Реконструкція моделі мультипротеїнового комплексу, критичного для ліпідизації білка ATG8 під час формування аутофагосоми у рослин
DOI:
https://doi.org/10.15407/dopovidi2025.01.068Ключові слова:
аутофагія, Arabidopsis thaliana, ATG білки, молекулярна динамікаАнотація
Дослідження спрямовано на вивчення молекулярної природи взаємодії білків ортологів ATG12-ATG5-ATG16 та ATG8 систем кон’югації рослин і людини з подальшим докінгом in silico для здійснення подальшої інтеграції в мультимерний комплекс з додаванням білка, що взаємодіє з фосфоінозитидом 2 (WIPI2), та їх відтворення за участю тваринних ортологів систем кон’югації біогенезу аутофагосом.
Ґрунтовне розуміння теоретичних і практичних аспектів сучасних комп’ютерних технологій має важливе значення для розроблення надійних обчислювальних методів. Впровадження цих методів у поєднанні з глибоким аналізом наукової літератури створює міцну основу для дослідження конформаційних змін білків. Створюючи розрахункові варіації відомої структури білка і забезпечуючи відповідний контент для відтворення та інтерпретації конформаційних змін, можна ідентифікувати функціональні стани, які відповідають специфічним вимогам певної системи. Методи комп’ютерного моделювання дають можливість будувати структурні моделі і відтворювати міжмолекулярні взаємодії. Це дає змогу краще оцінити потенційну взаємодію між майбутніми інгібіторами або лігандами та мішенню. Автори використали моделювання in silico для прогнозування та з’ясування потенційних взаємодій між компонентами мультибілкового комплексу.
Вивчено і виявлено особливості молекулярної взаємодії між ортологами ATG12, ATG5 та ATG16 і ATG8 у системах кон’югації рослин і людини. За допомогою методів класичної біоінформатики і молекулярного моделювання створено і повною мірою опрацьовано модель відповідного комплексу з рослинних білків, з можливістю подальшого його перенесення на мембрану та детального розгляду функцій його окремих елементів.
Завантаження
Посилання
Bassham, D. C., Laporte, M., Marty, F., Moriyasu, Y., Ohsumi, Y., Olsen, L. J. & Yoshimoto, K. (2006). Autophagy in development and stress responses of plants. Autophagy, 2, No. 1, pp. 2-11. https://doi.org/10.4161/auto.2092
Yagyu, M. & Yoshimoto, K. (2024). New insights into plant autophagy: molecular mechanisms and roles in development and stress responses. J. Exp. Bot., 75, No. 5, pp. 1234-1251. https://doi.org/10.1093/jxb/erad459
Zientara-Rytter, K. & Sirko, A. (2016). To deliver or to degrade — an interplay of the ubiquitin-proteasome system, autophagy and vesicular transport in plants. FEBS J., 283, No. 19, pp. 3534-3555. https://doi.org/10.1111/ febs.13712
Harding, T. M., Morano, K. A., Scott, S. V. & Klionsky, D. J. (1995). Isolation and characterization of yeast mutants in the cytoplasm to vacuole protein targeting pathway. J. Cell. Biol., 131, No. 3, pp. 591-602. https://doi. org/10.1083/jcb.131.3.591
He, C. & Klionsky, D. J. (2007). Atg9 trafficking in autophagy-related pathways. Autophagy, 3, No. 3, pp. 271- 274. https://doi.org/10.4161/auto.3912
Yang, Z. & Klionsky, D. J. (2009). An overview of the molecular mechanism of autophagy. Curr. Top. Microbiol. Immunol., 335, pp. 1-32. https://doi.org/10.1007/978-3-642-00302-8_1
Hanaoka, H., Noda, T., Shirano, Y., Kato, T., Hayashi, H., Shibata, D., Tabata, S. & Ohsumi, Y. (2002). Leaf senescence and starvation-induced chlorosis are accelerated by the disruption of an Arabidopsis autophagy gene. Plant Physiol., 129, No. 3, pp. 1181-1193. https://doi.org/10.1104/pp.011024
Ketelaar, T., Voss, C., Dimmock, S. A., Thumm, M. & Hussey, P. J. (2004). Arabidopsis homologues of the autophagy protein Atg8 are a novel family of microtubule binding proteins. FEBS Lett., 567, No. 2-3, pp. 302- 306. https://doi.org/10.1016/j.febslet.2004.04.088
Mizushima, N., Yoshimori, T. & Ohsumi, Y. (2011). The role of Atg proteins in autophagosome formation. Annu. Rev. Cell Dev. Biol., 27, pp. 107-132. https://doi.org/10.1146/annurev-cellbio-092910-154005
The UniProt Consortium (2023). UniProt: the Universal Protein Knowledgebase in 2023. Nucleic Acids Res., 51, Iss. D1, pp. D523-D531. https://doi.org/10.1093/nar/gkac1052
Altschul, S. F., Madden, T. L., Schaffer, A. A., Zhang, J., Zhang, Z., Miller, W. & Lipman, D. J. (1997). Gapped BLAST and PSI-BLAST: a new generation of protein database search programs. Nucleic Acids Res., 25, Iss. 17, pp. 3389-3402. https://doi.org/10.1093/nar/25.17.3389
Eargle, J., Wright, D. & Luthey-Schulten, Z. (2006). Multiple Alignment of protein structures and sequences for VMD. Bioinformatics, 22, No. 4, pp. 504-506. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bti825
Larkin, M. A., Blackshields, G., Brown, N. P., Chenna, R., McGettigan, P. A., McWilliam, H., Valentin, F., Wal- lace, I. M., Wilm, A., Lopez, R., Thompson, J. D., Gibson, T. J. & Higgins, D. G. (2007). Clustal W and Clustal X version 2.0. Bioinformatics, 23, No. 21, pp. 2947-2948. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btm404
Wu, M., Yang, Y., Wang, H. & Xu, Y. (2019). A deep learning method to more accurately recall known lysine acetylation sites. BMC Bioinformatics, 20, No. 1, 49. https://doi.org/10.1186/s12859-019-2632-9
Szklarczyk, D., Gable, A. L., Nastou, K. C., Lyon, D., Kirsch, R., Pyysalo, S., Doncheva, N. T., Legeay, M., Fang, T., Bork, P., Jensen, L. J. & von Mering, C. (2021). The STRING database in 2021: customizable protein-protein networks, and functional characterization of user-uploaded gene/measurement sets. Nucleic Acids Res., 49, Iss. D1, pp. D605-D612. https://doi.org/10.1093/nar/gkaa1074
Huang, J. & MacKerell, A. D., Jr. (2013). CHARMM36 all-atom additive protein force field: Validation based on comparison to NMR data. J. Comput. Chem., 34, No. 25, pp. 2135-2145. https://doi.org/10.1002/jcc.23354
Kast, D. J. & Dominguez, R. (2017). The cytoskeleton-autophagy connection. Curr. Biol., 27, No. 8, pp. R318-R326. https://doi.org/10.1016/j.cub.2017.02.061
Varadi, M., Anyango, S., Deshpande, M., Nair, S., Natassia, C., Yordanova, G., Yuan, D., Stroe, O., Wood, G., Laydon, A., Žídek, A., Green, T., Tunyasuvunakool, K., Petersen, S., Jumper, J., Clancy, E., Green, R., Vora, A., Lutfi, M., Figurnov, M., Cowie, A., Hobbs, N., Kohli, P., Kleywegt, G., Birney, E., Hassabis, D. & Velankar, S. (2022). AlphaFold Protein Structure Database: massively expanding the structural coverage of protein-sequence space with high-accuracy models. Nucleic Acids Res., 50, Iss. D1, pp. D439-D444. https://doi.org/10.1093/nar/ gkab1061
Ye, Y., Tyndall, E. R., Bui, V., Bewley, M. C., Wang, G., Hong, X., Shen, Y., Flanagan, J. M., Wang, H. G. & Tian, F. (2023). Multifaceted membrane interactions of human Atg3 promote LC3-phosphatidylethanolamine conjugation during autophagy. Nat. Commun., 14, 5503. https://doi.org/10.1038/s41467-023-41243-4
Rao, S., Skulsuppaisarn, M., Strong, L. M., Ren, X., Lazarou, M., Hurley, J. H. & Hummer, G. (2024). Three-step docking by WIPI2, ATG16L1, and ATG3 delivers LC3 to the phagophore. Sci. Adv., 10, No. 6, eadj8027. https:// doi.org/10.1126/sciadv.adj8027
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
