[論文レビュー] RNA folding landscapes from explicit solvent all-atom simulations

Gianmarco Lazzeri, Cristian Micheletti+2 more|arXiv (Cornell University)|May 25, 2022

RNA and protein synthesis mechanisms被引用数 7

ひとこと要約

本研究は、全原子解像度の陽的な溶媒中におけるRNA折りたたみをシミュレートするために、バイアス関数（BF）フィルタリングを用いたラチェット・アンド・ポール分子動力学（rMD）を用いた変分強化パスサンプリング手法を導入した。RNAの自由エネルギー・ランドスケープに顕著なフラストレーションが存在することが判明し、これは小規模で単純なトポロジーを持つRNAに対しても同様に見られる。得られた結果は実験と粗粒度モデルとにも一致しており、折りたたみの運動論的・熱力学的挙動をアトムスケールで解明することが可能になった。

ABSTRACT

Atomically detailed simulations of RNA folding have proven very challenging in view of the difficulties of developing realistic force fields and the intrinsic computational complexity of sampling rare conformational transitions. To tackle both these issues, we extend to RNA an enhanced path sampling method previously successfully applied to proteins. In this scheme, the information about the RNA's native structure is harnessed by a soft history-dependent biasing force, which is added to the atomistic force field, thus promoting the generation of productive folding trajectories. Here, we report on the results of simulations in explicit solvent of RNA molecules from 20 to 47 nucleotides long and increasing topological complexity. From a statistical analysis of the folding pathways we infer that, differently from proteins, the underlying free energy landscape is significantly frustrated, even for relatively small chains with a simple topology. The folding mechanism and the thermodynamics are in agreement with the available experiments and some of the existing coarse-grained models. This scheme provides a fully microscopic characterization of RNA folding, relating the kinetics and dynamics of the transition to the chemistry of the chain and its solvent. Therefore, it provides a transferable framework that sets the stage for future translational applications.

研究の動機と目的

• 全原子解像度の陽的な溶媒中におけるRNA折りたたみをシミュレートする際の計算的課題を克服すること。
• 既存の力場の限界および希少なコンformational 変化遷移におけるサンプリングの非効率性を解消すること。
• RNA折りたたみの運動論的・熱力学的挙動を研究するための、再利用可能な、アトムスケールで詳細なフレームワークを提供すること。
• 実験データおよび粗粒度モデルとの比較を通じて本手法の妥当性を検証し、物理的妥当性を保証すること。
• 今後の翻訳的応用を可能にするために、折りたたみダイナミクスとRNAおよびその溶媒環境の化学的詳細を結びつけること。

提案手法

• バックトラッキングを防ぎ、生産的な折りたたみ経路を促進するために、履歴依存のバイアス力を持つラチェット・アンド・ポール分子動力学（rMD）を採用した。
• ネイティブ構造との接触マップの重なりに基づく集団変数（CV）を用いて折りたたみを誘導し、$\tilde{q}(X) = \frac{\sum'_{i>j} (C_{ij}(X) - C^{0}_{ij})^2}{\sum'_{i,j} C^{0\,2}_{ij}}$ として定義した。
• トラジェクトリのスコアリングとバイアスの影響が最小限の非バイアス動的挙動を代表するものへの選別を目的として、バイアス関数（BF）フィルタリング手法を適用した。
• BF関数を $T = \sum_i \frac{1}{m_i \gamma_i} \int_0^{t_f} |\mathbf{F}^i_B(X,t)|^2 dt$ として定義し、バイアスに起因する力が最小限のトラジェクトリを優遇した。
• ネイティブ接触を検出するため、$r_0 = 4.5$ Å を用いたスイッチング関数 $C_{ij}(X) = \frac{1 - (r_{ij}/r_0)^6}{1 - (r_{ij}/r_0)^{10}}$ を用いた接触ベースのCVを採用した。
• DSSRおよびBarnabaソフトウェアを用いて塩基対の検出を検証し、相互作用ネットワーク忠実度（INF）指標を用いて構造的忠実度を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 全原子解像度の陽的な溶媒中における、小規模なRNA分子の自由エネルギー・ランドスケープはどのように振る舞うか？
• RQ2 単純なトポロジーを持つRNAであっても、折りたたみがどの程度フラストレーションを示すのか？
• RQ3 rMDとBFフィルタリングを用いた強化パスサンプリングは、RNAに対して物理的に正確で非バイアスな折りたたみ経路を生成できるか？
• RQ4 シミュレーションで得られた折りたたみパスウェイおよび運動論的挙動は、実験的観察および粗粒度モデルとどの程度一致するか？
• RQ5 塩基対やマルチプルットなど、特定の相互作用が折りたたみ機構をどのように導くのか？

主な発見

• 小規模で単純なトポロジーを持つRNAに対しても、自由エネルギー・ランドスケープに顕著なフラストレーションが存在し、複数の競合するパスウェイが存在することが示された。
• 本手法は、20〜47ヌクレオチドのRNA（ハートピンや偽ズームなど）について、陽的な溶媒中で生産的な折りたたみ経路を効果的に生成できた。
• シミュレーションから得られた折りたたみ機構および熱力学的挙動は、利用可能な実験データおよび一部の粗粒度モデルと整合的であった。
• BFフィルタリングは、特異的でバイアスの強いトラジェクトリを効果的に除去し、サンプリングされた遷移パスの統計的信頼性を向上させた。
• 相互作用ネットワーク忠実度（INF）指標により、ネイティブ塩基対の検出が強く信頼でき、DSSRとBarnabaアルゴリズムの間で強い一致が確認された。
• RNAではタンパク質に比べてフラストレーションが高いため、rMDバイアスの影響が強く、正確性を維持するためにはBF手法による慎重なフィルタリングが必要であることが判明した。