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Vitesse du changement conformationnel des protéines ?


Bien que la vitesse puisse varier considérablement en fonction de facteurs tels que la taille des protéines/l'échelle du changement conformationnel/le type de changements (petit changement de bloc/mouvement des bras, etc.), existe-t-il des exemples de résultats expérimentaux d'échelle de temps de tels processus ? (Seul un seul changement conformationnel est pris en compte, c'est-à-dire le délai entre le début et la fin d'un seul événement de changement conformationnel d'une seule protéine (ou sous-unité pour être plus précis ?) )


Cet article utilise une "spectroscopie d'échange chimique à écho vibrationnel 2D-IR ultrarapide" pour suivre la commutation entre différentes conformations de protéines et constate qu'elles ont lieu de l'ordre de 50 pico-secondes ($ 1 fois 10^{-12} $ secondes). Un autre article trouve quelque chose de similaire mais note que l'équilibrage complet peut prendre l'ordre de quelques nanosecondes :

Bien que le principal changement conformationnel du squelette soit terminé après seulement 20 ps, ​​l'équilibration subséquente dans la nouvelle région de l'espace conformationnel se poursuit pendant des durées > 16 ns.


Vitesse du changement conformationnel des protéines ? - La biologie

Un échantillonnage adéquat de l'espace de conformation reste difficile dans les simulations atomistiques, surtout si le solvant est traité explicitement. Les simulations à solvant implicite peuvent accélérer considérablement l'échantillonnage conformationnel. Nous comparons la vitesse d'échantillonnage conformationnel entre deux méthodes couramment utilisées de chaque classe : le maillage de particules à solvant explicite Ewald (PME) avec le modèle d'eau TIP3P et un modèle à solvant implicite généralisé de Born (GB), tel qu'implémenté dans le package AMBER. Nous étudions systématiquement les changements conformationnels petits (retournements d'angle dièdre dans une protéine), grands (effondrement de la queue du nucléosome et déroulement de l'ADN) et mixtes (repliement d'une miniprotéine), avec des temps de simulation nominaux allant de la nanoseconde à la microseconde selon la taille du système. Les accélérations de l'échantillonnage conformationnel pour GB par rapport aux simulations PME dépendent fortement du système et des problèmes. Lorsque les températures de simulation pour PME et GB sont les mêmes, les accélérations correspondantes sont d'environ un fois (petits changements de conformation), entre ∼1- et ∼100 fois (grands changements) et environ sept fois (cas mixte). Les effets de la température sur l'accélération et les paysages d'énergie libre, qui peuvent différer considérablement entre les modèles de solvant, sont discutés en détail pour le cas du repliement des miniprotéines. En plus d'accélérer l'échantillonnage conformationnel, en raison de différences algorithmiques, le modèle de solvant implicite peut être plus rapide en termes de calcul pour les petits systèmes ou plus lent pour les grands systèmes, en fonction du nombre d'atomes de soluté et de solvant. Pour les changements de conformation considérés ici, les accélérations combinées sont approximativement du double, ∼1 à 60 fois et ∼50 fois, respectivement, dans le régime de faible viscosité du solvant offert par le solvant implicite. Pour tous les systèmes étudiés, 1) l'accélération de l'échantillonnage conformationnel augmente à mesure que la fréquence de collision Langevin (viscosité effective) diminue et 2) l'accélération de l'échantillonnage conformationnel est principalement due à la réduction de la viscosité du solvant plutôt qu'aux différences possibles dans les paysages d'énergie libre entre les modèles de solvant.


Fond

Les protéines sont des molécules flexibles qui subissent des changements de conformation dans le cadre de leurs interactions avec d'autres protéines ou molécules médicamenteuses [1]. Les changements d'angles de torsion peuvent induire des changements localisés ou des mouvements de domaine à grande échelle. La figure 1 montre une illustration de la structure fermée du complexe à cycle unique à 7 chaînons GroEL extraite du code PDB 1SS8 (figure 1(a)) et de la structure ouverte (GroEL-GroES-ADP7) extraite du code PDB 1SX4 (figure 1( b)). GroEL effectue des transitions entre les conformations fermées et ouvertes dans le cadre de son activité de chaperon, mais les détails structurels du processus de transition ne sont pas entièrement compris. Le traçage de ces changements est crucial pour comprendre la façon dont ces protéines remplissent leur fonction. Les méthodes de calcul existantes basées sur la physique qui tracent et simulent les changements de conformation des protéines incluent la dynamique moléculaire (MD) [2], Monte Carlo (MC) [3] et leurs variantes. Ces méthodes nécessitent de grandes quantités de ressources de calcul et sont donc difficiles à appliquer aux mouvements conformationnels qui se déroulent sur des échelles de temps supérieures à plusieurs centaines de nanosecondes. Au cours des deux dernières décennies, plusieurs algorithmes de recherche conformationnelle efficaces ont été développés. Certains utilisent une représentation grossière de la molécule de protéine [4–6] et emploient diverses méthodes de recherche efficaces telles que l'analyse en mode normal (NMA) [7, 8] la modélisation de réseau élastique [9–14], ou le morphing [15, 16]. Ces dernières années, des méthodes de planification de mouvement basées sur l'échantillonnage ont été appliquées avec succès pour une exploration efficace de l'espace conformationnel des protéines. La planification de mouvement est un domaine de la robotique qui vise à trouver une voie pour des objets de type robot dans des environnements contraints [17–19]. Lorsqu'elle est appliquée à des problèmes biologiques, la protéine est représentée comme un corps articulé avec les degrés de liberté dans tous les angles de torsion ou dans certains angles. Les contraintes physiques sont implicitement codées dans une fonction de pénalité qui se rapproche de l'énergie potentielle de la molécule. L'espace conformationnel de la protéine est exploré afin d'éviter les régions à haute énergie et d'obtenir des voies conformationnelles réalisables plus efficacement qu'avec les méthodes de simulation traditionnelles. Parmi les nombreuses applications de la planification du mouvement à la biologie figurent la caractérisation d'ensembles conformationnels de protéines quasi natives [20], l'étude de la flexibilité conformationnelle des protéines [21, 22], la simulation de repliement et de liaison de protéines [23-25], la modélisation de boucles protéiques. [21, 26], la simulation de la cinétique de repliement de l'ARN [27] et récemment l'élucidation des voies conformationnelles des protéines, soumises à des contraintes pré-spécifiées [28]. Les méthodes de recherche décrites ci-dessus établissent un équilibre entre précision et efficacité. Beaucoup de ces méthodes réussissent à échantillonner le paysage conformationnel des protéines, mais sont souvent biaisées par la conformation native de la protéine et certaines d'entre elles nécessitent des informations supplémentaires spécifiques au problème. De plus, lorsque les détails atomiques sont ignorés, le processus de recherche conformationnelle est considérablement accéléré mais des détails fins sont manqués.

GroEL (a) Le complexe GroEL (structure PDB 1ss8). (b) Le complexe GroEL-GroES-ADP7 (structure PDB 1sx4).

Dans ce travail, nous présentons un prototype d'une nouvelle méthodologie efficace basée sur la planification du mouvement pour effectuer une recherche conformationnelle sur des protéines ne nécessitant que des informations sur le squelette et les chaînes latérales limitées. La molécule est cartographiée dans une représentation réduite à l'aide d'un petit nombre de paramètres qui représentent ses degrés de liberté. Cela permet d'explorer efficacement des mouvements plus importants. Nous visons à rendre la recherche conformationnelle aussi générale que possible afin qu'elle puisse être appliquée avec le moins de connaissances spécifiques au système possible. Nous utilisons une fonction énergétique basée sur la physique à gros grains qui capture les conformations à basse énergie de manière réaliste mais efficace [29]. Nous identifions les parties flexibles des protéines et les manipulons pour simuler les changements de conformation, en traitant le reste de la protéine comme rigide. De cette façon, nous réduisons la dimensionnalité de l'espace de recherche tout en capturant la flexibilité conformationnelle essentielle de la protéine. Nous avons testé notre méthodologie sur quatre protéines dont la taille varie de 101 à 525 résidus qui sont connues pour subir d'importants changements de conformation. Les résultats montrent que nous sommes capables de produire efficacement des voies basse énergie pour chacune d'entre elles. La méthode peut servir d'outil de filtrage qui peut fournir aux biologistes des hypothèses utiles sur la façon dont les protéines passent d'un état conformationnel à un autre, et aider à mieux comprendre la fonction des protéines.

Énoncé du problème

Étant donné deux états conformationnels d'une molécule, désignés par start et goal, notre objectif est de trouver des voies conformationnelles reliant les conformations de départ et d'objectif. Une voie est une séquence de transformations affines qui, lorsqu'elles sont appliquées successivement aux degrés de liberté de la conformation de départ, la conformation de départ sera ramenée dans une plage de tolérance de la conformation d'objectif sous une métrique de distance définie. De plus, l'énergie de chaque conformation intermédiaire le long de la voie doit être inférieure à un seuil donné tel que mesuré par une fonction potentielle qui se rapproche de l'énergie de la protéine. Les degrés de liberté des structures résident dans les parties souples reliant les éléments structurels rigides. Plusieurs hypothèses sont formulées dans cet article. Nous supposons que les éléments de structure secondaires ne changent pas de manière significative pendant le mouvement du domaine et que les parties flexibles sont les boucles reliant les éléments de structure secondaires. Bien que cette hypothèse soit vraie dans de nombreux cas, il existe des cas où des éléments de structure secondaire fondent ou changent. Dans ces cas, il est possible d'intégrer une modélisation plus fine des parties flexibles dans le cadre général de l'algorithme sans limiter la procédure proposée. Il faut souligner que l'algorithme ne produit pas toujours la même voie conformationnelle, mais plutôt une voie possible. Cela est dû au caractère aléatoire de l'algorithme de recherche (voir la section Méthodes ci-dessous). En répétant la procédure un grand nombre de fois, nous produisons un ensemble de voies réalisables, limitant ainsi l'énorme espace de recherche à un nombre gérable de possibilités. Ces voies peuvent ensuite être regroupées, affinées et filtrées à l'aide d'informations sur les systèmes testés. La taille des clusters peut nous donner des informations sur la probabilité de conformations données le long de la voie.


Dynamique conformationnelle des protéines

Les protéines sont des polypeptides qui se composent généralement de 50 à plusieurs 100 acides aminés et se replient en structures tridimensionnelles spécifiques aux protéines. Cette structure native est déterminée par la séquence d'acides aminés d'une protéine, qui est génétiquement codée. Une protéine n'est cependant pas rigide. Au contraire, il peut subir une variété de vibrations (rapides) et de réarrangements structurels (plus lents), ces derniers étant appelés "transitions aposconformationnelles".

Cette situation est mieux résumée par une esquisse unidimensionnelle du paysage énergétique complexe et de grande dimension (voir la figure), qui détermine la dynamique complexe correspondante d'une protéine, comme suggéré à l'origine par Hans Frauenfelder. Ce paysage énergétique se caractérise par une multitude de minima presque iso-énergétiques, qui sont séparés les uns des autres par des barrières énergétiques de différentes hauteurs. Chacun de ces minima correspond à une structure protéique particulière (&aposconformational substate&apos) les minima voisins correspondent à des structures similaires. Les transitions structurelles sont des franchissements de barrières (flèches) et le taux de transition est déterminé par la hauteur de la barrière.

Principe de l'inondation. L'énergie libre F le long d'une coordonnée collective, c, est approchée quasi-harmoniquement dans le minimum local d'éduct pour donner F

. À partir de là, un potentiel d'inondation de forme gaussienne Vfl est construit, ce qui déstabilise le puits initial et accélère la transition à travers la barrière.

. De là, un potentiel d'inondation de forme gaussienne Vfl est construit, ce qui déstabilise le puits initial et accélère la transition à travers la barrière.

Étant donné que dans les simulations de dynamique moléculaire conventionnelles, seules quelques nanosecondes peuvent être couvertes, seules les plus petites barrières sont surmontées dans les simulations et les changements structurels observés sont faibles (flèche en bas à droite et encart). Les plus grandes barrières sont traversées plus rarement (cependant, le processus de transition lui-même peut très bien être rapide), et ne sont donc pas observées dans les simulations de dynamique moléculaire. Nous avons développé une méthode appelée &aposconformational flooding&apos [1,2], qui accélère les transitions conformationnelles dans les simulations de dynamique moléculaire de plusieurs ordres de grandeur et peut ainsi intégrer des transitions conformationnelles lentes dans le champ des simulations. Ce travail a été réalisé à l'Institut für Medizinische Optik, Université de Munich.

&aposConformational flooding&apos lie intimement les concepts de mécanique statistique aux simulations MD et est mathématiquement impliqué, mais l'idée de base est simple (voir Figure) : dans une simulation typique à la nanoseconde, la structure est coincée dans l'un des minima du paysage énergétique de haute dimension discuté ci-dessus (en haut de la figure). Ainsi, la question de savoir dans quelle direction du grand nombre de possibilités dans l'espace conformationnel de grande dimension la structure va traverser une barrière (flèche) à, disons, une échelle de temps de la milliseconde, ne peut pas être répondue en premier lieu.

Un exemple de mouvement d'une petite protéine (BPTI, inhibiteur de trypsine pancréatique bovine, N=568 atomes) dans un espace configurationnel de 3*N=1704 dimensions, tel qu'étudié par inondation conformationnelle (2 MB). Pour le 3-dim. visualisation, ce mouvement a été projeté sur les trois degrés de liberté collectifs les plus importants. Notez les «sauts» soudains entre les régions de densité de trajectoire élevée, qui ressemblent à des transitions de conformations.

Cependant, à partir de l'ensemble généré par la simulation, on peut construire un &aposflooding potentiel&apos artificiel localisé d'intensité certaine mais variable (moyenne). Ce potentiel est inclus dans les simulations d'inondations ultérieures et augmente le minimum de la conformation initiale. Ainsi, la hauteur de la barrière est réduite et, selon la théorie des états de transition, les transitions sont accélérées. Il est important de noter que ce comportement est obtenu uniquement en modifiant le paysage énergétique dans le minimum - où nous connaissons déjà la dynamique et ne nous y intéressons donc plus comme on peut le voir sur la figure, les barrières et tous les autres minima - qui nous intéresse - ne sont pas du tout modifiés.


Qu'est-ce qui détermine la vitesse limite de la catalyse enzymatique ?

Bien que les mécanismes chimiques de nombreuses enzymes aient été élucidés, les mécanismes par lesquels la spécificité et l'accélération de la vitesse sont atteints restent moins explorés. Une nouvelle étude suggère que les processus contrôlés physiquement, tels que l'accès au site actif et l'organisation, limitent la vitesse de la catalyse enzymatique.

Les enzymes accélèrent les réactions chimiques nécessaires à tous les êtres vivants. Pour comprendre les enzymes, il faut connaître trois aspects : la structure, la dynamique et la chimie. La structure et la dynamique sont intimement liées, mais elles ne sont pas également bien comprises. En effet, les études structurales des protéines sont bien en avance sur les investigations dynamiques. L'élucidation des premières structures protéiques par Max Perutz et John Kendrew, en utilisant des sources de rayons X primitives et des plaques photographiques, a pris des années. Aujourd'hui, grâce au rayonnement synchrotron, à des dispositifs de détection considérablement améliorés et à des méthodologies de calcul améliorées, un très grand nombre de structures protéiques ont été déterminées. Alors que les études structurelles sont devenues une industrie, l'exploration de la dynamique des protéines est encore au stade de la petite entreprise. Un nouveau rapport de Henzler-Wildman et al. 1 constitue un pas en avant bienvenu dans la compréhension de la dynamique des protéines en explorant le mécanisme par lequel une protéine particulière, l'adénylate kinase, atteint la catalyse. Ils ont montré que cette enzyme doit se déplacer pour permettre l'accès au site catalytique, que ce mouvement est dirigé et que les mouvements des protéines, et non la chimie proprement dite, sont limitants.


Résultats

Les données cristallographiques pour la protéine S68A avec et sans aspartate lié sont résumées dans le tableau ​ Tableau1. 1 .

Tableau 1

Données de diffractionS68A apoComplexe S68A
Résolution (Å)1.91.9
Reflets uniques12,07816,213
Intégralité, %9799
Rfusionner, %9.74.4
Rlibre, %2729

La liaison de l'aspartate, l'impulsion initiatrice du changement de conformation, est vue par la cristallographie pour induire la formation d'un certain nombre de nouvelles liaisons hydrogène et la rupture d'un certain nombre de liaisons qui existaient dans l'apoprotéine, comme décrit dans le tableau ​ Tableau2. 2 . Les liaisons formées lorsque l'aspartate est lié (désigné AspS pour distinguer le substrat des résidus d'acides aminés du récepteur d'aspartate de type sauvage) sont Arg-64⋅⋅𢱚spS, Tyr-149⋅⋅𢱚spS, Gln-152& #x022c5⋅𢱚spS, Thr-154⋅⋅𢱚spS, Arg-69′⋅⋅𢱚spS et Arg-73′⋅ (Tableau 0222c5⋅⋅𢱚spS, et Arg-73′"⋅⋅⋅𢱚spS et Arg-73′⋅ 2 ). Un changement radical est l'oscillation de Ser-68&# x02032 dans le deuxième site (inoccupé), entraînant la formation d'une nouvelle liaison hydrogène avec Tyr-149&# x02032. La distance entre Arg-64 et Gln-155 diminue et celle entre Arg-64 et Gln-158 devient plus longue.

Tableau 2

La liaison change lorsque l'aspartate se lie au récepteur d'aspartate de type sauvage 

Formation de liaison/renforcementRupture de liaison�iblissement
Arg-64⋅⋅⋅Gln-155Arg-64⋅⋅⋅Gln-158
Arg-64⋅⋅𢱚spS
Tyr-149⋅⋅𢱚spS
Gln-152⋅⋅𢱚spS
Thr-154⋅⋅𢱚spS
Arg-69′⋅⋅𢱚spS
Arg-73′⋅⋅𢱚spS

Le changement structurel au sein d'une sous-unité de la protéine réceptrice S68A représenté par le mouvement relatif entre les hélices 㬑 et 㬔 est illustré à la Fig. ​ Fig.1 1 b, et il semble être similaire au mouvement pour le type sauvage dans la Fig. ​ Fig.1 1 une. Le changement de conformation déclenché par la présence d'aspartate implique un déplacement vers le bas de l'hélice 㬔 par rapport à 㬑 par 𢒁.3 Å. Pour le domaine périplasmique de type sauvage, l'hélice 㬔 se déplace vers le bas avec une magnitude d'environ 1,5 Å. Couplé à ce décalage vers le bas, l'hélice 㬔 s'incline également de 5° dans la protéine de type sauvage. L'inclinaison au niveau de l'hélice 㬔, cependant, est plus subtile dans le cas du mutant S68A, où sa magnitude est d'environ 2° (tableau ​ (tableau3). 3 ).

(une) Les atomes du squelette dans l'hélice 㬔, montrés à gauche, comparés aux atomes du squelette de l'hélice 㬑, montrés à droite, pour la protéine de type sauvage. La ligne rouge est l'apoprotéine et la ligne jaune est la protéine liée à l'aspartate. (b) La même comparaison que une, mais pour le récepteur S68A.

Tableau 3

Différences par rapport au type sauvage lorsque l'aspartate se lie au récepteur S68A 

Caractéristique structurelleType sauvageS68A
Décalage vers le bas à l'hélice 㬔, Å1.51.3
Inclinaison à l'hélice 㬔 par rapport à l'hélice 㬑, degrés52
Angle inter-sous-unité, degrés40
Nouvelle formation de liaison hydrogèneSer-68′ à Tyr-149′ dans le site inoccupéLes deux sites ont de l'aspartate

Les changements de conformation à travers l'hélice 㬔 s'accompagnent d'un mouvement de type piston dans l'interface de l'hélice. La chaîne principale de l'hélice 㬔 reste relativement rigide et les chaînes latérales subissent de petits ajustements angulaires. Ce mouvement est également associé à un réarrangement des forces de liaison H entre les chaînes latérales des hélices 㬑 et 㬔. Par exemple, la distance de liaison H entre Arg-64 et Gln-155 est de 3,51 Å, et celle entre Arg-64 et Gln-158 est de 2,85 Å dans la structure cristalline apo. Lors de la liaison aspartate, ces distances deviennent respectivement 2,75 Å et 3,10 Å.

Sur la figure ​ Fig.2 2 sont montrées les chaînes latérales des résidus près de Thr-154 à la position du ligand se liant au récepteur, montrant un déplacement similaire de 1-Å vers le bas des chaînes latérales. Plus bas dans la protéine, on peut voir que les chaînes latérales les unes par rapport aux autres et aux squelettes sont suffisamment éloignées les unes des autres pour qu'il n'y ait pas de répulsions de van der Waal ou d'obstacles stériques à un décalage de 1 Å dans la protéine.

Chaînes latérales dans les hélices 㬑 et 㬔 qui se déplacent l'une par rapport à l'autre lors de la liaison de l'aspartate.

Le mutant qui manque de coopérativité et le type sauvage qui a une forte coopérativité négative ont des mouvements similaires d'hélice 㬔 vers le bas dans les deux cas. La principale différence est que l'Ala-68 qui remplace Ser-68 n'a aucun rôle dans les interactions avec Tyr-149. Parce que Ser-68 a été montré pour jouer un rôle majeur dans les interactions coopératives dans la structure (9), il semble clair que ce Ser-68 est un grand acteur dans la coopérativité de la protéine. Il est intéressant de noter que la protéine négativement coopérative a, le cas échéant, un plus grand mouvement vers le bas de l'hélice 㬔 que la protéine non coopérative, indiquant que la coopérativité n'élimine pas l'énergie du mécanisme d'excitation mais, le cas échéant, l'évolution l'a sélectionné à la fois pour la coopérativité négative et la propagation du signal.


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Résumé de l'auteur

Les mouvements des protéines sont couramment quantifiés en mesurant les différences structurelles entre les conformères. L'extension de ces différences est appelée diversité conformationnelle. Ces mouvements sont essentiels pour comprendre la biologie des protéines. Nous avons découvert que la distribution de la diversité conformationnelle dans un grand ensemble de données de protéines pouvait être expliquée en termes de trois ensembles partageant des caractéristiques basées sur la structure émergeant de la population de conformères pour chaque protéine. Le premier ensemble, que nous avons appelé rigide, implique des protéines ne montrant presque aucun mouvement de l'épine dorsale mais avec des changements importants dans les tunnels. Par ordre croissant de diversité conformationnelle, les autres ensembles sont appelés partiellement désordonnés et malléables, montrant des régions désordonnées et des cavités importantes mais avec des comportements différents les uns des autres. Les caractéristiques partagées dans chaque ensemble pourraient représenter des mécanismes de conformation liés aux fonctions biologiques.

Citation: Monzon AM, Zea DJ, Fornasari MS, Saldaño TE, Fernandez-Alberti S, Tosatto SCE, et al. (2017) L'analyse de la diversité conformationnelle révèle trois mécanismes fonctionnels dans les protéines. PLoS Comput Biol 13(2) : e1005398. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005398

Éditeur: Christine A. Orengo, University College London, ROYAUME-UNI

A reçu: 10 septembre 2016 Accepté: 2 février 2017 Publié : 13 février 2017

Droits d'auteur: © 2017 Monzon et al. Il s'agit d'un article en libre accès distribué selon les termes de la licence d'attribution Creative Commons, qui permet une utilisation, une distribution et une reproduction sans restriction sur tout support, à condition que l'auteur et la source d'origine soient crédités.

Disponibilité des données: Toutes les données pertinentes se trouvent dans le document et ses fichiers d'informations complémentaires.

Le financement: Le financement de cette recherche a été fourni par COST Action (BM1405) Non-Globular Proteins-net (SCET) et Universidad Nacional de Quilmes (PUNQ 1004/11) (GP). Les bailleurs de fonds n'ont joué aucun rôle dans la conception de l'étude, la collecte et l'analyse des données, la décision de publier ou la préparation du manuscrit.

Intérêts concurrents : Les auteurs ont déclaré qu'ils n'existaient pas de conflit d'intérêts.


Dynamique conformationnelle des protéines

Ce livre traite de la façon dont les molécules biologiques exercent leur fonction et régulent les processus biologiques, en mettant clairement l'accent sur la façon dont la dynamique conformationnelle des protéines est critique à cet égard. Au cours de la dernière décennie, les progrès de la biologie computationnelle, de la résonance magnétique nucléaire, y compris l'amélioration de la relaxation paramagnétique, et des techniques d'ensemble/molécule unique basées sur la fluorescence ont montré que les molécules biologiques (protéines, ADN et ARN) fluctuent dans des conditions d'équilibre. Les espaces conformationnels et énergétiques que ces fluctuations explorent contiennent probablement des conformations actives essentielles à leur fonction. Plus intéressant encore, ces fluctuations peuvent répondre activement à des signaux externes, ce qui introduit des couches de régulation stricte sur les processus biologiques qu'elles dictent. Un nombre croissant d'études ont suggéré que la dynamique conformationnelle des protéines régit leur rôle dans la régulation des fonctions biologiques, des exemples de cette régulation peuvent être trouvés dans la transduction du signal, la reconnaissance moléculaire, l'apoptose, la translocation protéine/ion/autres molécules et l'expression génique.

Sur le plan expérimental, les progrès techniques ont permis de mieux comprendre les mouvements de conformation d'un certain nombre de protéines. Ces études enrichissent grandement notre connaissance des interactions entre structure et fonction.

Sur le plan théorique, de nouvelles approches et des simulations informatiques détaillées ont fourni des outils puissants dans l'étude de la catalyse enzymatique, de la conception de protéines/médicaments, de la translocation protéine/ion/autre molécule et du repliement/agrégation de protéines, pour n'en citer que quelques-uns. This work contains detailed information, not only on the conformational motions of biological systems, but also on the potential governing forces of conformational dynamics (transient interactions, chemical and physical origins, thermodynamic properties). New developments in computational simulations will greatly enhance our understanding of how these molecules function in various biological events.


Speed of protein conformational change? - La biologie

Experimental Data Snapshot

  • Method: X-RAY DIFFRACTION
  • Resolution: 1.90 Å
  • R-Value Free: 0.274 
  • R-Value Work: 0.244 
  • Valeur R observée : 0.096 

wwPDB Validation   3D Report Full Report

Propagating conformational changes over long (and short) distances in proteins.

(2001) Proc Natl Acad Sci U S A 98: 9517-9520

  • PubMed: 11504940  Search on PubMedSearch on PubMed Central
  • DOI: 10.1073/pnas.161239298
  • Primary Citation of Related Structures:  
    1JMW
  • Résumé PubMed : 

The problem of the propagation of conformational changes over long distances or through a closely packed protein is shown to fit a model of a ligand-induced conformational change between two protein states selected by evolution. Moreover, the kinetics of the pathway between these states is also selected so that the energy of ligand binding and the speed of the transition between conformational states are physiologically appropriate .

The problem of the propagation of conformational changes over long distances or through a closely packed protein is shown to fit a model of a ligand-induced conformational change between two protein states selected by evolution. Moreover, the kinetics of the pathway between these states is also selected so that the energy of ligand binding and the speed of the transition between conformational states are physiologically appropriate. The crystallographic data of a wild-type aspartate receptor that has negative cooperativity and a mutant that has no cooperativity but has native transmembrane signaling are shown to support this model.

Organizational Affiliation

Department of Molecular and Cell Biology, University of California, Berkeley 94720-3206, USA.


Voir la vidéo: La dynamique des protéines (Janvier 2022).