Конформационная динамика нуклеиновых кислот при взаимодействии с лигандами

Государственное образовательное учреждение высшего профессиональногообразования Московский Государственный Университет им. М.В. ЛомоносоваФакультет Биоинженерии и БиоинформатикиНа правах рукописиГОЛОВИН Андрей ВикторовичКОНФОРМАЦИОННАЯ ДИНАМИКАНУКЛЕИНОВЫХ КИСЛОТ ПРИВЗАИМОДЕЙСТВИИ С ЛИГАНДАМИСпециальность 02.00.10 —биоорганическая химияДиссертация на соискание учёной степенидоктора химических наукМосква – 2014Содержание1 Введение .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .92 Обзор литературы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .132.1 Задачи и проблемы моделирования биополимеров . . . . . . . . .132.1.1 Выбор уровня огрубления модели . . . . . . . . . . . . . . . .162.1.2 Выбор степеней свободы для огрубления . . .

. . . . . . . . .172.1.3 Выбор процессов или свойств для крупнозернистого моделирования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .222.1.4 Компромисс между уровнями моделирования . . . . . . . . .242.1.5 Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . .252.2 Роль сахаро-фосфатного остова в формировании структуры НК . .272.2.1 Структурная биоинформатика ДНК . . . . . . . . . . . . . . .302.2.2 Структурная биоинформатика РНК . . . . . . . . . . . . . . .392.2.3 Электронная структура сахаро-фосфатного остова . . . . . .422.2.4 Квантово-механические расчёты больших и малых систем .

.432.2.5 Точность различных методов КМ при исследовании Nгликозидной связи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .462.2.6 Остов ДНК, содержащий мышьяк (As-ДНК) . . . . . . . . . .502.2.7 Альтернативные варианты остова НК . . . . . . . . . . . . . .522.2.8 Моделирование остова НК методами молекулярной механики542.3 Моделирование молекулярной динамики G-квадруплексных ДНК .6022.3.1 Что интересного может рассказать нам моделирование G-ДНК? 622.3.2 Как можно сравнить моделирование с экспериментом? . . . .642.3.3 Ограничения моделирования МД с классическими силовымиполями . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .672.3.4 Использование ионов в моделировании G-ДНК . . . . . . . .692.3.5 Исследования взаимодействий G-ДНК с лигандами . . . . . .722.3.6 Перспективы применения моделирования к НК . . . . . . . .763 Результаты и их обсуждение .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .803.1 Структурные аспекты взаимодействия тм-РНК с рибосомой . . . .803.1.1 Разработка подхода к моделированию структурной организации комплексов крупных нуклеиновых кислот . . . . . . . . .823.1.2 Моделирование конформаций тмРНК в комплексах с рибосомой 873.1.3 Оценка достоверности упрощённого моделирования . . .

. .933.1.4 Создание автоматического инструмента для упрощённого моделирования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .953.2 Конформационная динамика взаимодействия макролидных антибиотиков с рибосомой . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .983.2.1 Взаимодействие производных тилозина в рибосомном тоннеле 983.2.2 Подход к полноатомному моделированию молекулярной динамики рибосомного тоннеля . . .

. . . . . . . . . . . . . . . 1013.2.3 Взаимодействиепептидныхпроизводных5-О-микаминозилтилонолида с рибосомным тоннелем . . . . . . . 1033.3 Влияние топологии петель на геометрию квадруплексов . . . . . . 1103.3.1 Особенности структуры гуанин богатых ДНК . . . . . . . . . 11033.3.2 Сравнение геометрических параметров для известных типовквадруплексов . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . 1173.3.3 Классификация квадруплексных структур . . . . . . . . . . . 1273.4 Исследование динамики структур аптамера к тромбину . . . . . . 1323.4.1 Аптамер 15-ТВА, ЯМР и РСА конформации. . . . . . . . . . . 1393.4.2 Почему ЯМР структура более стабильна чем РСА модель? . . 1423.4.3 Комплексы аптамера 15-ТВА с тромбином .

. . . . . . . . . . 1443.4.4 Структурная динамика G-стебля. Углы закрутки спирали отражаютструктурное напряжение . . . . . . . . . . . . . . . . . 1493.4.5 Структурная аннотация последовательности 15-ТВА . . . . . 1533.5 Взаимодействие аптамера 15-ТВА с катионами . . . . . . . .

. . . 1613.5.1 Системы и особенности моделирования взаимодействия катионов с 15-ТВА . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1643.5.2 Молекулярно механические аспекты связывания катионов с15-ТВА . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . 1683.5.3 Гибридноемолекулярномеханическое/квантово-механическое исследование взаимодействия катионов с15-ТВА . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1883.5.4 Изотермическая калориметрия . . . . . . . . . . . . . . . . . 1953.5.5 Заключение об связывание катионов с аптамером 15-ТВА . . 1973.6 Ключевые факторы, влияющие на конформационную динамику15-ТВА, и их применение . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2073.6.1 Динамика 15-ТВА и функциональная активность . . . . . . . 2073.6.2 Исследование структурного влияния дуплексной части ДНКна G-квадруплекс . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2103.6.3 Разработка терапевтического аптамера к тромбину . . .

. . . 21143.6.4 Разработка аптасенсора к тромбину . . . . . . . . . . . . . . . 2123.7 Температурная зависимость пути сомоорганизации ДНК шпилькиd(GCGCAGC) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2243.7.1 Метод обмена репликами для изучения фазового пространства биополимеров .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2243.7.2 Шпилечные структуры . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2293.7.3 Анализ конформаций . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2303.7.4 Моделирование самосборки структуры олигонуклеотида5'-GCGCAGC-3' . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . 2314 Материалы и методы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2404.1 Материалы и методы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2404.1.1 Алгоритм построения крупно-зернистой модели РНК . . . . .

2404.1.2 Полноатомное моделирование молекулярной динамики рибосомного тоннеля . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2464.1.3 Влияние топологии петель на геометрию квадруплексов . . . 2484.1.4 Методы моделирования молекулярной динамики систем с аптамером 15-ТВА . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2504.1.5 Гибридноемолекулярномеханическое/квантово-механическое моделирование . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2544.1.6 Изотремическая калориметрия . . . . . . . . . . . . . . . . . 2564.1.7 Исследование структуры аптамера 31-TGT методами ЯМР . . 2574.1.8 Моделирование коньюгатов 15-ТВА и нанотрубок . . . . . . .

2585 Выводы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261Список литературы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2635Список сокращенийAMBER – пакет программ для моделирования молекулярной динамики;этой аббревиатурой также называют семейство силовых полей PARM.BFGS – Алгоритм Бройдена-Флетчера-Гольдфарба-Шанно (итерационныйметод численной оптимизации).CBS – Методы полных базисных наборов.CCSD – Теория связанных кластеров, золотой стандарт квантовой химии.CHARMM – Семейство силовых полей на основе пакета программ(Chemistry at HARvard Macromolecular Mechanics).CNT – Углеродная нанотрубка.COSMO – Модель неявно заданного растворителя в квантовой химии.COSY – Корреляционная спектроскопия ЯМР.CPMD – Пакет программ с реализацией плосковолновой версии теориифункционала плотности.DFT – Теория функционала плотности.FRET – Форстеровский резонансный перенос энергии.GAFF – Силовое поле для описания малых молекул, совместимое с AMBER.GAMESS – Программа пакета вычислительной квантовой химии.GBSA – Метод неявного учёта растворителя.GPU – Графический процессор (вычислительное устройство).6GROMACS – Пакет программ для моделирования молекулярной динамики.LINCS – Алгоритм линейного расчёта ограничений.MLD – мРНК-подобный домен тмРНК.MSD – Среднеквадратичное смещение.NMR,ЯМР – Спектроскопия ядерного магнитного резонанса.NOE – Эффект Оверхаузера.NOESY – Спектроскопия ядерного эффекта Оверхаузера.NPT – Изотермическо-изобарический ансамбль.OMT – 5-О-микаминозилтилонолид.OPLS – Семейство силовых полей.PDB – Банк данных 3D-структур белков и нуклеиновых кислот.PDBID – Идентификатор записи в банке PDB.PME – Вариант расчёта электростатических взаимодействий на основе суммирования по Эвальду.PNA – Пептидо-нуклеиновые кислоты.RDF – Функция кругового распределения.REMD – Моделирование молекулярной динамики с обменом репликами.RMSD, СКО – Среднеквадратичное отклонение.SPC, TIP3P, TIP4P – Модели воды для учёта растворителя явным образом.TBA – Тромбин-связывающий аптамерTLD – тРНК-подобный домен тмРНК.ДНК – Дезоксирибонуклеиновая кислота.ДСК – Дифференциальная сканирующая калориметрия.НИВЦ – Научно-исследовательский вычислительный центр.ППЭ – Поверхность потенциальной энергииПТЦ – Пептидилтрансферазный центр7РНК, RNA – Рибонуклеиновая кислота.РСА – Рентгеноструктурный анализтмРНК – Транспортно-матричная РНК8Глава 1ВведениеСложная трёхмерная организация биологических макромолекул определяет их биологическую функцию.

Благодаря успехам современной структурнойхимии, мы теперь знаем, что пространственные структуры как белков, так инуклеиновых кислот многообразны. В то же время, принципиальное ограничение современных методов состоит в том, что с их помощью можно выявитьи охарактеризовать на атомном уровне только самые представленные, т.е. наиболее энергетически выгодные в данных условиях конформации молекул и ихкомплексов. Кроме того, при описании процессов, в которых участвуют биологические макромолекулы, в большинстве случаев оперируют только структуройисходных соединений и продуктов их превращений, в то время, как и механизм,и динамика происходящих взаимодействий зачастую остаются ``за кадром''.Молекулярное узнавание биологических макромолекул достигается за счётнековалентных взаимодействий, сопряжённых с конформационными переходами, которые либо предшествуют образованию комплекса, либо происходятпост-фактум.Такие процессы описываются либо механизмами конформационного отбора, либо гипотезой индуцированного соответствия.9Выявление путей, по которым происходит тот или иной процесс, – нетривиальная задача даже для анализа взаимодействия биомакромолекул с низкомолекулярными лигандами.

В последнее время стало понятно, что в большинствеисследованных систем реализуется путь конформационного отбора. По этойпричине первейшей задачей каждого нового исследования становится поиск иописание набора конформационных состояний, которые может принимать макромолекула. Следует заметить, что путь конформационного отбора зачастуюпредполагает выбор таких малопредставленных состояний, которые чрезвычайно сложно зарегистрировать экспериментально. Большинство современныхисследований, направленных на описание конформационного профиля биомакромолекул, относятся к пептидам и белкам. В то же время, структура и функциянуклеиновых кислот (НК) все больше привлекает внимание исследователей, всвязи с развитием нового направления терапии – применения олигонуклеотидов в качестве лекарственных препаратов для лечения заболеваний человека;кроме того, сами нуклеиновые кислоты рассматриваются теперь как возможные мишени для разработки лекарственных средств.

Однако экспериментальные подходы определения конформационного профиля НК, так же, как и белков, имеют ограничения, связанные с представленностью конформаций, ключевых для функционирования НК. Данную проблему помогают решить современные методы молекулярного моделирования, которые позволяют получитьинформацию о природе и кинетических переходах между конформациями исследуемой макромолекулы.Эта работа посвящена разработке и применению методов молекулярногомоделирования к различным по размерам и сложности системам, в которыхключевую роль играют нуклеиновые кислоты.