Makromolekulák 2015 12 02 Simon István

Bound IUP structures Tcf3 p27Kip1 IA3 FnBP

Rendezetlen fehérje komplexek Jellemzően más a kötési felszín geometriája a két esetben: tripszin – BPTI MDM2 – p53

Tipikus energia-felszínek globuláris fehérje rendezetlen fehérje

Globuláris fehérjék kötési módjai kulcs-zár indukált illeszkedés konformációs szelekció

Rendezetlen fehérjék kötési módjai rendezett partner B rendezett partner A rendezetlen fehérje meghatározott szerkezetű komplex ‘fuzzy’ komplex

IUPs – preformed elements

A rendezetlenség jóslása - IUPred Alapötlet: Ha egy aminosav szekvenciális környezetében olyan aminosavak vannak, amelyekkel nem tud elég sok kedvező kölcsönhatást kialakítani, akkor nem vesz fel határozott szerkezetet rendezetlen lesz Az algoritmus: …..QSDPSVEPPLSQETFSDL WKLLPENNVLSPLPSQAMDDLMLSP D DIEQWFTEDPGPDEAPRMPEAAPRVA PAPAAPTPAAPAPA….. A környezet aminosav összetétele: A – 10% C – 0% D – 12 % E – 10 % F – 2 % stb… Az aminosav és a környezete közötti kölcsön-hatási energia becslése Ez alapján a rendezetlenség valószínűsége (magas energia rendezetlen lesz)

A rendezetlenség jóslása - IUPred Példa: humán p53 Rendezetlen C-terminális domén Rendezett DNS kötő domén (DBD) Rendezetlen N-terminális domén http://iupred.enzim.hu

A p53 fehérje kölcsönhatásai

A mediátor komplex A magas rendezetlenségű fehérjéket sötét tónussal jelöltük

Kötőhelyek jóslása Kölcsönhatás globuláris fehérjékkel Nem az aminosav saját környezetében nézzük az összetételt, hanem egy globuláris adatbázisból vesszük: A – 10% C – 0% D – 12 % E – 10 % F – 2 % stb… A – 7.67% C – 2.43% D – 4.92 % E – 5.43 % F – 3.19 % stb… Egy nagy globuláris halmazon számolt összetétel Az így nyert energiát nevezzük Enyereség-nek

Kötőhelyek jóslása Ott várunk kötőhelyet, ahol: A környezet rendezetlen (Sátlag magas) A saját környezetével vett energia kedvezőtlen (Esaját nagy) Energetikailag jobb globuláris fehérjével kölcsönhatni (Enyereség nagy)

Kötőhelyek jóslása Példa: p53 N-terminális Három kötőhelyet tartalmaz: MDM2: 17-27 RPA70N: 33-56 RNAPII: 45-58 A három mennyiség optimális lineáris kombinációját keressük. Ezt átalakítjuk egy p valószínűségi értékké (annak a valószínűsége, hogy az aminosav része egy rendezetlen kötőhelynek). P = p1*Sátlag + p2*Esaját + p3*Enyereség

LM – average disorder profiles local drop in disorder

Valódi kötő motívumok kiszűrése ANCHOR-ral Igazolt kötőhelyek 826 Átfedés ANCHOR-ral 545 Véletlen + valódi kötőhelyek 7,2x106 Átfedés ANCHOR-ral 1,3x106 66% 17,6%

IUPs: high frequency in proteomes yeast coli

Alkalmazás: Teljes proteom vizsgálatok 736 teljes proteom van a UniProt-ban: 53 archaea 639 baktérium 44 eukarióta A rendezetlen fehérjék aránya növekszik A rendezetlen kötőhelyek száma növekszik A kötésben használt rendezetlen részek aránya nő Az új rendezetlen régiók megjelenése elsősorban az új kötőhelyek kialakítását szolgálja Mycobacterium tuberculosis