Database of Intermediates of Enzyme-Catalyzed Chemical Reactions ENIAD

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Enzymatic catalysis is characterized by multistage chemical reactions from enzyme-substrate complexes to products. In a number of cases, in the course of experimental studies, it is possible to characterize the structures and properties of intermediates of complex chemical reactions in proteins. The use of modern computer simulation methods makes it possible to significantly supplement the knowledge of the mechanisms of enzymatic catalysis reactions and provide detailed data on reaction intermediates, including structures with atomic resolution. The materials accumulated to date make it possible to create a unique dat-abase called ENIAD (ENzyme-In-Action-Databank). The article describes the principles of building the ENIAD database, as well as a multiplatform web interface for accessing data (https://lcc.chem.msu.ru/eniad/).

About the authors

A. A. Moskovsky

Moscow State University

Email: anem@lcc.chem.msu.ru
Moscow, Russia

D. A. Firsov

Moscow State University

Email: anem@lcc.chem.msu.ru
Moscow, Russia

M. G. Khrenova

Moscow State University; Federal Research Center of Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Email: anem@lcc.chem.msu.ru
Moscow, Russia; Moscow, Russia

V. A. Mironov

Moscow State University

Email: anem@lcc.chem.msu.ru
Moscow, Russia

T. I. Mulashkina

Moscow State University

Email: anem@lcc.chem.msu.ru
Moscow, Russia

A. M. Kulakova

Moscow State University

Email: anem@lcc.chem.msu.ru
Moscow, Russia

A. V. Nemukhin

Moscow State University; Institute of Biochemical Physics, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: anem@lcc.chem.msu.ru
Moscow, Russia; Moscow, Russia

References

  1. Варфоломеев С.Д. Химическая энзимология. М.: Научный мир, 2019. С. 543.
  2. Berman H.M., Henrick K., Nakamura H. // Nature Structural Biology. 2003. V. 10. № 12. P. 980. https://doi.org/10.1038/nsb1203-980
  3. Holliday G.L., Andreini C., Fischer J.D. et al. // Nucleic Acids Res. 2012. V. 40. P. D783.https://doi.org/10.1093/nar/gkr799
  4. Nagano N., Nakayama N., Ikeda K. et al. // Ibid. 2015. V. 43. P. D453.https://doi.org/10.1093/nar/gku946
  5. Ribeiro A.J.M., Holliday J.L., Furnham N. et al. // Ibid. 2018. V. 46. P. D618.https://doi.org/10.1093/nar/gkx1012
  6. Furnham N., Holliday G.L., de Beer T.A.P. et al. // Ibid. 2014. V. 42. P. D485.https://doi.org/10.1093/nar/gkt1243
  7. Warshel A., Levitt M. // J. Mol. Biol. 1976. V. 103. P. 227. https://doi.org/10.1016/0022-2836(76)90311-9
  8. Senn H.M., Thiel W. // Angew. Chemie Int. Ed. 2009. V. 48. P. 1198. https://doi.org/10.1002/anie.200802019
  9. Grigorenko B.L., Kots E.D., Nemukhin A.V. // Org. Biomol. Chem. 2019. V. 17. P. 4879.https://doi.org/10.1039/C9OB00463G
  10. Khrenova M.G., Grigorenko B.L., Kolomeisky A.B. et al. // J. Phys. Chem. B. 2015. V. 119. № 40. P. 12838.https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.5b07238
  11. Khrenova M.G., Kots E.D., Nemukhin A.V. // Ibid. 2016. V. 120. № 16. P. 3873.https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.6b03363
  12. Docker, Inc. https://www.docker.com, 2019.
  13. The Linux Foundation. https://kubernetes.io, 2019.
  14. Brekhov A.T., Mironov V.A., Moskovsky A.A. et al. // J. Phys.: Conf. Ser. 2019. V. 1392. P. 012049.https://doi.org/10.1088/1742-6596/1392/1/012049
  15. PostgreSQL Global Development Group. https://www.postgresql.org, 2019.
  16. Latino D.A.R.S., Aires-de-Sousa J. // Chemoinf. and Comput. Chem. Biol. 2011. V. 672. P. 325.https://doi.org/10.1007/978-1-60761-839-3_13
  17. O’Boyle N.M., Holliday G.L., Almonacid D.E. et al. // J. Mol. Biol. 2007. V. 368. P. 1484.https://doi.org/10.1016/j.jmb.2007.02.065
  18. Almonacid D.E., Babbitt P.C. // Curr. Opin. Chem. Biol. 2011. V. 15. P. 435.https://doi.org/10.1016/j.cbpa.2011.03.008

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (759KB)
3.

Download (218KB)

Copyright (c) 2023 А.А. Московский, Д.А. Фирсов, М.Г. Хренова, В.А. Миронов, Т.И. Мулашкина, А.М. Кулакова, А.В. Немухин

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».