Исследование структурных основ субстратной специфичности пуриннуклеозидфосфорилазы из Thermus Thermophilus методами структурной биоинформатики

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Проведено моделирование молекулярной динамики дикой формы белка пуриннуклеозидфосфорилазы с двумя субстратами – аденозином и гуанозином. Проведено аналогичное моделирование белка мутантной формы с теми же субстратами. Из полученных траекторий методом MM-GBSA оценено изменение свободной энергии при формировании полученных комплексов.

Об авторах

И. Ф. Гарипов

Институт кристаллографии им. А.В. Шубникова ФНИЦ “Кристаллография и фотоника” РАН

Email: ildar.garipov.f@gmail.com
Россия, Москва

В. И. Тимофеев

Институт кристаллографии им. А.В. Шубникова ФНИЦ “Кристаллография и фотоника” РАН; Национальный исследовательский центр “Курчатовский институт”

Email: ildar.garipov.f@gmail.com
Россия, Москва; Россия, Москва

Е. А. Заяц

Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН

Email: ildar.garipov.f@gmail.com
Россия, Москва

Ю. А. Абрамчик

Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН

Email: ildar.garipov.f@gmail.com
Россия, Москва

М. А. Костромина

Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН

Email: ildar.garipov.f@gmail.com
Россия, Москва

И. Д. Константинова

Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН

Email: ildar.garipov.f@gmail.com
Россия, Москва

Р. С. Есипов

Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: ildar.garipov.f@gmail.com
Россия, Москва

Список литературы

  1. Timofeev V.I., Fateev I.V., Kostromina M.A. et al. // J. Biomol. Struct. Dyn. 2020. V. 40. P. 1. https://doi.org/10.1080/07391102.2020.1848628
  2. Tomoike F., Kuramitsu S., Masui R. // Extremophiles. 2013. V. 17. P. 505. https://doi.org/10.1007/s00792-013-0535-7
  3. Погосян Л.Г., Акопян Ж.И. // Биомедицинская химия. 2013. Т. 59. № 5. С. 483. https://doi.org/10.18097/pbmc20135905483
  4. Salomon-Ferrer R., Case D.A., Walker R.C. // WIREs Comput. Mol. Sci. 2013. V. 3. P. 198. https://doi.org/10.1002/wcms.1121
  5. Case D.A., Cheatham T.E., III, Darden T. et al. // J. Comput. Chem. 2005. V. 26. P. 1668. https://doi.org/10.1002/jcc.20290
  6. Maier J.A., Martinez C., Kasavajhala K. et al. // J. Chem. Theory Comput. 2015. V. 11. P. 3696. https://doi.org/10.1021/acs.jctc.5b00255
  7. Salomon-Ferrer R., Goetz A.W., Poole D. et al. // J. Chem. Theory Comput. 2013. V. 9. P. 3878. https://doi.org/10.1021/ct400314y
  8. Jorgensen W. L., Chandrasekhar J., Madura J.D. et al. // J. Chem. Phys. 1983. V. 79. P. 926. https://doi.org/10.1063/1.445869
  9. Allen M.P., Tildesley D.J. Computer simulation of liquids. New York: Oxford university press, 1991. https://doi.org/10.2307/2938686
  10. Berendsen H.J.C., Postma J.P.M., van Gunsteren W.F. et al. // J. Chem. Phys. 1984. V. 81. P. 3684. https://doi.org/10.1063/1.448118
  11. Darden T., York D., Pedersen L. // J. Chem. Phys. 1993. V. 98. P. 10089. https://doi.org/10.1063/1.464397
  12. Kollman P.A., Massova I., Reyes C. et al. // Acc. Chem. Res. 2000. V. 33. P. 889. https://doi.org/10.1021/ar000033j
  13. Srinivasan J., Trevathan M.W., Beroza P. et al. // Theor. Chem. Acc. 1999. V. 101. P. 426. https://doi.org/10.1007/s002140050460
  14. Miller B.R., McGee T.D., Swails J.M. et al. // J. Chemical Theory and Computation. 2012. V. 8. P. 3314. https://doi.org/10.1021/ct300418h
  15. Onufriev A., Bashford D., Case D.A. // Proteins. 2004. V. 55. P. 383. https://doi.org/10.1002/prot.20033
  16. Schrödinger L.L.C. The PyMOL Molecular Graphics System, Version 2.0
  17. Mikhailopulo I.A., Miroshnikov A.I. // Acta Naturae. 2010. V. 2. P. 36. https://doi.org/10.32607/20758251-2017-9-2-47-58
  18. Fateev I.V., Kostromina M.A., Abramchik Y.A. et al. // Biomolecules. 2021. V. 11. P. 586. https://doi.org/10.3390/biom11040586
  19. Roy B., Depaix A., Périgaud C. et al. // Chem. Rev. 2016. V. 116. P. 7854. https://doi.org/10.1021/acs.chemrev.6b00174
  20. Almendros M., Berenguer J., Sinisterra J.V. // Appl. Environmental Microbiology. 2012. V. 78. P. 3128. https://doi.org/10.1128/AEM.07605-11
  21. Fateev I.V., Kharitonova M.I., Antonov K.V. et al. // Chemistry. 2015. V. 21. P. 13401. https://doi.org/10.1002/chem.201501334

Дополнительные файлы


© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».