文摘

时空调控的生化信息往往是与超分子组织蛋白质和核酸的驱动力尚未阐明。虽然多价的关键作用在相变被认可,高阶结构的组织原则需要被理解。在这里,我们提出一个模糊数学框架处理异构性的交互模式和合成蛋白质构象州议会的多重性。在这个模型中,冗余的约束力的主题可以与多个目标建立同步和部分的交互。我们证明这些多价,促进聚合物形成弱联系,同时概括valency-dependence。此外,链接器动力学和主题结合亲和力的影响,以及两者之间的相互作用的影响进行了研究。我们的结果支持,模糊性是一个关键因素在推动高阶蛋白组织,这可以作为一个通用的框架来模拟不同的超分子组装。

1。介绍

蛋白质可以形成各种各样的组件,在作文方面,大小和动力学。除了简单的二元、三元复合物和中型的寡聚物,蛋白质也可以组装成高阶组织。这些超分子组装与不同的生物过程从正常生理疾病(1,2]。例如,为低亲和力效应器最小化信号噪声,信号复合物经常增加结合位点的局部浓度通过高阶蛋白质组装(3]。最近的发现显示,超分子组织的蛋白质和核酸可以生成功能细胞隔间(4,5[],它缺乏一个膜边界6]。这样membraneless细胞器出现在不同的生物景观,例如,可以作为生物分子存储在压力和生物反应器来加速化学反应以及信号设备的装配/拆卸是由多种途径(7- - - - - -9]。开创性的作品Brangwynne,海曼和帕克实验室透露,这些细胞器是由一个液-液分层的过程,一旦组件浓度超过饱和限制(10,11]。这一过程,称为相变,Flory-Huggins理论所描述的可能是(12]。

高阶蛋白质组织展览广泛不同的动力学。朊病毒/淀粉体稳定β拉链,导致静态和固体状的可继承实体(13]。Signalosomes,比如inflammasomes或者necrosomes可以像prion-like稳定结构(14或者是动态的,例如,自噬体(15]。核糖核蛋白(RNP)生成动态颗粒或液滴液状物(16]。核孔复合物(npc)更加稳定,形成水凝胶(17]。有趣的是,同一蛋白质可以组织成不同的高阶州不同的动力学。病理突变可能引起转换材料的状态,例如,水滴液状物固体纤维。hnRNPA和付家的蛋白质家族突变出现在肌萎缩性脊髓侧索硬化症(ALS) (1,2]。有趣的是,病态的突变往往影响内在无序链接器区域(18),而不是互动主题本身,建议组织高阶结构(构象动力学的重要性19]。

这些实验观察与最近提议框架协议为高阶蛋白质组织(20.]。这个模型表明,材料的高阶结构可以分解成三个因素。首先,低亲和力元素/ cation-pi等图案,介子,芳香氢债券(21,22)调解弱接触快把利率。第二,多价的绑定元素增加了束缚态的微观状态数(23]。第三,构象的灵活性/动力学或障碍必须保留,使不同的拓扑和减少绑定的熵的处罚16]。沿着这些线路,NMR数据表明类似的构象异构付家的自由和约束状态(16]。聚合物物理方法重现多价的影响互动的主题(23]。蒙特卡罗模拟揭示链接器溶剂化作用[24,25]。然而,退化问题的交互模式由弱关联主题(22)和高阶合成异构构象影响蛋白质如何组织到目前为止还没有解决。

我们的模型考虑了超分子组装作为模糊复杂的(26- - - - - -32]。这些蛋白质组件具有结构多样性或动力障碍在他们绑定状态,和构象上异构地区展示了生物功能产生相当大的影响。这种现象被称为“模糊性”蛋白质,这些概念已经被实验证据支持范围广泛的例子(33]。模糊性来源于瞬态和模棱两可的交互,这导致蛋白复合物(冗余联系模式27,34]。虽然对简并选择联系人在特定复合物与传统概念在特定的分子识别,它是由一系列实验数据证实了(35,36(其中和引用)。此外,各种监管机制都与蛋白质模糊性(29日),这也可能导致高阶议会的组织(20.]。

模糊性是一个数学概念,给出的加入集是由一个函数,描述不同[0,1]之间,而不是一个(0或1)的价值。模糊性是来自德[的开创性工作37),已经涉及到~ 3000人工智能的电子控制设备(38]。我们已经开发出一种模拟方法基于数学概念的模糊性描述弱简并图案灵活的连接器可以组织成高阶连接的聚合物。在这个模型中,一个结合位点可以同时与多个绑定交互主题不同的区段。我们表明,这些部分和多个联系人促进聚合物形成一对一的绑定模型相比。独立的模糊描述,算法允许链接器动力学的影响,研究主题关联,相互作用分子关联。我们的研究结果支持先前的提议(20.],模糊性是一个关键因素在推动高阶蛋白质组织。

2。方法

2.1。模型系统

模拟运行在100假设相同的蛋白质,它被放置到64年周期模拟盒子。所有单位给出残留。单独的蛋白质可以联系起来,合成聚合物可以分离,可以用概率下面扩散。

2.2。蛋白质

模型是假设生物链条,由N残留物(根据不同的价,图1)。每个残渣的特点是两个值:亲和力、动力学。绑定关联特征的交互偏好,这个值可能是来源于实验研究或理论结合自由能的估计。在这里,动力学是指在束缚态构象的交换。在分子间相互作用,在多大程度上的灵活性可以保留在组装或动力障碍。如果这个值高,多个州之间的残渣可以互相转化,生成多个交互模式和异构的构象。如果D = 1,链接器保存他们的构象异构性与游离状态,而在D = 0,链接器崩溃,成为刚性在组装。动态的值可能是来自生物信息学研究,因为它可以预测基于蛋白质序列或核磁共振测量。在这部作品中,值绑定亲和力和动力学假设,而不是来源于观察或计算数据在特定的模型系统。

亲和力、动态变化值在[0,1]区间和保持固定在模拟。亲和力> 0.3指定残留参与绑定;模糊值> 0.3对应链接器残留。绑定元素(α)被定义为一个连续的至少5残留亲和力> 0.3。链接器(λ)被定义为所有其他部分连接绑定元素。在假想的蛋白质的情况下,每个结合位点的长度是7,每个链接器的长度是10残留。分子的大小是34和102之间不同的残留。

2.3。分子协会/聚合物

如果两个分子是联系在一起的一个或多个非零模糊交互,他们被认为是形成一个复杂的。互动网站必须空间(即关闭。,their distance should be below a given threshold). Bound molecules move together in case of diffusion to the neighboring box. Parameters for binding (affinity, probability to associate/dissociate) are described below. Large polymers (higher-order assemblies) were defined as interconnected m > 25 molecules.

2.4。模拟盒子

64立方模拟盒使用,长度在20到70之间残留在残留物(单位)。分子被随机进盒子,没有立体重叠。

2.5。参数

绑定偏好的绑定元素(α_我)获得的平均剩余绑定的偏好。 在哪里年代_k是残留的约束力的偏好k绑定元素包含n_我残留。

两个绑定元素之间的关系被定义为绑定的平均偏好[0,1]。 在哪里和的绑定偏好是互动吗α_我和α_j元素。

随着模糊框架允许一个绑定元素与多个其他元素,可能绑定元素的数量可供交互需要确定。体积内的所有绑定元素,由周边连接器被认为是定义(见下文)。 在哪里 ,和互动网站的最大数量在绑定元素 。可用的体积为交互定义为长周边连接器的长度( ),这是测量从绑定的中心元素。在默认情况下,是一个球面半径的体积 。

这个体积可以根据链接器新动态,它被定义为平均的残留动态。 在哪里残留的动态价值吗 ,和链接器的长度。

如果链接器动力学( )是1,所有可用的结合位点是在卷中定义方程(4)。如果 ,球面半径是链接器动力学相应地减少。 在哪里链接器动力学和吗链接器的长度。由方程(用于获得体积4)。

2.6。计算数量

协会概率线性依赖于绑定关联相反地,可用的结合位点 。 内在关联概率在哪里 内在离解概率 ,同样的引用(23]。协会相比,概率是一个随机数(rnd),如果 ,绑定实现。

一旦交互形成的第一步,我们定义一个占用值为每个绑定元素[0,1]。这是计算代数和,模糊联盟(s-norm)算子。 在哪里在聚合物的绑定元素的数量。的代数和被选中,是因为它的超幂等财产(,)≥。方程(8)认为所有聚合物中的结合位点,但只有网站(连接 )在代数和考虑。

从第二步,亲和力之间的交互和还取决于当地的约束绑定元素的浓度。两个元素之间的亲和力必须加权的入住率邻近结合位点。 在哪里和入住率总结所有绑定元素内可用的体积和 。如果当地浓度被认为是第二步,修改后的亲和力( )用于确定入住率在方程(8)。

协会概率也相应地修改。 在哪里中定义的修改绑定关联方程(9),和绑定元素的实际数量,注定要吗和 ,分别。

离解概率成反比关系绑定关联。 内在的协会( )和离解( )在方程(概率是一样的7),中定义的修改绑定关联方程(9)。

从第二步,分子可以作为单独的连锁店,连锁店组织成低聚物或较大的聚合物。在这里,我们需要定义交互能力(“自由”)的绑定元素在分子组装/聚合物。 在哪里给定的可交互能力吗绑定元素,总结所有绑定元素的聚合物。

系统中任何分子类型:单个分子,低聚物,或者更大的聚合物可以扩散到另一个盒子。扩散意味着重新定位到另一个盒子,在聚合物分子一起行动。扩散的概率定义为 √在哪里F(方程(12分母))中使用。

2.7。比较模糊和Nonfuzzy模拟

在模糊模拟、部分绑定也被认为是一个潜在的交互(根据关联概率计算的方程(7)或(10)),我们确保形成大的概率模糊和nonfuzzy模拟聚合物具有可比性。首先,结合亲和力的模糊模拟来自方程(2)和(9在nonfuzzy模拟),而他们总是1。因此,关联概率(方程(10nonfuzzy模拟更高),除非当地浓度效应被认为是。只模糊模拟生产大型聚合物> 4微妙(绑定元素)不考虑当地的浓度。其次,关联概率(方程(10)是当前绑定交互的数量成反比,因此潜在的联系同时通过多个站点不一定增加聚合物形成的概率。第三,离解概率(方程(11)逆相关绑定关联。因此,弱(部分)绑定在模糊模型更有可能比一个完整的绑定(分离 )在nonfuzzy模型中。总的来说,没有地方浓度效应的模糊模拟类似nonfuzzy模拟。请注意nonfuzzy模拟在这项工作并不等同于那些文献[23),我们的模拟也占空间维度,链接器动力学和主题关联。

2.8。计算协议

周期系统的定义,包含64盒,从20到70维残渣单位(长度是不同的在不同的模拟)。100个分子组成的系统,每个组成的34 102残留。模拟分子随机放置在盒子里。仿真协议类似于随机规则模拟在文献[23]。

在模拟的第一步,分子可以把根据概率给出了方程(7)。从第二个迭代步骤中,分子有三个选择:(i)联系起来,分离(ii),扩散到另一个随机选择相邻的细胞(iii)。入住率(方程(8))和交互能力(方程(12)确定在每个步骤中,和亲和力是相应的修改(方程(9))。关联概率(方程(10))和离解概率(方程(11)也被修改了的亲和力(方程(9)占当地浓度和绑定状态可用的网站。扩散是成反比的交互能力,所以较大的聚合物有较少机会搬到邻近的盒子。

3所示。结果

以前所有的模拟高阶议会认为交互定义良好的和每个网站联系人只有一方在同一时间(一对一)23,24]。相比之下,模糊模型允许多个交互为同一网站不同的区段。原则上,可能形成多个局部接触可以增加聚合物形成的概率。比较模糊和一对一(nonfuzzy)绑定模型,然而,我们消除了人工制品增加绑定可能导致聚合物形成(方法)。首先,我们研究了价高阶议会的一代的影响。模型系统包含一个分子类型,已系统地的大小不同的2到6之间的绑定元素和连接器的长度是任意定义为7和10残留物,分别(图1)。浓度是由不同调制模拟盒子的大小,当分子的数目保持固定。拓扑结构和参数考虑交互作用图所示1(解释见方法)。进行了三种类型的随机运动,类似文献[23]:(i)协会(2)分离,(3)扩散到邻近的盒子。结果平均10并行模拟(10000步)为每个参数组合。

多价的主要驱动力是相变(6,23]。价的影响,浓度大的聚合物的生成概率图所示2。浓度变化通过改变模拟盒子的大小。一对一和模糊模拟显示强烈的依赖数量的绑定元素,概括前面的实验观察(23]。

似乎模糊交互促进高阶分子协会(图的形成2)。相同数量的分子键生成相同的聚合物在一个数量级大模拟盒子比nonfuzzy模糊模拟模型。这表明,弱的部分与多个合作伙伴的互动可以提高装配以更低的价。这是符合最新实验数据高度动态的互动合作伙伴(39]。沿着这些线路,在模拟,进行了使用低绑定元素亲和力(0.35),(0.35)和链接器动态没有高阶低聚物(m > 25)中观察到的一对一的模拟,而聚合物形成的模糊模型(图4 >绑定元素3)。

我们还研究了亲和力对聚合的影响。直观地,更高的交互元素之间的亲和力增加关联概率(方程10)。协议,在模糊和nonfuzzy模型、聚合发生在较低的价更高的亲和力(图4)。使用相同的模拟条件,没有观察到聚合nonfuzzy模型(图3),我们观察到高阶议会增加亲和力。在模糊模型中,聚合发生在低亲和力(图4 (b)相比),一对一的绑定,说明部分和异构的熟人可能弥补弱相互作用(22]。显然,超过一定极限,增加亲和力和价可能诱导聚合或淀粉样蛋白结构的形成,而不是动力总成。

在模糊模型中,我们假设本地绑定元素的浓度也会影响亲和力,与之前的协议理论(40)和实验(41)的结果。这种效应是通过方程(考虑9),修改后的亲和力是纳入协会(方程(10))和离解概率(方程(11))。考虑当地的结合位点生成聚合物浓度较低的价(图5)。这可能的原因之一模糊模拟产生更频繁地高阶州(见图5 (b)和6(一))。

内在无序地区扮演重要角色在组织高阶结构(18,42]。这些蛋白质片段,而缺乏一个明确的结构,表现出增强的可塑性,使大量的接触组合(20.,24]。然而,内在无序区域不是不定式灵活;他们表现出给定的动态范围,这当然会影响可用的拓扑。在我们的模糊模型,我们考虑这种影响通过方程(6),修改亲和力和协会/离解概率。系统增加链接器动态增加聚合物的形成(图的概率6)。与实验研究[16,39),这些结果反映,链接器动力学是一个高阶议会的关键元素,这是独立于主题的亲和力。我们可能会假设粘性链,较低数量的微妙,也能够产生高阶结构(39]。

在nonfuzzy绑定模型,动态链接器的影响是与增加交互关联(图4),说明更强或更多相绑定可以促进组装形成。模糊动态链接器(图模拟更敏感6),因为它影响的数量可能的交互模式,可以在给定的时间点生成的。这说明退化接触和观察合成构象异构性是高阶议会的重要驱动力。

在模糊模型中,主题的亲和力和链接器动力学之间的相互作用是研究系统地使用模型不同的微妙(图7)。亲和力、动态链接器的任何组合,化合价是观察到的重要作用。

除了价的影响,交互亲和力和链接器协同促进聚合动力学行为。低亲和力和更灵活的连接器以及高亲和性元素少动态链接器可以产生高阶议会。很明显,这两个场景将导致不同的超分子组装的动态连续体(20.]。这是病理变异的一个重要问题,目前正在进行的研究在我们的实验室。

4所示。讨论

蛋白质功能通常是确定的框架内解释经典的结构模式。这种关系之间建立一个连接一个定义良好的氨基酸残基的三维组织和合成构象异构体的生物活性。经典的描述也包括假设内部或分子间的相互作用生成一个定义良好的模式。越来越多的实验证据与这个简单的照片,表明生物功能可能需要构象和交互异质性(32,33]。例如,序列的蛋白质组合membraneless细胞器丰富的冗余/退化主题[22],它似乎以多种方式联系导致异构大会(16]。实际上,结构和交互异质性是一个高阶蛋白装配的内在特性,从静态到高度动态结构(20.]。

开发计算方法来描述异构系统是一个挑战。直到现在,一对一的绑定模型已经采用粗粒度和晶格模拟(24),不考虑非均质性的影响,导致由多个替代配置。模糊数学框架允许共存替代结构或系统中的交互模式,从而实现不同的区段。在模糊模型中,绑定元素可以同时与多个合作伙伴,和贡献替代国家通过隶属度函数表达。会员绑定元素的变化在每一个配置,整个轨迹和系统仍然是异构的。

这里,我们应用模糊框架来一个假设的聚合物具有亲和力、动力学。模拟概括的观察多价是相变的先决条件(23]。而一对一(nonfuzzy)绑定模型,模糊边界(数字模拟预测较低阶段2和3)。这说明弱局部相互作用导致退化模式有利于装配。部分接触的概率增加有效互动通过当地浓度效应(图5)。我们将演示在除了主题affinity-linker动力学是一个关键因素在推动高阶议会。这种效果尤其明显(图的模糊模型6)。系统研究亲和力、链接器之间的相互作用动力学概述两种方式促进蛋白质的高阶组织(图7):高亲和力结合主题或增加约束系统动力学。这个推测,弱相互作用网络模糊系统有能力组织高阶关联。

5。结论

理解高阶蛋白质组装的驱动力是具有挑战性的,由于这些系统的复杂性。在这里,我们建立了一个模糊数学模型来模拟生物聚合物。在这种方法中,系统是由多个共存状态描述,获取高阶议会的固有的非均质性。我们建议的模糊模型提供了一个通用的框架来研究高阶系统在结构和动态连续。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

资金

作者收到基金号。ginop 2.3.2 - - 15 - 2016 - 00044和11015。

确认

我们感谢朋友Jedlovszky jr .)援助的模拟和批判阅读手稿,起诉和维兹的富有成果的讨论。m . f .承认德卓越计划的财政支持。l . t . k .支持NKFIH K108405和K124055津贴。