Все выпуски

Белок-белковые взаимодействия являются основой большинства биологических процессов. Компьютерное моделирование динамики связывания белков дает важную информацию для понимания механизмов их функционирования. Разработана компьютерная программа ProKSim (Protein Kinetics Simulator), предназначенная для моделирования взаимодействия макромолекул методом многочастичной броуновской динамики с учетом дальнодействующих электростатических взаимодействий. Проведено исследование диффузионно-столкновительных комплексов для трех пар белков: ферредоксин и ферредоксин:НАДФ⁺-редуктаза, пластоцианин и цитохром f, барназа и барстар. Исследована роль электростатических взаимодействий во взаимной ориентации молекул белков при образовании диффузионно-столкновительных комплексов.

Protein-protein interactions are of central importance for virtually every process in living matter. Modeling the dynamics of protein association is crucial for understanding their functionality. This paper proposes novel simulation software ProKSim (Protein Kinetics Simulator) for modeling of protein interactions by means of the multi-particle Brownian Dynamics. Effect of long-range electrostatic interactions on the process of transient encounter complex formation is numerically estimated. Investigation of transient encounter complex formation was performed for three pairs of proteins: ferredoxin and ferredoxin:NADP⁺-redustase, plastocyanin and cytochrome f, barnase and barstar.

Известно, что в нативном состоянии молекула ДНК всегда содержит некоторое количество локально расплетенных участков, часто называемых открытыми состояниями ДНК. Считается, что эти состояния играют важную роль в ДНК-белковом узнавании, и изучение их динамики может пролить дополнительный свет на механизмы регуляции транскрипции и репликации. В этой статье мы рассматриваем влияние термостата на движение открытых состояний в искусственной последовательности, состоящей из четырех однородных областей. Мы построим энергетический профиль этой последовательности и исследуем траектории движения открытых состояний в этом профиле под действием случайной силы.

It is known that in the native state the DNA molecule always contains some amount of locally unwound regions, often called the open states of DNA. It is believed that these states play an important role in DNA-protein recognition and that the study of the open states dynamics may shed further light on the mechanisms of regulation of transcription and replication. In this paper we consider the effect of the thermostat on the movement of the open states in the artificial sequence consisting of four homogeneous regions. We construct the energetic profile of the sequence and investigate the trajectories of the movement of the open states under the action of a random force.

Для функционирования регуляторных областей ДНК решающее значение имеет не нуклеотидная последовательность (генетический текст), а их физико-химические и структурные свойства. Именно они обеспечивают кодирование ДНК-белковых взаимодействий, лежащих в основе различных процессов регуляции. Среди таких свойств SIDD (Stress-Induced Duplex Destabilization) — характеристика, описывающая склонность участка дуплекса ДНК к плавлению при заданном уровне суперспирализации. Ранее для данного параметра дуплекса показана роль в функционировании областей регуляции различного типа. В данной работе модель SIDD использована для получения профилей вероятности плавления последовательностей промоторов бактериофага T7. Данный геном характеризуется малым размером (примерно 40 тыс. пар нуклеотидов) и временной организацией экспрессии генов: на первом этапе инфекции ранняя область Т7-ДНК транскрибируется РНК-полимеразой бактерии-хозяина, на более поздних этапах жизненного цикла фагоспецифичная РНК-полимераза последовательно производит транскрипцию областей генов II класса и III класса. При этом механизмы дифференциального узнавания промоторов разных групп ферментом-полимеразой не могут быть основаны исключительно на их нуклеотидной последовательности, в частности в связи с тем, что она очень близка для большинства таких промоторов. В то же время полученные профили SIDD данных промоторов сильно различаются и могут быть разделены на характерные группы, соответствующие функциональным классам промоторов Т7-ДНК. Так, все промоторы ранней области находятся в области влияния одного максимально дестабилизированного участка дуплекса ДНК, соответствующего различным областям конкретных промоторов. Промоторы класса II лишены значительно дестабилизированных областей вблизи точки старта транскрипции. Напротив, промоторы III класса имеют характерные пики профилей вероятности плавления, в каждом случае локализованные в ближней downstream-области. Таким образом, установлены значительные различия профилей для промоторных областей при очень близкой нуклеотидной последовательности (промоторы II и III классов отличаются единичными заменами нуклеотидов), что подтверждает высокую чувствительность рассматриваемого свойства дуплекса к первичной структуре, а также необходимость рассмотрения широкого генетического контекста. Описанные различия профилей вероятности плавления на основе модели SIDD наряду с другими физическими свойствами могут определять дифференциальное узнавание промоторов разных классов РНК-полимеразами.

The functioning of DNA regulatory regions rely primarily on their physicochemical and structural properties but not on nucleotide sequences, i.e. ‘genetic text’. The formers are responsible for coding of DNA-protein interactions that govern various regulatory events. One of the characteristics is SIDD (Stress-Induced Duplex Destabilization) that quantify DNA duplex region propensity to melt under the imposed superhelical stress. The duplex property has been shown to participate in activity of various regulatory regions. Here we employ the SIDD model to calculate melting probability profiles for T7 bacteriophage promoter sequences. The genome is characterized by small size (approximately 40 thousand nucleotides) and temporal organization of expression: at the first stage of infection early T7 DNA region is transcribed by the host cell RNA polymerase, later on in life cycle phage-specific RNA polymerase performs transcription of class II and class III genes regions. Differential recognition of a particular group of promoters by the enzyme cannot be solely explained by their nucleotide sequences, because of, among other reasons, it is fairly similar among most the promoters. At the same time SIDD profiles obtained vary significantly and are clearly separated into groups corresponding to functional promoter classes of T7 DNA. For example, early promoters are affected by the same maximally destabilized DNA duplex region located at the varying region of a particular promoter. class II promoters lack substantially destabilized regions close to transcription start sites. Class III promoters, in contrast, demonstrate characteristic melting probability maxima located in the near-downstream region in all cases. Therefore, the apparent differences among the promoter groups with exceptional textual similarity (class II and class III differ by only few singular substitutions) were established. This confirms the major impact of DNA primary structure on the duplex parameter as well as a need for a broad genetic context consideration. The differences in melting probability profiles obtained using SIDD model alongside with other DNA physicochemical properties appears to be involved in differential promoter recognition by RNA polymerases.