Dynamics of 24 Self-Assembling H-(RADA)4-OH Peptides Complexed in Bi-Layered Structure with Layers in syn and anti Orientation

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

H-(RADA)4-OH peptide in water tends to form biolgels at physiological conditions. Thusly made scaffold is formed of fibrils resulted from peptides self-assembling. Fibrils have two external hydrophilic layers, while hydrophobic one is situated between of them. Bio gels by the H-(RADA)4-OH peptides are considered to be a prominent source for designed extra cellular matrix aimed to cell cultures of different types. Little is known about detailed structure the filament structure and β-sheets peptide composition. We have designed and studied molecular dynamics of bi-layered protofilament structures with β-sheets formed of parallel or anti-parallel peptide chains. Method of molecular dynamics was used to study H-(RADA)4-OH peptide complexes at 80 and 300 K. While the most stable peptide complex was found to consist of anti-parallel peptides, had the lowest free energy and the least deviation of atom coordinates, yet another stable structure of the peptide complex was identified as 24-mer of parallel peptides with two β-sheets placed in syn orientation. These results underlined the importance of factors, directing the initial stages of the H-(RADA)4-OH peptide self-assembling in solution.

Авторлар туралы

A. Danilkovich

Branch of Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, RAS

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: danilkovich@bibch.ru
Russia, 142290, Pushchino, prosp. Nauki 6

D. Tikhonov

Institute of Mathematical Problems of Biology – the Branch of Keldysh Institute of Applied Mathematics,
Russian Academy of Sciences; Institute of Theoretical and Experimental Biophysics, Russian Academy of Sciences

Email: danilkovich@bibch.ru
Russia, 142290, Pushchino, ul. Vitkevicha 1; Russia, 142290, Pushchino, ul. Institutskaya 3

V. Lipkin

Branch of Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, RAS

Email: danilkovich@bibch.ru
Russia, 142290, Pushchino, prosp. Nauki 6

Әдебиет тізімі

  1. Ovchinnikov Yu.A., Ivanov V.T. // In: The Proteins. 3rd edition / Eds. Neurath H., Hill R.L. New York: Acad. Press, 1982. V. 5. P. 307–642. https://doi.org/10.1016/0161-5890(84)90081-6
  2. Collier J.H., Rudra J.S., Gasiorowski J.Z., Jung J.P. // Chem. Soc. Rev. 2010. V. 39. P. 3413–3424. https://doi.org/10.1039/b914337h
  3. Seyedkarimi M.S., Mirzadeh H., Bagheri-Khoulenjani S. // J. Biomed. Mat. Res. Part A. 2019. V. 107. P. 330–338. https://doi.org/10.1002/jbm.a.36495
  4. Zhang S.G., Holmes T.C., Dipersio C.M., Hynes R.O., Su X., Rich A. // Biomaterials. 1995. V. 16. P. 1385–1393. https://doi.org/10.1016/0142-9612(95)96874-y
  5. Kumada Y., Zhang S. // PLoS One. 2010. V. 5. P. e10305. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0010305
  6. Naotaro Akiyama N., Yamamoto-Fukuda T., Takahashi H., Koji T. // Int. J. Nanomed. 2013. V. 8. P. 2629–2640. https://doi.org/10.2147/IJN.S47279
  7. Zhang S.G., Lockshin C., Herbert A., Winter E., Rich A. // EMBO J. 1992. V. 11. P. 3787–3796. https://doi.org/10.1002/j.1460-2075.1992.tb05464.x
  8. Данилкович А.В., Липкин В.М., Удовиченко И.П. // Биоорг. химия. 2011. Т. 37. С. 780–785. [Danilkovich A.V., Lipkin V.M., Udovichenko, I.P. // Russ. J. Bioorg. Chem. 2011. V. 37. P. 707–712.] https://doi.org/10.1134/S1068162011060069
  9. Pauling L., Corey R.B. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1951. V. 37. P. 251–256. https://doi.org/10.1073/pnas.37.5.251
  10. Zhang S., Holmes T., Lockshin C., Rich A. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA.1993. V. 90. P. 3334–3338. https://doi.org/10.1073/pnas.90.8.3334
  11. Zarei H., Aramvash A., Seyedkarimi M.S. // Int. J. Peptide Res. Therapeutics. 2019. V. 25. P. 265–272. https://doi.org/10.1007/s10989-017-9669-2
  12. Altman M., Lee P., Rich A., Zhang S.G. // Protein Sci. 2000. V. 9. P. 1095–1105. https://doi.org/10.1110/ps.9.6.1095
  13. Marcotte E.M., Pellegrini M., Yeates T.O., Eisenberg D.A. // J. Mol. Biol. 1999. V. 293. P. 151–160. https://doi.org/10.1006/jmbi.1999.3136
  14. Chen Y.W., Ding F., Nie H.F., Serohijos A.W., Sharma S., Wilcox K.C., Yin Y.S., Dokholyan N.V. // Arch. Biochem. Biophys. 2008. V. 469. P. 4–19. https://doi.org/10.1016/j.abb.2007.05.014
  15. Данилкович А.В., Тихонов Д.А. // Препринты ИПМ им. М.В.Келдыша. 2019. № 72. 24 с. https://doi.org/10.20948/prepr-2019-72
  16. Danilkovich A.V., Sobolev E.V., Tikhonov D.A., Udovichenko I.P., Lipkin V.M. // Dokl. Biochem. Biophys. 2012. V. 443. P. 96–99. https://doi.org/10.1134/S160767291202010X
  17. Simmerling C., Wang B., Woods R.J. // J. Computation. Chem. 2005. V. 26. P. 1668–1688. https://doi.org/10.1002/jcc.20290
  18. Yokoi H., Kinoshita T., Zhang S. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2005. V. 102. P. 8414–8419. https://doi.org/10.1073/pnas.0407843102
  19. Zhang S., Lockshin C., Cook R., Rich A. // Biopolymers. 1994. V. 34. P. 663–672. https://doi.org/10.1002/bip.360340508
  20. Cormier A.R., Pang X., Zimmerman M.I., Zhou H.-X., Paravastu A.K. // ACS Nano. 2013. V. 7. P. 7562–7572. https://doi.org/10.1021/nn401562f
  21. Huang D., Zimmerman M.I., Martin P.K., Nix A.J., Rosenberry T.L., Paravastu A.K. // J. Mol. Biol. 2015. V. 427. P. 2319–2328. https://doi.org/10.1016/j.jmb.2015.04.004
  22. HyperChem® Computational Chemistry. Practical Guide – Theory and Method, HC 70-00-04-00. Gainesville: Hypercube Inc., 2002. 350 p.
  23. Macindoe G., Mavridis L., Venkatraman V., Devignes M.-D., Ritchie D.W. // Nucleic Acids Res. 2010. V. 38. P. 445–449. https://doi.org/10.1093/nar/gkq311
  24. Tovchigrechko A., Vakser I. // Proteins. 2005. V. 60. P. 296–301. https://doi.org/10.1002/prot.20573
  25. VanGunsteren W.F., Billeter S.R., Eising A.A., Hunenberger P.H., Kruger P., Mark A.E., Scott W.R.P., Tironi I.G. // Biomol. Simulation. Zurich: Vdf Hochschulverlag AG an der ETH Zurich, 1996. P. 1042.
  26. Duan Y., Wu C., Chowdhury S., Lee M.C., Xiong G., Zhang W., Yang R., Cieplak P., Luo R., Lee T., Caldwell J., Wang J., Kollman P. // J. Computation. Chem. 2003. V. 24. P. 1999–2012. https://doi.org/10.1002/jcc.10349
  27. Danilkovich A.V., Sobolev E.V., Tikhonov D.A., Shadrina T.E., Udovichenko I.P. // Math. Biol. Bioinform. 2011. V. 6. P. 92–101. https://doi.org/10.17537/2011.6.92
  28. Humphrey W., Dalke A., Schulten K. // J. Mol. Graphics. 1996. V. 14. P. 33–38. https://doi.org/10.1016/0263-7855(96)00018-5
  29. Onufriev A., Bashford D., Case D. // J. Phys. Chem. Part B. 2000. V. 104. P. 3712–3720. https://doi.org/10.1021/jp994072s
  30. Kabsch W., Sander C. // Biopolymers. 1983. V. 12. P. 2577–2637. https://doi.org/10.1002/bip.360221211

© А.В. Данилкович, Д.А. Тихонов, В.М. Липкин, 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».