Panduan untuk metode dan perangkat lunak prediksi struktur protein

Untuk mengerahkan fungsi biologisnya, protein melipat menjadi satu atau lebih konformasi spesifik, didikte oleh interaksi non-kovalen yang kompleks dan reversibel. Menentukan struktur protein dapat dicapai dengan teknik yang memakan waktu dan relatif mahal seperti kristalografi, spektroskopi resonansi nuklir-magnetik, dan interferometri polarisasi ganda. Perangkat lunak bioinformatika telah dikembangkan untuk menghitung dan memprediksi struktur protein berdasarkan urutan asam amino mereka.

Rekapitulasi pada struktur protein

Sebagai alternatif untuk teknik eksperimental, analisis struktur dan alat prediksi membantu memprediksi struktur protein sesuai dengan urutan asam amino mereka. Memecahkan struktur protein yang diberikan sangat penting dalam kedokteran (misalnya, dalam desain obat) dan bioteknologi (misalnya, dalam desain enzim baru). Bidang prediksi protein komputasi dengan demikian terus berkembang, mengikuti peningkatan daya komputasi mesin dan pengembangan algoritma cerdas.

Ada empat tingkat struktur protein (gambar 1). Dalam prediksi struktur protein, struktur primer digunakan untuk memprediksi struktur sekunder dan tersier.

Struktur sekunder protein terlipat secara lokal dalam rantai polipeptida yang distabilkan oleh ikatan hidrogen. Struktur protein sekunder yang paling umum adalah heliks alfa dan lembaran beta.

Struktur tersier adalah bentuk akhir dari protein begitu semua struktur sekunder yang berbeda semuanya dilipat menjadi struktur 3D. Bentuk akhir ini terbentuk dan disatukan melalui interaksi ionik, jembatan disulfida dan gaya van de Waals.

Empat tingkat struktur protein. Gambar dari Khanacademy.org.

Metode dan perangkat lunak prediksi struktur protein

Sejumlah besar perangkat lunak prediksi struktur dikembangkan untuk fitur protein khusus dan kekhususan, seperti prediksi gangguan, prediksi dinamika, prediksi konservasi struktur, dll. Pendekatan meliputi pemodelan homologi, pengemasan protein, metode ab initio, prediksi struktur sekunder, dan helix transmembran dan prediksi sinyal peptida.

Memilih metode yang tepat selalu dimulai dengan menggunakan urutan primer dari protein yang tidak diketahui dan mencari database protein untuk homolog (gambar 2).

Bagan pengambilan keputusan untuk metode prediksi struktur protein.

Berikut adalah beberapa metode terperinci untuk prediksi struktur protein:

  • Alat prediksi struktur sekunder

Alat-alat ini memprediksi struktur sekunder lokal hanya berdasarkan urutan asam amino dari protein. Struktur yang diprediksi kemudian dibandingkan dengan skor DSSP, yang dihitung berdasarkan struktur kristalografi protein (lebih banyak pada skor DSSP di sini).

Metode prediksi untuk struktur sekunder terutama mengandalkan database dari struktur protein yang diketahui dan metode pembelajaran mesin modern seperti jaring saraf dan mesin vektor pendukung.

Berikut adalah beberapa alat yang hebat untuk prediksi struktur sekunder.

  • Struktur tersier

Alat prediksi struktur tersier (atau 3-D) terbagi dalam dua metode utama: Ab initio, dan pemodelan protein komparatif.

Metode prediksi struktur protein Ab initio (atau de novo) berupaya untuk memprediksi struktur tersier dari sekuens berdasarkan prinsip umum yang mengatur energetika pelipatan protein dan / atau kecenderungan statistik fitur konformasi yang diperoleh struktur asli, tanpa menggunakan templat eksplisit.

Semua informasi tentang struktur tersier protein dikodekan dalam struktur utamanya (yaitu urutan asam amino-nya). Namun, sejumlah besar dari mereka dapat diprediksi, di antaranya hanya satu yang memiliki energi bebas minimal dan stabilitas yang diperlukan untuk dilipat dengan benar. Oleh karena itu, prediksi struktur protein initio memerlukan sejumlah besar daya komputasi dan waktu untuk menyelesaikan konformasi asli suatu protein, dan tetap menjadi salah satu tantangan utama bagi sains modern.

Server yang paling populer termasuk Robetta (menggunakan paket perangkat lunak Rosetta), SWISS-MODEL, PEPstr, QUARK. Jelajahi daftar lengkap di sini.

Jika suatu protein dari struktur tersier yang diketahui memiliki sekurang-kurangnya 30% dari urutannya dengan homolog potensial dari struktur yang tidak ditentukan, metode komparatif yang melapisi struktur yang tidak diketahui dengan yang diketahui dapat digunakan untuk memprediksi kemungkinan struktur yang tidak diketahui. Pemodelan homologi dan threading protein adalah dua strategi utama yang menggunakan informasi sebelumnya tentang protein serupa lainnya untuk mengusulkan prediksi protein yang tidak diketahui, berdasarkan urutannya.

Pemodelan homologi dan perangkat lunak threading protein termasuk RaptorX, FoldX, HHpred, I-TASSER, dan banyak lagi.

Referensi

Prediksi struktur protein de novo. Wikipedia.

Prediksi struktur protein. Wikipedia