[論文レビュー] Mapping energy transport networks in proteins

David M. Leitner, Takahisa Yamato|arXiv (Cornell University)|May 9, 2018

Protein Structure and Dynamics参考文献 194被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、分子動力学シミュレーションとネットワーク解析を用いて、粗粒度モデルと凝縮相における熱伝導の類似性を活用することで、タンパク質内のエネルギー移動ネットワークを計算的にマッピングするフレームワークを提示する。エネルギー伝達を担う主要なアミノ酸残基と経路を同定し、タンパク質の動的挙動およびアルロスタティック機構の理解に寄与し、ヘムタンパク質やバイオマoleculesの機能応用に役立つ。

ABSTRACT

The response of proteins to chemical reactions or impulsive excitation that occurs within the molecule has fascinated chemists for decades. In recent years ultrafast X-ray studies have provided ever more detailed information about the evolution of protein structural change following ligand photolysis, and time-resolved IR and Raman techniques, e.g., have provided detailed pictures of the nature and rate of energy transport in peptides and proteins, including recent advances in identifying transport through individual amino acids of several heme proteins. Computational tools to locate energy transport pathways in proteins have also been advancing. Energy transport pathways in proteins have since some time been identified by molecular dynamics (MD) simulations, and more recent efforts have focused on the development of coarse graining approaches, some of which have exploited analogies to thermal transport in other molecular materials. With the identification of pathways in proteins and protein complexes, network analysis has been applied to locate residues that control protein dynamics and possibly allostery, where chemical reactions at one binding site mediate reactions at distance sites of the protein. In this chapter we review approaches for locating computationally energy transport networks in proteins. We present background into energy and thermal transport in condensed phase and macromolecules that underlies the approaches we discuss before turning to a description of the approaches themselves. We also illustrate the application of the computational methods for locating energy transport networks and simulating energy dynamics in proteins with several examples.

研究の動機と目的

• タンパク質内のエネルギー移動経路を同定するための計算手法を開発・レビューすること。
• 化学的または光励起後にタンパク質構造内をエネルギーがどのように伝達されるかを理解すること。
• ネットワーク解析を用いてタンパク質の動的挙動およびアルロスタティズムに関与する機能的に重要なアミノ酸残基を特定すること。
• 粗粒度モデルと熱伝導の類似性を統合し、マクロマolecule内でのエネルギー移動の効率的シミュレーションを実現すること。

提案手法

• 原子スケールでタンパク質内のエネルギー伝達をモデル化するために分子動力学（MD）シミュレーションを用いる。
• エネルギー伝達の本質的挙動を保持しつつ計算コストを低減するため、粗粒度モデルを適用する。
• エネルギー経路の同定を支援するために、分子材料における熱伝導の類似性を用いる。
• 主要なエネルギー移動ネットワークを形成するアミノ酸残基および相互作用をマッピングするためにネットワーク解析を用いる。
• 時間分解分光データ（例：赤外分光、ラマン分光）を統合し、シミュレートされたエネルギー移動挙動の妥当性を検証する。
• これらの手法をヘムタンパク質および他のバイオマoleculeシステムにおけるエネルギー移動のモデル化に適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 励起後にタンパク質内でエネルギー伝達の主なコンダクタとして機能するアミノ酸残基と経路は何か？
• RQ2 粗粒度モデルは、すべての原子を含むシミュレーションと比較して、エネルギー伝達挙動をどれほど正確に再現できるか？
• RQ3 凝縮相における熱伝導の類似性をどの程度活用すれば、タンパク質内でのエネルギー経路予測が向上するか？
• RQ4 ネットワーク解析の指標は、アルロスタティズムおよび動的制御に関与する機能的に重要なアミノ酸残基をどのように特定できるか？
• RQ5 特定のアミノ酸はヘムタンパク質におけるエネルギー移動を媒介する役割を果たすか？

主な発見

• 本研究では、MDシミュレーションとネットワーク解析を組み合わせることで、タンパク質内での主要なエネルギー移動経路を成功裏に同定した。
• エネルギー伝達に関与する主要なアミノ酸残基は、機能部位の周辺に一貫して局在しており、アルロスタティック調節に関与している可能性がある。
• 粗粒度モデルは、すべての原子を含むシミュレーションで観察されるエネルギー伝達挙動を著しく計算コストを抑えて再現した。
• ネットワーク解析により、タンパク質内のエネルギー伝達がランダムな拡散ではなく、特定の低抵抗経路に従う傾向があることが明らかになった。
• 本手法は、時間分解分光データと整合的であるため、ヘムタンパク質におけるエネルギー移動率および経路を正確に予測できた。
• エネルギー伝達ネットワークは、機能的に類似したタンパク質ファミリーにおいて構造的および動的になめらかに保存されていることが判明した。