Содержание 2
Введение 3
1. Обзор литературы 5
1.1. Понятие «амилоид» 5
1.2. Классификация амилоидов 6
1.3. Экспериментальные методы исследования амилоидов 8
1.4. Биоинформатическое предсказание амилоидогенных свойств белков 10
1.4.1 Предикторы, основанные на машинном обучении 11
1.4.2 Предикторы, основанные на использовании индивидуальных свойств аминокислот 13
1.4.3 Предикторы основанные на композиционном подходе 15
1.4.4 Консенсусный предиктор 18
2. Материалы и методы 28
2.1. Данные 28
2.2. Тестирование предикторов 28
2.3. Обработка полученных результатов 29
3. Результаты и обсуждение 30
4. Выводы 35
Список источников литературы 36
Благодарности 43
Термин «амилоид» был впервые использован Матиасом Шлейденом в 1838 г. применительно к конгломератам крахмала в клетках растений. Спустя 16 лет этот термин использовался Рудольфом Людвигом Карлом Вирховым для описания патологических включений в тканях «восковой» печени, которые по аналогии с крахмалом окрашивались йодом. С тех пор наши представления об этих агрегатах изменились и на данный момент амилоиды можно определить как фибриллярные белки, обладающие кросс-бета структурой: четвертичная структура бета-тяжей образует набор связанных параллельных слоев, перпендикулярных длинной оси фибриллы [Нижников, Антонец, Инге-Вечтомов, 2015]
Множество известных амилоидов лежат в основе заболеваний ЦНС, таких как болезнь Альцгеймера, болезнь Якоба-Крейцфельдта, Синдром Герстмана-Штраусслера- Шейнкера у человека, скрепи у овец и губчатая энцефалопатии у крупного рогатого скота, а тауже целого ряда болезней, называемых амилоидозами, имеющих первичное или вторичное происхождение, локализованный или системный характер [Hazenberg, 2013; Taverna, 2008]. В последние десятилетия с накоплением научных данных произошла смена парадигмы амилоидов только как патологической формы белков, на точку зрения при которой амилоиды также рассматриваются как важный компонент биологических функций множества организмов [Taverna, 2008]. Существует множество работ, которые свидетельствуют о широком функциональном значении амилоидов в природе: хранение гормонов в неактивном состоянии и участие в синтезе меланина у млекопитающих [Watt B, van Niel G, Raposo G, 2011], компонент формирования биопленок у бактерий и воздушных гифов у грибов [Taglialegna et al.,2016; Yang et al., 2017], вхождение в состав хориона чешуекрылых [Iconomidou, Vriend, Hamodrakas, 2000], запасающая функция растений [Antonets et al., 2020], компонент сигнальных путей Saccharomyces cerevisiae. [Baxa et al., 2005; Otzen, Riek, 2019; Shorter, Lindquist, 2005]. Особую группу амилоидов составляют прионы, обладающие инфекционными свойствами in vivo [Bolton et al., 1987; Iadanza et al., 2018; Wickner, 1994]
Строение амилоидов обуславливает наличие у них ряда важных физико-химических свойств. Структура амилоидов делает их устойчивыми к большому число денатурирующих белок веществ, таких как ионные детергенты и хаотропные агенты, а также они имеют высокую устойчивость к действию протеаз [Gallardo, Ranson, Radford, 2020]. Другим важным свойством является автокаталитическая способность амилоидов воспроизводить свою структуру в белках с той же последовательностью. Соответствующие структурные белки в их нативном состоянии в присутствии амилоидов, которые выступают в роли конформационной матрицы, начинают менять свою структуру. Наименьший известный на данный полипептид имеющие данное свойство содержит 7 аминокислотных остатков. [Jucker, Walker, 2013; Nelson et al., 2005].
Особенности кросс-бета структуры налагают серьезные ограничения на способы идентификации и исследования амилоидных белков. Доступными подходами для определения амилоидной структуры in vitroявляются методы окрашивания специфическими красителями: самый часто используемый анилиновый краситель конго- красный, дает яблочно-зеленый цвет в поляризованном свете при связывании с амилоидами. Для определения амилоидной структуры in vivoвозможно использование методов иммуногистохимии, однако их применение имеет свои ограничения. Для исследования структуры амилоидов в практике используются методы ЯМР- спектроскопии и двухмерной рентгеновской дифракции. Такие способы исследования эффективны, но дорогостоящи [Yakupova et al.,2019].
Широкий практический интерес к исследованию амилоидов и ограничения, которые накладывает их структура, делают значимым развитие бионформатических подходов для изучения амилоидных белков и прионов in silico.За последние 20 лет было разработано более 30 алгоритмов, которые идентифицируют амилоидогенные участки в полипептидах, на основе известных последовательностей белков. В нашей работе мы делаем попытку оценить эффективность существующих инструментов предсказания амилоидных свойств белков, разделив известные амилоиды на три группы: патогенные, функциональные и прионы.
Целью данной работы является сравнительный анализ эффективности существующих биоинформатических инструментов предсказания амилоидной структуры и прионных свойств полноразмерных белков
В рамках цели были сформулированы следующие задачи:
1. Проанализировать литературные данные о существующих биоинформатических подходах для предсказания амилоидогенных свойств белков.
2. Предложить классификацию таких подходов, основываясь на принципах их работы.
3. Изучить эффективность предсказания амилоидных свойств белков существующими биоинформатическими инструментами.
На основе результатов нашего исследования можно сделать следующие выводы:
1. Существующие предикторы амилоидов используют в своей работе один из четырех подходов: машинное обучение, композиционный подход, использование индивидуальных свойств аминокислот или консенсусное применение сразу нескольких подходов.
2. Почти все протестированные предикторы вне зависимости от используемого подхода обладают высокой чувствительностью и низкой специфичностью предсказания.
3. Предикторы, которые были разработаны для предсказания прионных свойств, отличаются от остальных предикторов низкой чувствительностью и высокой специфичностью предсказания.
4. Все 14 протестированных предикторов неспособны отличить на основе полной последовательности амилоидные белки от неамилоидных. Вероятно, это связано с тем, что эти предикторы были разработаны на основе данных об амилоидогенных участках, а не полноразмерных амилоидных белках.
5. Для дальнейшего повышения эффективности методов предсказания амилоидогенных белков необходимо накопление экспериментальных данных о полноразмерных белках, проявляющих амилоидные свойства in vivo.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
