других причин, в частности из-за неоднозначности результатов предсказания того или иного метода при использовании его не авторами, а другими исследователями. Первые алгоритмы идентификации (3-изгибов с помощью ЭВМ по экспериментальным данным были созданы И. Кунтцем [159, 160] и П. Льюисом и Г. Шерагой [78]. Поздее они усовершенствовались П. Чоу и Г. Фасманом [100], Г. Раузе и Дж. Селтцером [150]. С. Лифсон и X. Сандер [161] разработали компьютерный метод установления (3-структуры, а М. Левитт и Дж. Грир [146] создали первый алгоритм автоматического определения а-спиралей, (3-структур и (3-изгибов по известным координатам атомов С“. Еще большей универсальностью обладает алгоритм У. Кэбша и X. Сандера, в основу которого положены геометрические особенности вторичных структур и системы их водородных связей [162]. а-Спирали и (3-складчатые листы описываются повторением элементарных водородносвязанных моделей изгиба (в первом случае) и мостика (во втором). Алгоритм позволяет также определять доступность остатков пространственной структуры белка для молекул воды (по числу их возможных контактов). Программа Кэбша и Сандера была использована для идентификации в известных трехмерных структурах 62 белков трех типов конформационных состояний. Согласно полученным данным из 10763 составляющих эти белки остатков 3047 (28%) входят в а-спирали, 2295 (21%) — в (3-структуры и 5421 (51%) — в (3-изгибы и другие нерегулярные формы пептидной цепи. Считая свое отнесение полностью объективным, авторы проверили на нем предсказательные возможности трех широко распространенных корреляционных методов, а именно методов Чоу и Фасмана [98—100], Робсона [163] и Лима [95, 96], предварительно автоматизировав всю процедуру предсказания вторичных структур, сопоставление с экспериментальным отнесением и расчет показателей достоверности. Точность предсказания рассчитывалась как отношение числа остатков, правильно предсказанных, к общему числу остатков, предсказанных для этого же конформационного состояния. Оказалось, что показатель качества метода Чоу и Фасмана равен 50%, а методов Робсона и Лима
— 56%. Следовательно, около половины остатков, входящих в а-спираль и (3-структуру, предсказываются такими методами неправильно.
Значения показателей качества, полученные У. Кэбшем и X. Сандером для трех методов из анализа 62 белков, хорошо согласуются с аналогичными оценками тех же методов Б. Бусетта и М. Хоспитала [164] по 38 белкам (47% у метода П. Чоу и Г. Фасмана, 57% — Б. Робсона и 56% — В.И. Лима), а также с оценками Дж. Ленстры [°7] по 33 белкам методов К. Нагано, В.И. Лима, С. Танаки и Г. Шераги,
Рис. Н.З. Распределение в координатах ф (CQ-N) — ф(Са-С) некоторых остатков а-химотрипсина, карбоксипептидазы А и лизоцима, относимых в литературе к а-спиральным (сплошная линия) и ^-структурным (пунктирная линия) участкам белковой цепи
271
П. Аргоса и соавторов. Воспользовавшись для характеристики алгоритмов показателем качества Мэтьюза (Q7), Ленстра показала, что достоверность предсказаний всех методов как а-спиралей, так и 3-структур и (3-изгибов колеблется от 0 до 50%, поднимаясь в ряде случаев несколько выше, но чаще опускаясь ниже уровня беспорядочных отнесений.
Обстоятельный анализ предсказательных возможностей корреляционного подхода был проведен К. Нишикавой [165], который в качестве примера также рассмотрел уже упоминавшиеся три алгоритма. Оценка методов Чоу и Фасмана и Робсона проведена по 9, а метода Лима — по 11 белкам, не входившим в состав базовых наборов. При идентификации трех состояний (а-спираль, (3-структура, клубок) точность определялась по показателю качества Q3> дающего как отмечалось, сильно завышенные значения, а при идентификации четырех состояний (а-спираль, (3-структура, 3-изгиб, клубок) использовался показатель Q4, занижающий вклад отрицательного предсказания и более реально отражающий действительные возможности методов. При переводе эмпирических правил на язык ЭВМ, т.е. при компьютеризации методов предсказания, Нишикава столкнулся с большими трудностями. Так, в случае метода Чоу и Фасмана были обнаружены неопределенности при индивидуальном предсказании вторичных структур, несогласованность предсказаний (3-изгибов с предсказаниями а-спиралей и (3-структур, отсутствие эффективного критерия для разделения перекрываний предсказанных а-спиральных и (3-структурных областей. Помимо этого, оказалось невозможным воспроизвести на ЭВМ результаты, полученные первоначально Чоу и Фасманом для 25 базовых белков. Преодолев эти трудности, Нишикава показал, что предсказательные возможности трех проанализированных им методов находятся на почти одном и том же, довольно низком уровне; рассчитанные Нишикавой показатели качества Q3 попали в интервал 50—53%, a Q4
