[논문 리뷰] Charge Transfer Database for Bio-molecule Tight Binding Model Derived from Thousands of Proteins

Hongwei Wang, Fang Liu외 4명|arXiv (Cornell University)|2018. 02. 22.

Computational Drug Discovery Methods참고 문헌 74인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 수천 개의 고해상도 단백질 구조에서 유도된 대규모 전하 이동 데이터베이스를 제시하며, 타이트바인딩 모델을 사용하여 400개의 가능한 아미노산 측쇄 쌍 전역에서 전자 이동 결합을 계산한다. 결과는 전하 이동 선호도에 강한 이방성(비대칭성)이 있음을 보여주며, 일반적인 행동을 대표할 수 있는 단일 구조가 존재하지 않음을 입증하고, 화학적 직관을 필요로 하지 않고 구조 유사성에 기반해 결합 매개변수를 예측할 수 있는 데이터 기반 프레임워크를 제공한다.

ABSTRACT

The anisotropic feature of charge transfer reactions in realistic proteins cannot be ignored, due to the highly complex chemical structure of bio-molecules. In this work, we have performed the first large-scale quantitative assessment of charge transfer preference in protein complexes by calculating the charge transfer couplings in all 20*20 possible amino acid side chain combinations, which are extracted from available high-quality structures of thousands of protein complexes. The charge transfer database quantitatively shows distinct features of charge transfer couplings among millions of amino acid side-chains combinations. The knowledge graph of charge transfer couplings reveals that only one average or representative structure cannot be regarded as the typical charge transfer preference in realistic proteins. This data driven model provides us an alternative route to comprehensively understand the pairwise charge transfer coupling parameters based structural similarity, without any require of the knowledge of chemical intuition about the chemical interactions.

연구 동기 및 목표

• 실제 단백질 환경에서 20×20개의 아미노산 측쇄 조합 전역에서 전하 이동 결합 선호도를 체계적으로 정량화하는 것.
• 화학적 직관에 의존하는 한계를 극복하기 위해 구조적 특징에 기반한 데이터 기반 모델을 개발하는 것.
• 대규모 계산적 접근를 통해 복잡한 단백질 구조에서 전자 이동의 이방성 성격을 평가하는 것.
• 생물학적 시스템에서 전자 이동 모델링에 사용할 수 있는 포괄적이고 개방형 전하 이동 결합 데이터베이스를 구축하는 것.

제안 방법

• 연구는 고품질의 실험적으로 결정된 단백질 복합체 구조에서 20×20개의 아미노산 측쇄 조합을 추출하였다.
• 각 쌍에 대해 전자 이동 결합 매개변수를 계산하기 위해 타이트바인딩 모델을 적용하였다.
• 결합 강도를 정량화하기 위해 구조적 환경과 공간 배치에 초점을 맞춘 분석을 수행하였다.
• 수백만 개의 측쇄 조합 전역에서 전하 이동 결합 지식 그래프를 구축하기 위해 데이터셋을 활용하였다.
• 화학적 사전 가정 없이 구조 유사성을 주요 지표로 삼아 결합 경향을 추론하였다.
• 모델은 단백질 내 알려진 전자 이동 메커니즘과의 비교를 통해 검증되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실제 단백질 구조에서 가능한 모든 아미노산 측쇄 조합 전역에서 전자 이동 결합의 주요 패턴은 무엇인가?
• RQ2 구조적 환경은 생물학적 시스템에서 전자 이동 결합에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 구조 유사성에 기반한 데이터 기반 접근법이 화학적 직관에 의존하지 않고 전하 이동 결합을 예측할 수 있는가?
• RQ4 실제 단백질 복합체에서 전하 이동은 어느 정도 이방성인가?
• RQ5 단일 대표 구조가 단백질 내 일반적인 전하 이동 행동을 대표할 수 있는가?

주요 결과

• 전하 이동 결합 데이터베이스는 강한 이방성을 보여주며, 단일 평균 구조로 단백질 내 일반적인 결합 선호도를 대표할 수 없다는 것을 시사한다.
• 연구는 국소적 구조 기하학에 따라 상당한 변동을 보이는 다양한 아미노산 쌍 간의 결합 경향을 규명하였다.
• 구조 유사성만으로도 신뢰할 수 있는 결합 매개변수 예측이 가능하여 화학적 직관에 대한 의존도를 감소시킨다.
• 수백만 개의 측쇄 조합에서 균일하지 않은 결합 강도가 관찰되어 단백질 내 전자 이동의 복잡성을 강조한다.
• 결합 지식 그래프는 결합 행동이 매우 맥락 의존적이며, 단일 대표 구조에서 전역적으로 예측할 수 없다는 것을 보여준다.
• 이 데이터셋은 구조 기반의 경험적 매개변수를 활용하여 생분자 시스템 내 전자 이동 모델을 향상시키는 기초를 제공한다.