Проблема белка. Том 3: структурная организация белка - Попов Е.М.
ISBN 5-02-001911-9
Скачать (прямая ссылка):
В течение многих лет выделение в кристаллических структурах глобулярных белков а-спиралей и Р-складчатых листов делалось в значительной мере произвольно, без использования количественных критериев. Необходимость в них не ощущалась бы, если бы в нативных конформациях белков вторичные структуры были действительно регулярными. Поскольку этого нет, то их идентификация субъективна и существенно отличается у разных авторов. Например, в лизоциме Чоу и Фасман [139] к а-спиралям и P-структурам относят соответственно 54 и 21 остаток, а Бэржес, Поннусвами и Шерага [39] - 46 и 4; в субтилизине BPN' (отнесения работы [39] даны в скобках) - 86 (69) и 27 (44), папаине - 54 (50) и 30 (21). Подобных примеров можно привести много.
Создание количественных методов компьютерного определения вторичных структур в опытных трехмерных структурах белков необходимо также вследствие усложнения процедуры корреляционного анализа, увеличения количества исследованных рентгеноструктурно белков и по некоторым другим причинам, в частности, из-за неоднозначности результатов предсказания того или иного метода при использовании его разными исследователями. Первые алгоритмы идентификации P-изгибов с помощью ЭВМ по экспериментальным данным были созданы И. Кунтцем [142, 143] и П. Льюисом и соавт. [111]. Позднее они усовершенствовались П. Чоу и Г. Фасманом [172], Г. Раузе и Дж. Селтцером [173]. С. Лифсон и К. Сандер [174] разработали компьютерный метод определения Р-струк-туры, а М. Левитт и Дж. Грир [153] создали первый алгоритм установ-
|?ния протяженности а-спиралей, (i-структур и (i-изгибов по известным координатам атомов С“. Еще большей универсальностью обладает алгоритм У. Кэбша и К. Сандера [144], в основу которого положены геометрические особенности вторичных структур и системы их водородных |рязей. Программа Кэбша и Сандера была использована для идентифи-Цсации в известных трехмерных структурах 62 белков трех типов конфор-»(ационных состояний остатков. Согласно полученным данным из 10763 составляющих эти белки аминокислотных остатков 3047 (28%) входят в |Х-спирали, 2295 (21%)- (i-структуры и 5421 (51%)- (i-изгибы и другие Нерегулярные формы полипептидной цепи. Считая свое отнесение объективным, авторы [144] проверили с его помощью предсказательные возможности трех широко распространенных корреляционных методов, т именно, методов П. Чоу и Г. Фасмана [138, 139, 172], Б. Робсона и соавт. [175] и В.И. Лима [176, 177], предварительно автоматизировав всю процедуру предсказания вторичных структур, сопоставление с экспериментальным отнесением и расчет показателей достоверности. Точность предсказания рассчитывалась как отношение числа остатков, предсказанных правильно, к общему числу остатков, находящихся в данном кон-формационном состоянии. Оказалось, что показатель качества метода Чоу а Фасмана равен 50%, а методов Робсона и Лима - 56%. Следовательно, около половины остатков, входящих в а-спираль и (i-структуру, предсказываются этими методами неверно.
. Значения показателей качества, полученные У. Кэбшем и К. Сандером [144], хорошо согласуются с оценками аналогичных методов Б. Бусетты и М. Хоспитала [178] 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 [179] по 33 белкам методов К. Нагано [180, 181], В.И. Лима [176, 177], С. Танаки и Г. Шераги [182], П. Аргоса и соавт. [183]. Воспользовавшись для характеристики алгоритмов показателем качества Мэтьюза (Qv) [184], Дж. Ленстра [179] показала, что достоверность предсказаний перечисленных методов как а-спиралей, так и (i-структур и P-изгибов колеблется от 0 до 50%, поднимаясь в редких случаях немного выше, но и опускаясь ниже уровня беспорядочных отнесений.
, Обстоятельный анализ предсказательных возможностей корреляционного подхода был проведен К. Нишикавой [185], который также в качестве примеров рассмотрел три уже упоминавшихся алгоритма: Чоу и Фасмана, Робсона и Лима. При идентификации трех состояний (а-спираль, P-структура, клубок) точность определялась по показателю качества Q3, Дающего наиболее оптимистические оценки (см. ниже), а при идентификации четырех состояний (а-спираль, Р-структура, P-изгиб, клубок) использовался показатель Q4, занижающий вклад отрицательных предсказаний и более реально отражающий действительные возможности методов [184]. Рассчитанные Нишикавой показатели качества Q3 попали в интервал 50-53%, a Q4 - 40-42%.
В результате обращения к количественной оценке эффективности Предсказательных алгоритмов стала очевидной их малая достоверность. Примечательно, что при использовании объективных характеристик точности и привлечении большего экспериментального материала, низкий
Содержание аминокислотных остатков в а-спиралях белков
Аминокислотный Относительное содержание аминокислотных Соотношение ко
остаток остатков,% личеств амино
кислотных остат
ков
