Molecular dynamics and small-angle x-ray scattering: a comparison computational and experimental approaches to studying the structure of biological complexes

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The results of studying DNA-protein complexes using two independent structural methods – molecular dynamics (MD) and small-angle X-ray scattering (SAXS) – are compared. MD is a computational method that allows visualization of macromolecule behavior in real environmental conditions based on the laws of physics but suffers from numerous simplifications. SAXS is an X-ray method that allows the reconstruction of the three-dimensional structure of an object in solution based on the one-dimensional profile of small-angle scattering, which presents the problem of ambiguity in solving inverse problems. The use of structural characteristics of complexes obtained by the SAXS method for validating 3D structural models obtained in MD experiments has significantly reduced the ambivalence of theoretical predictions and demonstrated the effectiveness of combining MD and SAXS methods for solving structural biology problems.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

M. Petoukhov

Shubnikov Institute of Crystallography of Kurchatov Complex of Crystallography and Photonics of NRC “Kurchatov Institute”; Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences; A.N. Frumkin Institute of Physical Chemistry and Electrochemistry of Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: pmxmvl@yandex.ru
Rússia, Moscow; Moscow; Moscow

T. Rakitina

National Research Centre "Kurchatov Institute"; Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: pmxmvl@yandex.ru
Rússia, 123182 Moscow; Moscow

Yu. Agapova

National Research Centre "Kurchatov Institute"

Email: pmxmvl@yandex.ru
Rússia, 123182 Moscow

D. Petrenko

National Research Centre "Kurchatov Institute"

Email: pmxmvl@yandex.ru
Rússia, 123182 Moscow

D. Podshivalov

National Research Centre "Kurchatov Institute"; M.V. Lomonosov Moscow State University

Email: pmxmvl@yandex.ru
Rússia, 123182 Moscow; Moscow

V. Timofeev

Shubnikov Institute of Crystallography of Kurchatov Complex of Crystallography and Photonics of NRC “Kurchatov Institute”

Email: pmxmvl@yandex.ru
Rússia, Moscow

G. Peters

National Research Centre "Kurchatov Institute"

Email: pmxmvl@yandex.ru
Rússia, 123182 Moscow

Yu. Gaponov

National Research Centre "Kurchatov Institute"

Email: pmxmvl@yandex.ru
Rússia, 123182 Moscow

E. Bocharov

Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: pmxmvl@yandex.ru
Rússia, Moscow

E. Shtykova

Shubnikov Institute of Crystallography of Kurchatov Complex of Crystallography and Photonics of NRC “Kurchatov Institute”; A.N. Frumkin Institute of Physical Chemistry and Electrochemistry of Russian Academy of Sciences

Email: pmxmvl@yandex.ru
Rússia, Moscow; Moscow

Bibliografia

  1. Feigin L.A., Svergun D.I. Structure analysis by small-angle x-ray and neutron scattering. New York: Plenum Press, 1987. 335 p.
  2. Svergun D.I., Koch M.H., Timmins P.A. et al. Small Angle X-ray and Neutron Scattering from Solutions of Biological Macromolecules. London: Oxford University Press, 2013. 358 p.
  3. Petrenko D.E., Timofeev V.I., Britikov V.V. et al. // Biology (Basel). 2021. V. 10. № 10. P. 1021. https://doi.org/10.3390/biology10101021
  4. Bengtsen T., Holm V.L., Kjolbye L.R. et al. // Elife. 2020. V. 9. P. e56518. https://doi.org/10.7554/eLife.56518
  5. Gaponov Y.A., Timofeev V.I., Agapova Y.K. et al. // Mendeleev Commun. 2022. V. 32. № 6. P. 742. https://doi.org/10.1016/j.mencom.2022.11.011
  6. Shtykova E.V., Petoukhov M.V., Mozhaev A.A. et al. // J. Biol. Chem. 2019. V. 294. № 47. https://doi.org/10.1074/jbc.RA119.010390
  7. Kamyshinsky R., Chesnokov Y., Dadinova L. et al. // Biomolecules. 2020. V. 10. № 1. https://doi.org/Artn 3910.3390/Biom10010039
  8. Larsen A.H., Wang Y., Bottaro S. et al. // PLoS Comput. Biol. 2020. V. 16. № 4. P. e1007870. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1007870
  9. Timofeev V.I., Gaponov Y.A., Petrenko D.E. et al. // Crystals. 2023. V. 13. P. 1642. https://doi.org/10.3390/cryst13121642
  10. He W., Henning-Knechtel A., Kirmizialtin S. // Front. Bioinform. 2022. V. 2. P. 781949. https://doi.org/10.3389/fbinf.2022.781949
  11. Bhowmick T., Ghosh S., Dixit K. et al. // Nat. Commun. 2014. V. 5. P. 4124. https://doi.org/10.1038/ncomms5124
  12. Agapova Y.K., Altukhov D.A., Timofeev V.I. et al. // Sci. Rep. 2020. V. 10. № 1. P. 15128. https://doi.org/10.1038/s41598-020-72113-4
  13. Altukhov D.A., Talyzina A.A., Agapova Y.K. et al. // J. Biomol. Struct. Dyn. 2016. V. 36. № 1. P. 45. https://doi.org/10.1080/07391102.2016.1264893
  14. Timofeev V.I., Altukhov D.A., Talyzina A.A. et al. // J. Biomol. Struct. Dyn. 2018. V. 36. № 16. P. 4392. https://doi.org/10.1080/07391102.2017.1417162
  15. Emsley P., Lohkamp B., Scott W.G. et al. // Acta Cryst. D. 2010. V. 66. Pt 4. P. 486. https://doi.org/10.1107/S0907444910007493
  16. Mouw K.W., Rice P.A. // Mol. Microbiol. 2007. V. 63. № 5. P. 1319. https://doi.org/10.1111/j.1365-2958.2007.05586.x
  17. Abraham M.J., Murtola T., Schulz R. et al. // SoftwareX. 2015. V. 1–2. P. 19. https://doi.org/10.1016/j.softx.2015.06.001
  18. Voevodin V., Antonov A., Nikitenko D. et al. // Supercomputing Frontiers and Innovations. 2019. V. 6. № 2. P. 4. https://doi.org/10.14529/jsfi190201
  19. Lindorff-Larsen K., Piana S., Palmo K. et al. // Proteins. 2010. V. 78. № 8. P. 1950. https://doi.org/10.1002/prot.22711
  20. Berendsen H.J.C., Postma J.P.M., van Gunsteren W.F. et al. // J. Chem. Phys. 1984. V. 81. № 8. P. 3684. https://doi.org/10.1063/1.448118
  21. Parrinello M., Rahman A. // J. Chem. Phys. 1982. V. 76. № 5. P. 2662. https://doi.org/10.1063/1.443248
  22. Hess B., Bekker H., Berendsen H.J.C. et al. // J. Comput. Chem. 1997. V. 18. № 12. P. 1463. https://doi.org/10.1002/(SICI)1096-987X(199709)18:12<1463::AID-JCC4>3.0.CO;2-H
  23. Roe D.R., Cheatham T.E. // J. Chem. Theory Comput. 2013. V. 9. № 7. P. 3084. https://doi.org/10.1021/ct400341p
  24. Peters G.S., Zakharchenko O.A., Konarev P.V. et al. // Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. A. 2019. V. 945. P. 162616.
  25. Peters G.S., Gaponov Y.A., Konarev P.V. et al. // Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. A. 2022. V. 1025. P. 166170.
  26. Hammersley A.P. // J. Appl. Cryst. 2016. V. 49. № 2. P. 646.
  27. Konarev P.V., Volkov V.V., Sokolova A.V. et al. // J. Appl. Cryst. 2003. V. 36. P. 1277. https://doi.org/10.1107/S0021889803012779
  28. Guinier A., Fournet G. Small Angle Scattering of X-Rays. New York: Wiley, 1955. 268 p.
  29. Porod G. // Small-angle X-ray scattering / Ed Glatter O., Kratky O. London: Academic Press, 1982. P. 17.
  30. Petoukhov M.V., Franke D., Shkumatov A.V. et al. // J. Appl. Cryst. 2012. V. 45. № 2. P. 342. https://doi.org/10.1107/S0021889812007662
  31. Manalastas-Cantos K., Konarev P.V., Hajizadeh N.R. et al. // J. Appl. Cryst. 2021. V. 54. P. 343. https://doi.org/10.1107/S1600576720013412
  32. Svergun D.I. // J. Appl. Cryst. 1992. V. 25. P. 495. https://doi.org/10.1107/S0021889892001663
  33. Svergun D.I., Nierhaus K.H. // J. Biol. Chem. 2000. V. 275. № 19. P. 14432.
  34. Svergun D.I., Barberato C., Koch M.H.J. // J. Appl. Cryst. 1995. V. 28. P. 768. https://doi.org/10.1107/S0021889895007047

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar
2. Fig. 1. Initial 3D models of DNA-protein complexes obtained on the basis of the crystal structure of the B. burgdorferi HU-protein complex with a length of 36 pp. The protein is shown in blue, DNA in gray, the positions of DNA duplexes on the initial dsDNA in green: a – DS14 in positions 1-14, b – DS14 in positions 5-18, b – DS14 in positions 11-25, d – DS25 in positions 1-25, d – DS25 in positions 6-30, e – Overhang in positions 1-25, w – Overhang in positions 6-30, h – Overhang in positions 11-35.

Baixar (734KB)
Metadados
3. Fig. 2. Standard deviations (RMS) of all atoms from the initial position during MD modeling, calculated for HUMgal complexes with three DNA duplexes: a - DS14 in positions 1-14 (black), 5-18 (gray) and 11-25 (light gray); b – DS25 in positions 1-25 (black) and 6-30 (gray); in – Overhang in positions 1-25 (black), 6-30 (gray) and 11-35 (light gray).

Baixar (148KB)
Metadados
4. Fig. 3. Fluctuations in the magnitude of the inertia radii during MD modeling, calculated for HUMgal complexes with three DNA duplexes: a – DS14 in positions 1-14 (black), 5-18 (gray) and 11-25 (light gray); b – DS25 in positions 1-25 (black) and 6-30 (gray); in – Overhang in positions 1-25 (black), 6-30 (gray) and 11-35 (light gray).

Baixar (150KB)
Metadados
5. Fig. 4. Modeling of the structure of the HUMgal protein complex with DS14 oligonucleotide in solution: a – MURR profiles: 1 – experimental MURR data, 2 – approximation of the multiphase ab initio model, 3 – approximation of the best model obtained by MD; b – ball ab initio model obtained in the MONSA program; c – MD-the conformation of the complex selected using the CRYSOL program. Protein and DNA in panels b and c are shown in different colors.

Baixar (215KB)
Metadados
6. Fig. 5. Modeling of the structure of the HUMgal protein complex with DS25 oligonucleotide in solution: a – MURR profiles: 1 – experimental MURR data, 2 – approximation of the multiphase ab initio model, 3, 4 – approximations by the two best models obtained by MD; b – ball ab initio model obtained in the MONSA program; b – the two best MD conformations of the complex, selected using the CRYSOL program. Protein and DNA in panels b and c are shown in different colors.

Baixar (260KB)
Metadados
7. Fig. 6. Modeling of the structure of the HUMgal protein complex with the Overhang oligonucleotide in solution: a – MURR profiles: 1 – experimental MURR data, 2 – approximation by the multiphase ab initio model, 3, 4 - approximations by the two best models obtained by MD; Insert: the initial part of the scattering curve showing an upward bend in the experimental data; b – the ball ab initio model obtained in the MONSA program; c – the two best MD conformations of the complex selected using the CRYSOL program. Protein and DNA in panels b and c are shown in different colors.

Baixar (291KB)
Metadados

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».