[論文レビュー] Eigenvector Centrality Distribution for Characterization of Protein Allosteric Pathways

Christian F. A. Negre, Uriel N. Morzan+7 more|arXiv (Cornell University)|Jun 7, 2017

Protein Structure and Dynamics参考文献 1被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、イミダゾールグリセロールリン酸シンターゼ（IGPS）をモデル系として用い、相互情報量に基づく固有ベクトル中心性（EC）指標を導入し、変換的タンパク質におけるキーレジシューおよび長距離相関経路を同定する手法を提案する。この手法は、変換的コミュニケーション経路を的確にマップし、HisH-HisF界面に位置する機能的に重要なレジスィューを同定することができ、NMR緩和分散データによる検証も得られており、原子分解能での変換的メカニズムの解明に向けた堅牢でコスト効率の高い戦略を提供する。

ABSTRACT

Determining the principal energy pathways for allosteric communication in biomolecules, that occur as a result of thermal motion, remains challenging due to the intrinsic complexity of the systems involved. Graph theory provides an approach for making sense of such complexity, where allosteric proteins can be represented as networks of amino acids. In this work, we establish the eigenvector centrality metric in terms of the mutual information, as a mean of elucidating the allosteric mechanism that regulates the enzymatic activity of proteins. Moreover, we propose a strategy to characterize the range of the physical interactions that underlie the allosteric process. In particular, the well known enzyme, imidazol glycerol phosphate synthase (IGPS), is utilized to test the proposed methodology. The eigenvector centrality measurement successfully describes the allosteric pathways of IGPS, and allows to pinpoint key amino acids in terms of their relevance in the momentum transfer process. The resulting insight can be utilized for refining the control of IGPS activity, widening the scope for its engineering. Furthermore, we propose a new centrality metric quantifying the relevance of the surroundings of each residue. In addition, the proposed technique is validated against experimental solution NMR measurements yielding fully consistent results. Overall, the methodologies proposed in the present work constitute a powerful and cost effective strategy to gain insight on the allosteric mechanism of proteins.

研究の動機と目的

• 従来の相関に基づく手法に起因する制限を克服し、タンパク質における変換的コミュニケーションの主なエネルギー経路を同定するネットワークベースの手法を開発すること。
• 局所的でない（長距離の）相関と局所的相関を区別することで、変換的シグナリングの背後にある物理的相互作用の範囲を特徴付けること。
• 予測の妥当性を確認するため、提案された中心性指標を実験的NMR緩和分散データと照合すること。
• 各レジスィューの中心性の環境的関連性を定量化することで、サイト指向的突然変異解析の結果に機械的解釈を提供すること。
• 主成分分析の代替として、タンパク質動態における支配的集合モードを同定する計算効率の高い代替手法を提供すること。

提案手法

• 本手法は、アミノ酸レジスィューをノードとし、物理的相互作用（例：動的相関）を重み付きエッジとして表現する隣接行列Aを用いてタンパク質をネットワークとしてモデル化する。
• 固有ベクトル中心性（EC）は、隣接行列の主要固有ベクトルを用いて計算され、ネットワーク全体における各レジスィューの運動量伝達における相対的重要性を定量化する。
• ピアソン相関係数の限界を克服するため、非線形的かつ非共線的相関を捉えるために一般化された相互情報量を用いてEC指標を再定義する。
• 各レジスィューの周囲のネットワークの機能的重要性を評価するため、新たな指標「環境的関連性中心性」を導入する。
• 短距離と長距離の寄与を区別するため、複数の相関長スケール（λ = 5, 10, 20 Å）で解析を実施する。
• アポ状態およびPRFAR結合状態のIGPSタンパク質に本手法を適用し、中心性分布の比較と効果剤結合に起因するネットワークダイナミクスの変化を同定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 相互情報量に基づく固有ベクトル中心性は、従来の相関に基づく手法と比較して、変換的経路におけるキーレジスィューの同定をどのように改善するか？
• RQ2 IGPSにおける変換的コミュニケーションに寄与する長距離（非局所的）相関の寄与は何か？また、短距離ダイナミクスとはどのように異なるか？
• RQ3 効果剤結合（PRFAR）によって中心性分布はどのように変化し、変換的ネットワークにおける機能的に重要なレジスィューはどのように同定されるか？
• RQ4 予測された中心性パターンは、ミリ秒スケールの運動を示す実験的NMR緩和分散データとどの程度一致するか？
• RQ5 提案された環境的関連性指標は、機能的に重要なレジスィューの周囲を同定することで、サイト指向的突然変異解析の結果を解釈するのに役立つだろうか？

主な発見

• 固有ベクトル中心性解析により、HisH-HisF界面に位置するキーレジスィューが変換的コミュニケーションの中心に位置することが的確に同定され、先行するコミュニティネットワーク解析および実験データと整合的である。
• 長距離中心性分布（λ = 20 Å）はほぼ一様分布を示しており、呼吸運動における特徴的な相関距離が5–20 Åの範囲内にあることを示している。
• PRFAR結合に伴い、長距離中心性が最も顕著に上昇するのはHisFサブユニットのsideL側であり、これは以前に報告されたドメイン間の呼吸運動と相関しており、その周波数は約4倍に増加している。
• NMR緩和分散実験の結果、PRFAR結合によって誘導されるミリ秒スケールの運動が主にsideLに局在していることが確認され、ECによる長距離ダイナミクスの増強予測と一致している。
• 短距離と長距離スケールにおける中心性分布のsideL/sideR非対称性が逆転しており、局所的および非局所的相互作用における異なるダイナミクス的レジームが存在することを示している。
• 環境的関連性指標は、サイト指向的突然変異解析の結果を説明する妥当な根拠を提供し、機能的最重要性がレジスィューの周囲ネットワークの中心性に関連していることを示している。