Методы предсказания амилоидной структуры и прионных свойств белков: состояние и перспективы

Амилоиды – фибриллярные белковые агрегаты, обладающие кросс-бета структурой. Существование амилоидов неразрывно связано с рядом патологий человека и животных. Кроме того, в последние десятилетия амилоиды рассматривают и как функциональные белковые агрегаты, участвующие в выполнении важных биологических функций у представителей всех доменов живых организмов. При этом, кросс-бета структура делает эти агрегаты чрезвычайно устойчивыми механически и термодинамически, что усложняет их исследование in vitro и in vivo. В связи с этим особый интерес представляет возможность предсказывать амилоидные свойства белков на основе уже известных последовательностей при помощи биоинформатических подходов. Целью нашего исследования является сравнительный анализ эффективности существующих инструментов предсказания амилоидных и прионных свойств белков. На основе анализа литературы мы выявили четыре группы подходов, которые используются при предсказании амилоидогенных свойств белков: это машинное обучение, композиционный подход, использование индивидуальных свойств аминокислот или консенсусное использование сразу нескольких подходов. Мы протестировали 14 различных предикторов на последовательностях выборок амилоидных и неамилоидных белков. Согласно полученным результатам, существующие предикторы неспособны отличить на основе полной последовательности амилоидогенные белки от неамилоидогенных. Вероятно, это связано с тем, что почти все эти предикторы были разработаны на основе анализа последовательностей амилоидогенных участков, а не полноразмерных белков, в которых амилоидогенные участки чередуются с неамилоидогенными. Дальнейшее накопление экспериментальных данных об амилоидах у различных организмов и их использование при разработке перспективных предикторов может помочь решить проблему эффективного предсказания амилоидных свойств полноразмерных белков.

Содержание ……………………………………………………………………………………………………………………2
Введение ………………………………………………………………………………………………………………………..3
1. Обзор литературы ……………………………………………………………………………………………………….5
1.1. Понятие «амилоид» ………………………………………………………………………………………………….5
1.2. Классификация амилоидов ……………………………………………………………………………………….6
1.3. Экспериментальные методы исследования амилоидов ………………………………………………8
1.4. Биоинформатическое предсказание амилоидогенных свойств белков ………………………10
1.4.1 Предикторы, основанные на машинном обучении …………………………………………………11
1.4.2 Предикторы, основанные на использовании индивидуальных свойств аминокислот 13
1.4.3 Предикторы основанные на композиционном подходе ………………………………………….15
1.4.4 Консенсусный предиктор ……………………………………………………………………………………..18
2. Материалы и методы …………………………………………………………………………………………………28
2.1. Данные …………………………………………………………………………………………………………………..28
2.2. Тестирование предикторов ……………………………………………………………………………………..28
2.3. Обработка полученных результатов ………………………………………………………………………..29
3. Результаты и обсуждение ………………………………………………………………………………………….30
4. Выводы …………………………………………………………………………………………………………………….35
Список источников литературы …………………………………………………………………………………….36
Благодарности ………………………………………………………………………………………………………………43

1. Ahmed A. B. et al. A structure-based approach to predict predisposition to amyloidosis //
Alzheimer’s Dement. 2015. Т. 11. № 6. С. 681–690.