[논문 리뷰] Eigenvector Centrality Distribution for Characterization of Protein Allosteric Pathways

Christian F. A. Negre, Uriel N. Morzan외 7명|arXiv (Cornell University)|2017. 06. 07.

Protein Structure and Dynamics참고 문헌 1인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 이소성 단백질에서 핵심 잔기와 장거리 상관관계 경로를 식별하기 위해 상호정보량을 기반으로 한 고유벡터 중심성(EC) 지표를 도입한다. 이는 임이다졸 글리세롤 인산합효소(IGPS)를 시험용으로 사용한다. 이 방법은 이소성 신호 전달 경로를 성공적으로 매핑하고 HisH-HisF 인터페이스 부위의 기능적으로 중요한 잔기를 특정하며, NMR 리텐션 디스퍼전 데이터로 검증되어 원자 해상도에서 이소성 메커니즘을 탐색하는 데 있어 강력하고 비용 효율적인 전략을 제공한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 기존 상관관계 기반 접근법의 한계를 극복하면서 단백질에서 이소성 신호 전달을 위한 주요 에너지 경로를 식별하는 네트워크 기반 방법을 개발한다.
• 국소적 상관관계와 비국소적(장거리) 상관관계를 구분함으로써 이소성 신호 전달의 물리적 상호작용 범위를 특성화한다.
• 실험적 NMR 리텐션 디스퍼전 데이터와의 비교를 통해 제안된 중심성 지표의 예측 능력을 검증한다.
• 각 잔기의 중심성의 환경적 관련성을 정량화하여 사이트 지향적 돌연변이 결과에 대한 기계적 해석을 제공한다.
• 단백질 동역학에서 주요 집합 운동을 식별하는 데 있어 주성분 분석의 계산 비용 효율성이 떨어지는 대안을 제공한다.

제안 방법

• 단백질을 네트워크로 모델링하여 아미노산 잔기를 노드로, 물리적 상호작용(예: 동적 상관관계)을 가중치가 부여된 간선으로 간주하고, 인접행렬 A로 표현한다.
• 고유벡터 중심성(EC)은 인접행렬의 주요 고유벡터를 사용하여 계산되며, 네트워크 전반에서 운동량 전달에 있어 각 잔기의 상대적 중요도를 정량화한다.
• 피어슨 상관계수의 한계를 극복하기 위해 비선형적이고 비선형성 없는 상관관계를 캡처하기 위해 일반화된 상호정보량을 사용하여 EC 지표를 재정의한다.
• 특정 잔기의 주변 네트워크의 기능적 중요성을 평가하기 위해 새로운 지표인 '환경적 관련성 중심성'을 도입한다.
• 국소적 및 비국소적 기여를 구분하기 위해 다중 상관관계 길이 척도(λ = 5, 10, 20 Å)에서 분석을 수행한다.
• 알로스테릭 네트워크의 다이나믹스 변화를 식별하기 위해 아포 및 PRFAR 결합 상태의 IGPS 단백질에 대해 분석을 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 상호정보량 기반 고유벡터 중심성 분석은 기존 상관관계 기반 방법에 비해 이소성 경로 내 핵심 잔기 식별에 어떻게 향상되는가?
• RQ2 IGPS에서 장거리(비국소적) 상관관계는 이소성 신호 전달에 어떤 기여를 하는가? 이는 국소적 동역학과 어떻게 다를까?
• RQ3 PRFAR 결합으로 인한 변화는 알로스테릭 네트워크의 중심성 분포에 어떻게 영향을 미치며, 기능적으로 중요한 잔기를 어떻게 식별하는가?
• RQ4 예측된 중심성 패턴은 밀리초 스케일 운동에 대한 실험적 NMR 리텐션 디스퍼전 데이터와 어느 정도 일치하는가?
• RQ5 제안된 환경적 관련성 지표는 기능적으로 중요한 잔기 주변 네트워크를 식별함으로써 사이트 지향적 돌연변이 결과를 어떻게 해석하는 데 기여하는가?

주요 결과

• 고유벡터 중심성 분석은 HisH-HisF 인터페이스 부위의 핵심 잔기를 이소성 신호 전달의 중심으로 성공적으로 식별하였으며, 이는 이전의 커뮤니티 네트워크 분석 및 실험 데이터와 일치한다.
• 장거리 중심성 분포(λ = 20 Å)는 거의 균일한 분포를 보이며, 호흡 운동에서의 특성 상관 거리가 5–20 Å 이내에 있음을 시사한다.
• PRFAR 결합에 의해 장거리 중심성이 가장 크게 증가하는 부분은 HisF 서브유닛의 sideL 쪽이며, 이는 이전에 보고된 도메인 간 호흡 운동과 관련이 있다. 이 운동의 주파수는 약 4배 증가한다.
• NMR 리텐션 디스퍼전 실험 결과는 PRFAR 결합에 의해 유도된 밀리초 스케일 운동이 주로 sideL에 국한되어 있음을 확인하였으며, 이는 EC 분석의 예측 결과와 일치한다.
• 국소적 및 장거리 척도에서 중심성 분포의 sideL/sideR 비대칭성이 반전되어 있으며, 이는 국소적 상호작용과 비국소적 상호작용에 대해 서로 다른 동역학적 제도가 존재함을 시사한다.
• 환경적 관련성 지표는 잔기 주변 네트워크의 중심성과 기능적 중요성을 연결함으로써 사이트 지향적 돌연변이 결과에 대한 설명 가능성을 제공한다.