Study of molecular mechanisms of herbicide binding t o target proteins of weeds by in silico methods

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The aim of this study was to study of the molecular mechanisms of herbicide binding (pinoxaden, quizalofop- P-tephuryl, prometryn, metribuzin, metsulfuron- methyl) to target proteins (acetyl- CoA carboxylase, acetolactate synthase, cytochrome P450, p-hydroxyphenylpyruvate dioxygenase) of the weed species growing in Siberia: wild oat Avena fatua (L.), wheatgrass Elymus repens (L.), amaranth Amaranthus retro exus (L.), common lamb's quarters Chenopodium album (L.), bristlegrass Setaria viridis (L.). The work was carried out in the Novosibirsk region in 2022-2023. Using bioinformatic methods, virtual three- dimensional complexes of pesticides and their targets were created. A new approach has been proposed to identify the parameters of the cavity of binding sites, which consists in combining the alignment method and machine learning technology. Docking of pesticides with targets was carried out. The calculation of the binding energy indicates a high degree of stability of the ligand- protein complexes. The in silico approach we proposed may be useful for elucidating the behavior of herbicides when bound to weed enzymes. This approach allows a deeper understanding of the mechanism of action and ecotoxicological aspects of the use of pesticides. The studied complexes of herbicides and proteins have a potential high stability due to the low binding energy with receptors, which varies from -5.60 to -13.24 kcal/mol. The binding energy value did not show a direct dependence on the number of amino acid residues of the ligand- binding site. In general, the study supplemented some aspects of the molecular mechanisms of binding herbicides to target proteins of weeds, however, a more in-depth study is required in order to localize critical amino acid points involved in the biological functions of target proteins.

作者简介

I. Pamirsky

Siberian Federal Research Center of Agricultural Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Email: parimski@mail.ru
630501, Novosibirskaya obl., Novosibirskii r-n, pos. Krasnoobsk, ul. Tsentralnaya, 2b

P. Timkin

Federal scientific center All-Russian research institute of soybean breeding

675027, Amurskaya obl., Blagoveshchensk, Ignat'evskoe sh., 19

E. Timofeev

Amur state medical academy

675009, Amurskaya obl., Blagoveshchensk, ul. Gor’kogo, 95

D. Kotelnikov

Amur state medical academy

675009, Amurskaya obl., Blagoveshchensk, ul. Gor’kogo, 95

L. Alexeyko

Gomel state medical university

246000, Republic of Belarus, Gomel, ul. Lange, 5

S. Klimovich

Gomel state medical university

246000, Republic of Belarus, Gomel, ul. Lange, 5

E. Borodin

Amur state medical academy

675009, Amurskaya obl., Blagoveshchensk, ul. Gor’kogo, 95

K. Golokhvast

Siberian Federal Research Center of Agricultural Biotechnology, Russian Academy of Sciences

630501, Novosibirskaya obl., Novosibirskii r-n, pos. Krasnoobsk, ul. Tsentralnaya, 2b

参考

  1. Chauhan B. S. The world's rst glyphosate-resistant case of Avena fatua L. and Avena sterilis ssp. ludoviciana (Durieu) Gillet & Magne and alternative herbicide options for their control // PLOS ONE. 2022. Vol. 17. No. 1. Р. 1-10. URL: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0262494 (дата обращения: 10.01.2023). doi: 10.1371/journal.pone.0262494.
  2. Biological effcacy of the inhibitor herbicides of acetyl coenzyme a carboxylase and acetolactate synthase and the presence of resistance in Echinochloa crusgalli (L.) Beauv /j. Bolaños- Jiménez, E. Uscanga- Mortera, J. Antonio Tafoya- Razo, et al. // Agrociencia. 2018. Vol. 52. No. 5. P. 713-723.
  3. Peppers J., Gonçalves C., McElroy J. Rate response of select grass weeds to pinoxaden // Weed Technology. 2020. Vol. 34. No. 6. P. 818-823. doi: 10.1017/wet.2020.65.
  4. Isoxa utole and metribuzin interactions in isoxa utole-resistant soybean / A. Smith, N. Soltani, A. Kaastra, et al. // Weed Science. 2019. Vol. 67. No. 5. P. 485-496. doi: 10.1017/wsc.2019.25.
  5. Effect of irrigation, pre and postemergence herbicides on Chenopodium album in wheat (Triticum aestivum L.) / K. Lakra, P.K Kumar., K. Husain, et al. // Journal of Pharmacognosy and Phytochemistry. 2021. Vol. 10. No. 1. P. 2757-2760. doi: 10.22271/phyto.2021.v10.i1am.13773.
  6. Tewari A. N., Rathi K. S., Singh B. E cacy of metsulfuron methyl on associated weeds in wheat (Triticum aestivum) // Indian Journal of Agricultural Sciences. 1998. Vol. 68. No. 2. P. 121-122.
  7. Effect of metsulfuron-methyl against broad leaf weeds in wheat (Triticum aestivum L. emend. Fiori and Paol.) / R. K. Singh, S. K. Verma, S. K. Prasad, et al. // Journal Crop and Weed. 2015. Vol. 11 (Special Issue). P. 161-166.
  8. Bio-ionic Liquids as Adjuvants for Sulfonylurea Herbicides / K. Marcinkowska, T. Praczyk, B. Łęgosz, et al. // Weed Science. 2018. Vol. 66. No. 3. P. 404-414. doi: 10.1017/wsc.2017.85.
  9. Mechanism of resistance to ACCase-inhibiting herbicides in wild oat (Avena fatua) from Latin America / H. Cruz-Hipolito, M. D. Osuna, J. A. Dominguez- Valenzuela, et al. // Journal of Agricultural and Food Chemistry. 2011. Vol. 59. No. 13. P. 7261-7267. doi: 10.1021/jf201074k.
  10. Characterisation of Avena fatua populations with resistance to multiple herbicides / B. K. Keith, E. A. Lehnhoff, E. E. Burns, et al. // European Weed Research Society. 2015. Vol. 55. No. 6. P. 621-630. doi: 10.1111/wre.12172.
  11. First report on assessing the severity of herbicide resistance to ACCase inhibitors pinoxaden, propaquizafop and cycloxydim in six Avena fatua populations in Ireland / V. B. Alwarnaidu Vijayarajan, P. D. Forristal, S. K. Cook, et al. // Agronomy. 2020. Vol. 10. No. 9. P. 1-13. URL: https://www.mdpi.com/2073-4395/10/9/1362 (дата обращения: 10.01.2023). doi: 10.3390/agronomy10091362.
  12. The occurrence of herbicide-resistant Avena fatua (wild oats) populations to ACCase-inhibiting herbicides in Ireland /R. Byrne, A. V. Vijaya Bhaskar, J. Spink, et al. // Irish Journal of Agricultural and Food Research. 2021. Vol. 60. No. 1. P. 59-64. doi: 10.15212/ijafr-2020-0127.
  13. A novel mutation Asp-2078-Glu in ACCase confers resistance to ACCase herbicides in barnyardgrass (Echinochloa crus-galli) /j. Fang, Z. He, T. Liu, et al. // Pesticide Biochemistry and Physiology. 2020. Vol. 168. No 104634. P. 1-8. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0048357520301292 (дата обращения: 10.01.2023). doi: 10.1016/j.pestbp.2020.104634.
  14. Metabolic Resistance to Acetyl- CoA Carboxylase- Inhibiting Herbicide Cyhalofop- Butyl in a Chinese Echinochloa crus-galli Population / Q. Yang, X. Yang, J. Zhu, et al. // Agronomy. 2022. Vol. 12. No. 2724. P. 1-9. URL: https://www.mdpi.com/2073-4395/12/11/2724 (дата обращения: 10.01.2023). doi: 10.3390/agronomy12112724.
  15. Effects of pre-emergence applications of flufenacet plus metribuzin on weeds and soybean (Glycine max) / N. Soltani, B. Deen, S. Bowley, et al. // Crop Protection. 2005. Vol. 24. No. 6. P. 507-511. doi: 10.1016/j.cropro.2004.09.018.
  16. Zhao W., Huang Y., Hao G. Pesticide informatics expands the opportunity for structure-based molecular design and optimization // Advanced Agrochem. 2022. Vol. 1. No. 2. P. 139-147. doi: 10.1016/j.aac.2022.11.006.
  17. Review on Structures of Pesticide Targets / X. Li, X. Yang, X. Zheng, et al. // International Journal of Molecular Sciences. 2020. Vol. 21. No. 19. P. 1-6. URL: https://www.mdpi.com/1422-0067/21/19/7144 (дата обращения: 10.01.2023). doi: 10.3390/ijms21197144.
  18. PTID: an integrated web resource and computational tool for agrochemical discovery / Gong J., Liu X., Cao X., et al. // Bioinformatics. 2013. Vol. 29. No 2. P. 292-294. doi: 10.1093/bioinformatics/bts651.
  19. An international database for pesticide risk assessments and management / K. A. Lewis, J. Tzilivakis, D. Warner, et al. // Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal. 2016. Vol. 22. No. 4. P. 1050-1064. doi: 10.1080/10807039.2015.1133242.
  20. Yu L. P., Kim Y. S., Tong L. Mechanism for the inhibition of the carboxyltransferase domain of acetyl-coenzyme A carboxylase by pinoxaden // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2010. Vol. 21. No. 107. P. 22072-22077. doi: 10.1073/pnas.1012039107.
  21. Kuk Y. I., Bugos N. R. Cross-resistance profile of mesosulfuron-methyl-resistant Italian ryegrass in the southern United States // Pest Management Science. 2007. Vol. 63. No. 4. P. 349-357.
  22. Kinetics of the two forms of acetyl- CoA carboxylase from Pisum sativum / L. Dehaye, C. Alban, C. Job, et al. // European Journal of Biochemistry. 1994. Vol. 225. No 3. P. 1113-1123.
  23. Role of Cytochrome P450 enzymes in plant stress response / B. A. Pandian, R. Sathishraj, M. Djanaguiraman, et al. // Antioxidants (Basel). 2020. Vol. 9. No. 5, P. 1-15. URL: https://www.mdpi.com/2076-3921/9/5/454 (дата обращения: 10.01.2023). doi: 10.3390/antiox9050454.
  24. Activity of mesotrione on resistant weeds in maize / P. Sutton, C. Richards, L. Buren, et al. // Pest Management Science. 2002. Vol. 58. No. 9. P. 981-984. doi: 10.1002/ps.5.
  25. Expression of acetohydroxyacid synthase isozyme genes ilvBN, ilvGM, ilvIH and their resistance to AHAS-inhibitor herbicides / J. Shen, Y. Li, X. Huang, et al. // Sheng Wu Gong Cheng Xue Bao. 2009. Vol. 25. No. 7. P. 1007-1013.
  26. PrankWeb: a web server for ligand binding site prediction and visualization / L. Jendele, R. Krivak, P. Skoda, et al. // Nucleic Acids Research. 2019. Vol. 2. No. 47 (W1). P. 345-349. doi: 10.1093/nar/gkz424.
  27. Autodock4 and AutoDockTools4: automated docking with selective receptor flexibility / G. M. Morris, R. Huey, W. Lindstrom, et al. // Journal Computational Chemistry. 2009. Vol. 30. No. 16. P. 2785-2791. doi: 10.1002/jcc.21256.
  28. Schrödinger L., DeLano W. PyMOL. 2020. URL: http://www.pymol.org/pymol (дата обращения: 01.12.2022).
  29. BIOVIA, Dassault Systèmes, Discovery Studio Visualizer. San Diego: Dassault Systèmes, 2020. URL: https://discover.3ds.com/discovery-studio-visualizer-download (дата обращения: 01.12.2022).
  30. Crystal structure of plant acetohydroxyacid synthase, the target for several commercial herbicides / M. D. Garcia, J.-G. Wang, T. Lonhienne, et al. // FEBS Journal. 2017. Vol. 284. P. 2037-2051. doi: 10.1111/febs.14102.
  31. Elucidating the specificity of binding of sulfonylurea herbicides to acetohydroxyacid synthase /j. A. McCourt, S. S. Pang, L. W. Guddat, et al. //Biochemistry. 2005. Vol. 44. No 7. P. 2330-2338. doi: 10.1021/bi047980a.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2023

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».