Гибкий метод подгонки преобразует изображения высокоскоростной атомно-силовой микроскопии в точные модели движения белков

Высокоскоростная атомно-силовая микроскопия (HS-AFM) — единственная экспериментальная методика, позволяющая напрямую наблюдать за белками в динамическом действии. Однако, как метод сканирования поверхности с ограниченным пространственным разрешением, HS-AFM неизбежно предоставляет недостаточную информацию для детального атомистического понимания функций биомолекул. Несмотря на предыдущие попытки вычислительного моделирования, направленные на преодоление таких ограничений, успешных приложений для извлечения информации атомистического уровня из измерений практически нет.

Исследовательская группа под руководством Хольгера Флехсига (WPI-NanoLSI, Университет Канадзава) и Флоренс Тамы (WPI-ITbM, Высшая школа наук при Нагойском университете и R-CCS) представляет вычислительную модель и её программную реализацию, позволяющие вывести трёхмерные атомистические модели динамических конформаций белков из топографических изображений AFM.

Учёные используют новый вычислительно эффективный гибкий метод подгонки, разработанный группой Тамы, который моделирует конформационную динамику известной статической структуры белка для идентификации атомистических моделей, наилучшим образом соответствующих экспериментальным изображениям AFM.

Сначала они внедрили этот метод в хорошо зарекомендовавшую себя программную платформу BioAFMviewer, поддерживаемую группой Флехсига, чтобы обеспечить прямой рабочий процесс для приложений по измерению данных визуализации AFM. Исследование [опубликовано](https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.5c10073) в журнале ACS Nano.

Анализ данных HS-AFM для различных белков, полученных экспериментальными коллабораторами, показывает, что гибкая подгонка может выводить атомистические модели, включая крупноамплитудные движения, что значительно улучшает понимание функциональной конформационной динамики на основе измерений с ограниченным разрешением.

Вычислительная эффективность гибкой подгонки в рамках BioAFMviewer даже позволяет применять её к большим белковым комплексам, как показывают авторы на примере актиновой нити массой 4 мегадальтона, состоящей примерно из 280 000 атомов. Примечательным достижением является демонстрация атомистического молекулярного фильма динамики белка, включающего функциональные конформационные переходы, реконструированного из данных топографического фильма HS-AFM.

Уникальная программная реализация вычислительно эффективной гибкой подгонки, объединяющая доступные структурные данные и молекулярное моделирование с экспериментами, открывает широкие возможности для приложений, позволяющих полностью использовать объяснительную силу HS-AFM путём крупномасштабного анализа данных визуализации отдельных молекул для лучшего понимания биологических процессов на наноуровне.

Гибкая подгонка — это вычислительный метод, который моделирует конформационные движения статической структуры белка, чтобы динамически направлять её в конформации, наилучшим образом представляющие экспериментальные данные. Метод гибкой подгонки нормального режима AFM (NMFF-AFM), [недавно разработанный](https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.jpcb.4c04189) группой Тамы, использует вычислительно эффективный итеративный анализ нормального режима для моделирования конформационных изменений с большой амплитудой, что позволяет идентифицировать динамические атомистические модели, которые наилучшим образом представляют измеренные топографические изображения AFM.

Проект BioAFMviewer был инициирован Хольгером Флехсигом в 2020 году при участии Романа Эмиота в качестве учёного-программиста, чтобы предоставить уникальную программную платформу, объединяющую огромный объём доступных данных о биомолекулярных структурах и моделировании высокого разрешения для анализа измерений AFM с ограниченным разрешением.

Интегрированный молекулярный просмотрщик для визуализации биомолекул, соответствующее моделирование AFM и несколько инструментов анализа предоставляют удобный интерактивный программный интерфейс для удобного анализа экспериментальных данных AFM. Производительность интегрированного метода гибкой подгонки NMFF-AFM значительно повышается за счёт параллельных вычислений, выполняемых на графических картах.

Программное обеспечение BioAFMviewer доступно для бесплатной загрузки с веб-сайта проекта [www.bioafmviewer.com](http://www.bioafmviewer.com/).

Предоставлено [Kanazawa University](https://phys.org/partners/kanazawa-university/).

Источник

Другие новости по теме

Другие новости на сайте