WikiDer > Индекс химического сдвига

Chemical shift index
Пример индекса химического сдвига

В индекс химического сдвига или же CSI широко используемый метод в спектроскопия ядерного магнитного резонанса белков которые можно использовать для отображения и идентификации местоположения (т.е. начала и конца), а также типа вторичная структура белка (бета-цепи, спирали и области случайных клубков) обнаружены в белках, использующих только скелет химический сдвиг данные [1][2] Техника была изобретена Д-р Дэвид Вишарт в 1992 г. для анализа 1Химические сдвиги Hα, а затем расширены им в 1994 году, чтобы включить 13C. Сдвиг позвоночника. Исходный метод CSI использует тот факт, что 1На химические сдвиги аминокислотных остатков в спирали имеет тенденцию смещаться в сильное поле (т.е. к правой стороне спектра ЯМР) относительно их случайных значений катушки и в слабое поле (то есть в сторону левой стороны спектра ЯМР) в бета-нити. Подобные виды тенденций увеличения / уменьшения также обнаруживаются в магистрали. 13C химические сдвиги.

Выполнение

CSI - это метод, основанный на графах, который, по сути, использует цифровой фильтр, специфичный для аминокислот, для преобразования каждого назначенного значения химического сдвига основной цепи в простой индекс с тремя состояниями (-1, 0, +1). Этот подход создает более понятный и гораздо более визуально приятный график значений химического сдвига белка. В частности, если верхнее поле 1Химический сдвиг Hα (относительно значения случайной спирали для конкретной аминокислоты) определенного остатка составляет> 0,1 ppm, тогда этому аминокислотному остатку присваивается значение -1. Аналогично, если слабое поле 1Химический сдвиг Hα определенного аминокислотного остатка составляет> 0,1 ppm, тогда этому остатку присваивается значение +1. Если аминокислотный остаток химический сдвиг не сдвигается вниз или вверх на достаточную величину (т. е. <0,1 ppm), ему присваивается значение 0. Когда этот трехуровневый индекс отображается в виде гистограммы по всей длине белковой последовательности, простая проверка может позволить один для идентификации бета-цепей (кластеры из +1 значений), альфа-спиралей (кластеры из -1 значений) и случайных сегментов катушки (кластеры из 0 значений). Список специфичных для аминокислот случайных химических сдвигов спиралей для вычислений CSI приведен в таблице 1. Пример графика CSI для небольшого белка показан на рисунке 1 со стрелками, расположенными над черными полосами, указывающими расположение бета-цепей. и прямоугольная рамка, показывающая расположение спирали.

Таблица 1. Конкретный остаток CSI 1Случайные смещения катушек Hα
Аминокислота1Случайный сдвиг катушки Hα (ppm)Аминокислота1Hα RC сдвиг случайный сдвиг катушки (ppm)
Ала (А)4.35Встреча (M)4.52
Цис (С)4.65Asn (N)4.75
Асп (D)4.76Pro (P)4.44
Клей)4.29Gln (Q)4.37
Phe (F)4.66Арг (R)4.38
Гли (G)3.97Сер (S)4.50
Его (H)4.63Thr (T)4.35
Иль (I)3.95Вал (В)3.95
Лис (К)4.36Trp (Вт)4.70
Лей (L)4.17Тюр (Y)4.60

Спектакль

Использование только 1Химические сдвиги Hα и простые правила кластеризации (кластеры из 3 или более вертикальных полос для бета-цепей и кластеры из 4 или более вертикальных полос для альфа-спиралей), CSI обычно имеет точность 75-80% при идентификации вторичных структур.[2][3][4][5] Эта производительность частично зависит от качества набора данных ЯМР, а также от техники (ручной или программной), используемой для идентификации вторичных структур белка. Как отмечалось выше, согласованный метод CSI, который фильтрует изменения химического сдвига сильного / слабого поля в 13Cα, 13Cβ и 13Атомы C 'аналогично 1Сдвиги Hα также были развиты.[2] Консенсусная CSI объединяет графики CSI из магистрали. 1Рука 13Химические сдвиги C для создания единого графика CSI. Это может быть до 85-90% точности.[5]

История

Связь между химическими сдвигами белка и вторичной структурой белка (в частности, альфа-спиралями) была впервые описана Джон Маркли и коллег в 1967 г.[6] С развитием современных методов 2-мерного ЯМР стало возможным измерять больше химических сдвигов белков. Когда в начале 1980-х было назначено больше пептидов и белков, вскоре стало очевидно, что химические сдвиги аминокислот чувствительны не только к спиральным конформациям, но также и к конформациям β-цепей. В частности, вторичный 1Химические сдвиги Hα всех аминокислот демонстрируют четкую тенденцию к усилению поля при формировании спирали и очевидную тенденцию к понижению поля при формировании β-листов.[7][8] К началу 1990-х годов достаточное количество 13C и 15Было собрано N назначений химического сдвига для пептидов и белков, чтобы определить, что аналогичные тенденции сильного / слабого поля были очевидны практически для всего остова. 13Cα, 13Cβ, 13C ', 1HN и 15N (слабо) химические сдвиги.[9][10] Именно эти довольно поразительные тенденции химического сдвига были использованы при разработке индекса химического сдвига.

Ограничения

Метод CSI не лишен недостатков. В частности, его производительность падает, если заданы химические сдвиги. неправильно упомянутый или неполный. Он также весьма чувствителен к выбору случайных сдвигов катушек, используемых для расчета вторичных сдвигов.[5] и обычно он определяет альфа-спирали (точность> 85%) лучше, чем бета-нити (точность <75%), независимо от выбора случайных сдвигов катушек.[5] Кроме того, метод CSI не определяет другие типы вторичных структур, например β-витки. Из-за этих недостатков был предложен ряд альтернативных подходов, подобных CSI. К ним относятся: 1) метод прогнозирования, который использует статистически полученные потенциалы химического сдвига / структуры (PECAN);[11] 2) вероятностный подход к идентификации вторичной структуры (PSSI);[12] 3) метод, который объединяет предсказания вторичной структуры на основе данных последовательности и данных химического сдвига (PsiCSI),[13] 4) подход к идентификации вторичной структуры, который использует заранее заданные образцы химического сдвига (PLATON)[14] 5) двумерный кластерный анализ метод, известный как 2DCSi.[15] Производительность этих новых методов обычно немного лучше (2-4%), чем у исходного метода CSI.

Полезность

С момента его первоначального описания в 1992 году метод CSI использовался для характеристики вторичной структуры тысяч пептидов и белков. Его популярность во многом объясняется тем, что он прост для понимания и может быть реализован без использования специализированных компьютерных программ. Несмотря на то, что метод CSI можно легко выполнить вручную, ряд широко используемых программ обработки данных ЯМР, таких как NMRView,[16] Веб-серверы генерации структуры ЯМР, такие как CS23D[17] а также различные веб-серверы анализа данных ЯМР, такие как RCI,[18] Хищник[19] и ПАНАВ [20] внедрили метод CSI в свое программное обеспечение.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Уишарт Д.С., Сайкс Б.Д., Ричардс ФМ (февраль 1992 г.). «Индекс химического сдвига: быстрый и простой метод определения вторичной структуры белка с помощью ЯМР-спектроскопии». Биохимия. 31 (6): 1647–51. CiteSeerX 10.1.1.539.2952. Дои:10.1021 / bi00121a010. PMID 1737021.
  2. ^ а б c Wishart, David S .; Сайкс, Брайан Д. (1994). "The 13C Индекс химического сдвига: простой метод идентификации вторичной структуры белка с использованием 13Данные о химическом сдвиге C ". Журнал биомолекулярного ЯМР. 4 (2): 171–80. Дои:10.1007 / BF00175245. PMID 8019132.
  3. ^ Уишарт Д.С., Дело DA (2001). «Использование химических сдвигов в определении структуры макромолекул». Ядерный магнитный резонанс биологических макромолекул, часть A. Методы в энзимологии. 338. С. 3–34. Дои:10.1016 / с0076-6879 (02) 38214-4. ISBN 9780121822392. PMID 11460554.
  4. ^ Мильке С.П., Кришнан В.В. (апрель 2009 г.). «Характеристика вторичной структуры белка по химическим сдвигам ЯМР». Прогресс в спектроскопии ядерного магнитного резонанса. 54 (3–4): 141–165. Дои:10.1016 / j.pnmrs.2008.06.002. ЧВК 2766081. PMID 20160946.
  5. ^ а б c d Уишарт Д.С. (февраль 2011 г.). «Интерпретация данных химического сдвига белков». Прогресс в спектроскопии ядерного магнитного резонанса. 58 (1–2): 62–87. Дои:10.1016 / j.pnmrs.2010.07.004. PMID 21241884.
  6. ^ Маркли JL, Медоуз DH, Ярдецки О. (Июль 1967). "Ядерно-магнитные резонансные исследования переходов спираль-клубок в полиаминокислотах". Журнал молекулярной биологии. 27 (1): 25–40. Дои:10.1016 / 0022-2836 (67) 90349-Х. PMID 6033611.
  7. ^ Клейден, штат Нью-Джерси; Уильямс, Р.Дж.П (1982). «Пептидные групповые сдвиги». Журнал магнитного резонанса. 49 (3): 383. Bibcode:1982JMagR..49..383C. Дои:10.1016/0022-2364(82)90252-9.
  8. ^ Парди А., Вагнер Г., Вютрих К. (декабрь 1983 г.). «Белковая конформация и химические сдвиги протонного ядерного магнитного резонанса». Европейский журнал биохимии. 137 (3): 445–54. Дои:10.1111 / j.1432-1033.1983.tb07848.x. PMID 6198174.
  9. ^ Wishart DS, Sykes BD, Richards FM (ноябрь 1991 г.). «Связь между химическим сдвигом ядерного магнитного резонанса и вторичной структурой белка». Журнал молекулярной биологии. 222 (2): 311–33. Дои:10.1016 / 0022-2836 (91) 90214-К. PMID 1960729.
  10. ^ Спера, Сильвия; Бакс, Ад (1991). «Эмпирическая корреляция между конформацией остова белка и Cα и Cβ 13C химические сдвиги ядерного магнитного резонанса ". Журнал Американского химического общества. 113 (14): 5490–2. Дои:10.1021 / ja00014a071. ИНИСТ:5389018.
  11. ^ Эгбальна HR, Ван Л., Бахрами А., Ассади А., Маркли Дж. Л. (май 2005 г.). «Энергетический конформационный анализ белков по химическим сдвигам ЯМР (PECAN) и его использование для определения вторичных структурных элементов». Журнал биомолекулярного ЯМР. 32 (1): 71–81. Дои:10.1007 / s10858-005-5705-1. PMID 16041485.
  12. ^ Ван И, Ярдецки О. (апрель 2002 г.). «Идентификация вторичной структуры белка на основе вероятности с использованием объединенных данных химического сдвига ЯМР». Белковая наука. 11 (4): 852–61. Дои:10.1110 / пс 3180102. ЧВК 2373532. PMID 11910028.
  13. ^ Хунг Л.Х., Самудрала Р. (февраль 2003 г.). «Точная и автоматизированная классификация вторичной структуры белка с помощью PsiCSI». Белковая наука. 12 (2): 288–95. Дои:10.1110 / л.с. 0222303. ЧВК 2312422. PMID 12538892.
  14. ^ Лабудде Д., Лейтнер Д., Крюгер М., Ошкинат Х (январь 2003 г.). «Алгоритм прогнозирования типов аминокислот с их вторичной структурой в белках (PLATON) с использованием химических сдвигов». Журнал биомолекулярного ЯМР. 25 (1): 41–53. Дои:10.1023 / А: 1021952400388. PMID 12566998.
  15. ^ Ван СС, Чен Дж. Х., Лай В. К., Чуанг В. Дж. (Май 2007 г.). «2DCSi: идентификация вторичной структуры белка и окислительно-восстановительного состояния с использованием 2D кластерного анализа химических сдвигов ЯМР». Журнал биомолекулярного ЯМР. 38 (1): 57–63. Дои:10.1007 / s10858-007-9146-х. PMID 17333485.
  16. ^ Джонсон Б.А., Блевинс Р.А. (сентябрь 1994 г.). «Обзор ЯМР: компьютерная программа для визуализации и анализа данных ЯМР». Журнал биомолекулярного ЯМР. 4 (5): 603–14. Дои:10.1007 / BF00404272. PMID 22911360.
  17. ^ Вишарт Д.С., Арндт Д., Берджанский М., Тан П., Чжоу Дж., Лин Дж. (Июль 2008 г.). «CS23D: веб-сервер для быстрого создания структуры белка с использованием химических сдвигов ЯМР и данных последовательности». Исследования нуклеиновых кислот. 36 (Выпуск веб-сервера): W496–502. Дои:10.1093 / нар / gkn305. ЧВК 2447725. PMID 18515350.
  18. ^ Берьянский М.В., Вишарт Д.С. (июль 2007 г.). «Сервер RCI: быстрый и точный расчет гибкости белка с использованием химических сдвигов». Исследования нуклеиновых кислот. 35 (Выпуск веб-сервера): W531–7. Дои:10.1093 / нар / гкм328. ЧВК 1933179. PMID 17485469.
  19. ^ Берьянский М.В., Нил С., Вишарт Д.С. (июль 2006 г.). «PREDITOR: веб-сервер для прогнозирования ограничений на угол кручения белка». Исследования нуклеиновых кислот. 34 (Выпуск веб-сервера): W63–9. Дои:10.1093 / нар / gkl341. ЧВК 1538894. PMID 16845087.
  20. ^ Ван Б., Ван Й., Вишарт Д.С. (июнь 2010 г.). «Вероятностный подход для проверки назначений химического сдвига белка ЯМР». Журнал биомолекулярного ЯМР. 47 (2): 85–99. Дои:10.1007 / s10858-010-9407-у. PMID 20446018.

внешняя ссылка