نمذجة التماثل

📅 آخر تحديث: ٣ أغسطس ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٣ أغسطس ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 1 صور
الموسوعة الحرة
نموذج التماثل لبروتين DHRS7B تم إنشاؤه باستخدام Swiss-model وتم عرضه باستخدام PyMOL

يشير نمذجة التماثل ، والمعروفة أيضًا بالنمذجة المقارنة للبروتين، إلى بناء نموذج بدقة ذرية للبروتين " المستهدف " انطلاقًا من تسلسل الأحماض الأمينية الخاص به وبنية ثلاثية الأبعاد تجريبية لبروتين متماثل ذي صلة (" النموذج "). تعتمد نمذجة التماثل على تحديد بنية بروتينية واحدة أو أكثر معروفة يُحتمل أن تُشابه بنية التسلسل المستهدف، وعلى إنتاج محاذاة تسلسلية تُطابق بقايا الأحماض الأمينية في التسلسل المستهدف مع بقايا الأحماض الأمينية في التسلسل النموذجي. وقد لوحظ أن بنى البروتينات أكثر حفظًا من تسلسلاتها بين البروتينات المتماثلة، ولكن التسلسلات التي تقل نسبة تطابقها عن 20% قد تمتلك بنية مختلفة تمامًا. [ 1 ]

تتشابه البروتينات ذات الصلة التطورية في تسلسلها، كما تتشابه البروتينات المتماثلة الموجودة في الطبيعة في بنيتها البروتينية. وقد ثبت أن البنية البروتينية ثلاثية الأبعاد أكثر حفظًا تطوريًا مما هو متوقع بناءً على حفظ التسلسل وحده. [ 2 ]

يُستخدم تسلسل المحاذاة وبنية القالب لإنتاج نموذج بنيوي للهدف. ولأن بنى البروتينات أكثر حفظًا من تسلسلات الحمض النووي، فإن مستويات التشابه الملحوظة في التسلسل عادةً ما تشير إلى تشابه بنيوي كبير. [ 3 ]

تعتمد جودة نموذج التماثل على جودة محاذاة التسلسل وبنية القالب. قد يتعقد هذا النهج بوجود فجوات في المحاذاة (تُعرف عادةً باسم الحذف والإدخال) التي تشير إلى وجود منطقة بنيوية في الهدف دون وجودها في القالب، بالإضافة إلى فجوات بنيوية في القالب ناتجة عن ضعف دقة الإجراء التجريبي (عادةً علم البلورات بالأشعة السينية ) المستخدم لحل البنية. تنخفض جودة النموذج مع انخفاض تطابق التسلسل ؛ إذ يبلغ متوسط ​​الانحراف التربيعي الجذري النموذجي حوالي 1-2 أنغستروم بين ذرات الكربون ألفا المتطابقة عند تطابق تسلسل بنسبة 70%، بينما يبلغ 2-4 أنغستروم فقط عند تطابق تسلسل بنسبة 25%. مع ذلك، تكون الأخطاء أعلى بكثير في مناطق الحلقات، حيث قد تختلف تسلسلات الأحماض الأمينية للبروتينات المستهدفة والقالب اختلافًا تامًا.

تكون مناطق النموذج التي تم إنشاؤها بدون قالب، عادةً باستخدام نمذجة الحلقات ، أقل دقة بشكل عام من بقية النموذج. كما تزداد الأخطاء في ترتيب السلاسل الجانبية وموضعها مع انخفاض التطابق، وقد أشير إلى أن الاختلافات في هذه الترتيبات تُعد سببًا رئيسيًا لضعف جودة النموذج عند انخفاض التطابق. [ 4 ] وبشكل عام، تُعد هذه الأخطاء المختلفة في موضع الذرات كبيرة وتعيق استخدام نماذج التماثل لأغراض تتطلب بيانات بدقة ذرية، مثل تصميم الأدوية وتوقعات تفاعلات البروتين-بروتين ؛ حتى أن البنية الرباعية للبروتين قد يصعب التنبؤ بها من نماذج التماثل لوحداته الفرعية. ومع ذلك، يمكن أن تكون نماذج التماثل مفيدة في التوصل إلى استنتاجات نوعية حول الكيمياء الحيوية لتسلسل الاستعلام، لا سيما في صياغة فرضيات حول سبب حفظ بعض البقايا، مما قد يؤدي بدوره إلى إجراء تجارب لاختبار تلك الفرضيات. على سبيل المثال، قد يشير الترتيب المكاني للبقايا المحفوظة إلى ما إذا كانت بقايا معينة محفوظة لتثبيت عملية الطي، أو للمشاركة في ربط جزيء صغير، أو لتعزيز الارتباط ببروتين آخر أو حمض نووي . [ 5 ]

يمكن لنمذجة التماثل أن تُنتج نماذج هيكلية عالية الجودة عندما يكون الهدف والقالب مرتبطين ارتباطًا وثيقًا، مما ألهم تشكيل اتحاد علم الجينوم الهيكلي المُخصص لإنتاج هياكل تجريبية تمثيلية لجميع فئات طيات البروتين. [ 6 ] تنشأ أوجه القصور الرئيسية في نمذجة التماثل، والتي تتفاقم مع انخفاض تطابق التسلسل ، من أخطاء في محاذاة التسلسل الأولية ومن اختيار القالب غير المناسب. [ 7 ] ومثل طرق التنبؤ بالهيكل الأخرى، يتم تقييم الممارسات الحالية في نمذجة التماثل من خلال تجربة واسعة النطاق تُجرى كل سنتين تُعرف باسم التقييم النقدي لتقنيات التنبؤ بهيكل البروتين، أو التقييم النقدي للتنبؤ بالهيكل ( CASP ).

الدافع

تعتمد طريقة نمذجة التماثل على ملاحظة أن البنية الثالثية للبروتين أكثر حفظًا من تسلسل الأحماض الأمينية . [ 3 ] وبالتالي، حتى البروتينات التي تباينت بشكل ملحوظ في التسلسل ولكنها لا تزال تشترك في تشابه ملحوظ، ستشترك أيضًا في خصائص بنيوية مشتركة، ولا سيما الطي العام. ولأن الحصول على هياكل تجريبية من طرق مثل علم البلورات بالأشعة السينية والرنين المغناطيسي النووي للبروتين لكل بروتين محل اهتمام أمر صعب ويستغرق وقتًا طويلاً، فإن نمذجة التماثل يمكن أن توفر نماذج بنيوية مفيدة لتوليد فرضيات حول وظيفة البروتين وتوجيه المزيد من العمل التجريبي.

توجد استثناءات للقاعدة العامة التي تنص على أن البروتينات التي تتشارك في تسلسل متماثل كبير تتشارك في نفس البنية. على سبيل المثال، يمكن لمجموعة مختارة بعناية من الطفرات التي لا تتجاوز 50% من البروتين أن تُغير بنيته تمامًا. [ 8 ] [ 9 ] ومع ذلك، من غير المرجح حدوث مثل هذا التغيير البنيوي الهائل في التطور ، خاصةً وأن البروتين عادةً ما يكون مقيدًا بضرورة طيه بشكل صحيح وأداء وظيفته في الخلية. ونتيجةً لذلك، فإن البنية المطوية تقريبًا للبروتين (طوبولوجيته) تُحفظ لفترة أطول من تسلسل الأحماض الأمينية الخاص به، وأطول بكثير من تسلسل الحمض النووي المقابل؛ بعبارة أخرى، قد يتشارك بروتينان في بنية متشابهة حتى لو كانت علاقتهما التطورية بعيدة جدًا بحيث لا يمكن تمييزها بشكل موثوق. وللمقارنة، فإن وظيفة البروتين تُحفظ بدرجة أقل بكثير من تسلسل البروتين، حيث لا يتطلب الأمر سوى عدد قليل نسبيًا من التغييرات في تسلسل الأحماض الأمينية لأداء وظيفة ذات صلة.

خطوات إنتاج النموذج

يمكن تقسيم عملية نمذجة التماثل إلى أربع خطوات متسلسلة: اختيار القالب، ومحاذاة الهدف مع القالب، وبناء النموذج، وتقييمه. [ 3 ] غالبًا ما تُنفَّذ الخطوتان الأوليان معًا، إذ تعتمد معظم طرق تحديد القوالب على إنتاج محاذاة تسلسلية؛ إلا أن هذه المحاذاة قد لا تكون بجودة كافية لأن تقنيات البحث في قواعد البيانات تُعطي الأولوية للسرعة على حساب جودة المحاذاة. يمكن تكرار هذه العمليات لتحسين جودة النموذج النهائي، مع العلم أن تقييمات الجودة التي لا تعتمد على بنية الهدف الحقيقية لا تزال قيد التطوير.

يُعد تحسين سرعة ودقة هذه الخطوات لاستخدامها في التنبؤ الآلي واسع النطاق بالبنية عنصرًا أساسيًا في مبادرات علم الجينوم البنيوي، ويعود ذلك جزئيًا إلى أن حجم البيانات الناتج سيكون كبيرًا جدًا بحيث لا يمكن معالجته يدويًا، وجزئيًا لأن هدف علم الجينوم البنيوي يتطلب توفير نماذج ذات جودة معقولة للباحثين الذين ليسوا خبراء في التنبؤ بالبنية. [ 3 ]

اختيار القالب ومحاذاة التسلسل

تُعدّ الخطوة الأولى الحاسمة في نمذجة التماثل هي تحديد أفضل بنية نموذجية، إن وُجدت. تعتمد أبسط طرق تحديد النماذج على محاذاة التسلسلات الثنائية المتسلسلة، مدعومةً بتقنيات البحث في قواعد البيانات مثل FASTA و BLAST . أما الطرق الأكثر حساسية، القائمة على محاذاة التسلسلات المتعددة - والتي يُعدّ PSI-BLAST أشهر مثال عليها - فتُحدّث مصفوفة التسجيل الخاصة بالموقع بشكل متكرر لتحديد المتماثلات ذات الصلة البعيدة. وقد أظهرت هذه المجموعة من الطرق قدرتها على إنتاج عدد أكبر من النماذج المحتملة، وتحديد نماذج أفضل للتسلسلات التي لا تربطها سوى علاقات بعيدة بأي بنية محلولة. كما يُمكن استخدام تقنية ربط البروتينات [ 10 ] ، المعروفة أيضًا باسم التعرف على الطيات أو المحاذاة ثلاثية الأبعاد-أحادية الأبعاد، كتقنية بحث لتحديد النماذج التي ستُستخدم في طرق نمذجة التماثل التقليدية. [ 3 ] وتشير تجارب CASP الحديثة إلى أن بعض طرق ربط البروتينات، مثل RaptorX، أكثر حساسية من الطرق القائمة على التسلسل (الملف الشخصي) فقط، عندما لا تتوفر سوى نماذج ذات صلة بعيدة للبروتينات قيد التنبؤ. عند إجراء بحث BLAST، يتمثل النهج الأولي الموثوق في تحديد النتائج ذات قيمة E المنخفضة بما يكفي ، والتي تُعتبر متقاربة تطوريًا بما يكفي لإنشاء نموذج تماثل موثوق. قد تُرجّح عوامل أخرى كفة الميزان في الحالات الحدية؛ على سبيل المثال، قد يكون للقالب وظيفة مشابهة لوظيفة تسلسل الاستعلام، أو قد ينتمي إلى أوبيرون متماثل . مع ذلك، لا ينبغي عمومًا اختيار قالب ذي قيمة E منخفضة ، حتى لو كان القالب الوحيد المتاح، لأنه قد يكون ذا بنية خاطئة، مما يؤدي إلى إنتاج نموذج مُضلل. يتمثل النهج الأفضل في إرسال التسلسل الأولي إلى خوادم التعرف على الطيات [ 10 ] أو، الأفضل من ذلك، إلى خوادم التوافق الفوقية التي تُحسّن من خوادم التعرف على الطيات الفردية من خلال تحديد أوجه التشابه (التوافق) بين التنبؤات المستقلة.

غالبًا ما تُحدد هذه الأساليب عدة هياكل قوالب مرشحة. ورغم أن بعض الطرق قادرة على توليد نماذج هجينة بدقة أفضل من قوالب متعددة، [ 10 ] [ 11 ] فإن معظم الطرق تعتمد على قالب واحد. لذا، يُعد اختيار أفضل قالب من بين المرشحين خطوة أساسية، ويمكن أن يؤثر بشكل كبير على الدقة النهائية للهيكل. ويستند هذا الاختيار إلى عدة عوامل، مثل تشابه تسلسلات الاستعلام والقالب، ووظائفها، والهياكل الثانوية المتوقعة للاستعلام والقالب المرصودة . ولعل الأهم من ذلك كله، تغطية المناطق المُحاذية: أي نسبة هيكل تسلسل الاستعلام التي يمكن التنبؤ بها من القالب، ومدى معقولية النموذج الناتج. وبالتالي، في بعض الأحيان، يتم إنتاج عدة نماذج تماثلية لتسلسل استعلام واحد، ولا يُختار المرشح الأكثر ترجيحًا إلا في الخطوة الأخيرة.

من الممكن استخدام محاذاة التسلسل الناتجة عن تقنية البحث في قاعدة البيانات كأساس لإنتاج النموذج اللاحق؛ ومع ذلك، فقد تم استكشاف مناهج أكثر تطورًا. يقترح أحد هذه المناهج إنشاء مجموعة من المحاذيات الثنائية المحددة عشوائيًا بين التسلسل المستهدف وقالب واحد محدد، كوسيلة لاستكشاف "فضاء المحاذاة" في مناطق التسلسل ذات التشابه المحلي المنخفض. [ 12 ] أما محاذاة "الملف التعريفي-الملف التعريفي" فتقوم أولًا بإنشاء ملف تعريفي للتسلسل المستهدف، ثم تقارنه بشكل منهجي بملفات تعريف التسلسل للهياكل المحلولة؛ ويُعتقد أن التجميع الخشن المتأصل في بناء الملف التعريفي يقلل من التشويش الناتج عن انحراف التسلسل في المناطق غير الأساسية من التسلسل. [ 13 ]

توليد النموذج

بمعرفة قالب ومحاذاة، يجب استخدام المعلومات الواردة فيهما لإنشاء نموذج هيكلي ثلاثي الأبعاد للهدف، ممثلاً بمجموعة من الإحداثيات الديكارتية لكل ذرة في البروتين. وقد تم اقتراح ثلاث فئات رئيسية من طرق توليد النماذج. [ 14 ] [ 15 ]

تجميع الأجزاء

اعتمدت الطريقة الأصلية لنمذجة التماثل على تجميع نموذج كامل من أجزاء بنيوية محفوظة تم تحديدها في هياكل محلولة وثيقة الصلة. على سبيل المثال، كشفت دراسة نمذجة لبروتيازات السيرين في الثدييات عن تمييز واضح بين المناطق البنيوية "الأساسية" المحفوظة في جميع الهياكل التجريبية ضمن هذه الفئة، والمناطق المتغيرة التي تقع عادةً في الحلقات حيث تتركز غالبية اختلافات التسلسل. وبالتالي، يمكن نمذجة البروتينات غير المحلولة من خلال بناء الجزء الأساسي المحفوظ أولاً، ثم استبدال المناطق المتغيرة من بروتينات أخرى في مجموعة الهياكل المحلولة. [ 16 ] تختلف التطبيقات الحالية لهذه الطريقة بشكل رئيسي في طريقة تعاملها مع المناطق غير المحفوظة أو التي تفتقر إلى قالب. [ 17 ] غالبًا ما يتم بناء المناطق المتغيرة بمساعدة مكتبة أجزاء البروتين .

مطابقة القطاعات

تقسم طريقة مطابقة القطع البروتين المستهدف إلى سلسلة من القطع القصيرة، حيث تُطابق كل قطعة مع قالبها الخاص المُستخلص من بنك بيانات البروتين . وبالتالي، تتم محاذاة التسلسل على القطع بدلاً من البروتين بأكمله. ويعتمد اختيار القالب لكل قطعة على تشابه التسلسل، ومقارنات إحداثيات ذرات الكربون ألفا ، والتداخلات الفراغية المتوقعة الناتجة عن أنصاف أقطار فان دير فالس للذرات المتباعدة بين البروتين المستهدف والقالب. [ 18 ]

الالتزام بالقيود المكانية

تستلهم أكثر طرق نمذجة التماثل شيوعًا حاليًا من الحسابات اللازمة لبناء بنية ثلاثية الأبعاد من البيانات المُولَّدة بواسطة مطيافية الرنين النووي المغناطيسي . يُستخدم واحد أو أكثر من عمليات محاذاة الهدف والقالب لإنشاء مجموعة من المعايير الهندسية التي تُحوَّل بعد ذلك إلى دوال كثافة احتمالية لكل قيد. تُشكِّل القيود المُطبَّقة على الإحداثيات الداخلية الرئيسية للبروتين - مسافات العمود الفقري للبروتين والزوايا ثنائية السطوح - أساسًا لإجراء تحسين شامل استخدم في الأصل تقليل طاقة التدرج المترافق لتحسين مواقع جميع الذرات الثقيلة في البروتين بشكل تكراري. [ 19 ]

تم توسيع نطاق هذه الطريقة بشكل كبير لتطبيقها تحديدًا على نمذجة الحلقات، والتي قد تكون بالغة الصعوبة نظرًا لمرونة الحلقات العالية في البروتينات الموجودة في المحاليل المائية . [ 20 ] وفي توسع أحدث، تم تطبيق نموذج التقييد المكاني على خرائط كثافة الإلكترون المستمدة من دراسات المجهر الإلكتروني فائق البرودة ، والتي توفر معلومات منخفضة الدقة لا تكفي عادةً لإنشاء نماذج هيكلية بدقة ذرية. [ 21 ] ولمعالجة مشكلة عدم الدقة في محاذاة تسلسل الهدف-القالب الأولية، تم أيضًا استحداث إجراء تكراري لتحسين المحاذاة بناءً على التوافق الهيكلي الأولي. [ 22 ] يُعد برنامج MODELLER البرنامج الأكثر استخدامًا في النمذجة القائمة على التقييد المكاني، وقد تم إنشاء قاعدة بيانات تُسمى ModBase للنماذج الموثوقة التي تم إنشاؤها بواسطته. [ 23 ]

نمذجة الحلقات

تُنمذج مناطق التسلسل المستهدف غير المتوافقة مع القالب باستخدام نمذجة الحلقات ؛ وهي الأكثر عرضةً لأخطاء النمذجة الكبيرة، وتحدث بتردد أعلى عندما يكون التطابق بين التسلسل المستهدف والقالب منخفضًا. تكون إحداثيات الأجزاء غير المتطابقة، التي تحددها برامج نمذجة الحلقات، أقل دقةً بكثير من تلك التي يتم الحصول عليها من نسخ إحداثيات بنية معروفة، خاصةً إذا كانت الحلقة أطول من 10 بقايا. يمكن عادةً تقدير أول زاويتين ثنائيتي السطوح للسلسلة الجانبية (χ1 و χ2 ) في حدود 30 درجة لبنية أساسية دقيقة؛ ومع ذلك، فإن الزوايا ثنائية السطوح اللاحقة الموجودة في السلاسل الجانبية الأطول، مثل الليسين والأرجينين ، يصعب التنبؤ بها بشكل كبير. علاوة على ذلك، يمكن أن تتسبب الأخطاء الصغيرة في χ1 ( وإلى حد أقل، في χ2 ) في أخطاء كبيرة نسبيًا في مواقع الذرات عند نهاية السلسلة الجانبية؛ غالبًا ما تكون لهذه الذرات أهمية وظيفية، خاصةً عندما تكون قريبة من الموقع النشط .

تقييم النموذج

تم تطوير عدد كبير من الطرق لاختيار بنية تشبه البنية الأصلية من مجموعة من النماذج. استندت وظائف التسجيل إلى كل من وظائف طاقة الميكانيكا الجزيئية (Lazaridis and Karplus 1999; Petrey and Brooks 2008; Fegg and Duan 2004; Fegg and Duan 2009; Mell and Feytmans 1999; Samudrala and Subramaniam ... 2004a,b; Hamelryck 2005), تقديرات التعبئة (Berglund et al. 2004), طاقة الذوبان (Petrey and Honig 2000; McConkey et al. 2003; Wallner and Elofsson 2003; Berglund et al. 2004), الترابط الهيدروجيني (Kortemme et al. 2003), والخصائص الهندسية (Colovos and Yeates 1993; Kleywegt 2000; Lovell et al. 2003; Mihalek et al. 2003). تجمع عدة طرق بين إمكانيات مختلفة في درجة شاملة، عادةً باستخدام توليفة خطية من الحدود (Kortemme et al. 2003; Tosatto 2005)، أو بمساعدة تقنيات التعلم الآلي، مثل الشبكات العصبية (Wallner and Elofsson 2003) وآلات المتجهات الداعمة (SVM) (Eramian et al. 2006). ويمكن الاطلاع على مقارنات بين برامج تقييم جودة النماذج الشاملة المختلفة في أوراق بحثية حديثة لـ Pettitt et al. (2005)، وTosatto (2005)، وEramian et al. (2006).

لم يُنشر الكثير من الأبحاث حول تقييم الجودة المحلية للنماذج. تُعدّ الدرجات المحلية مهمة في سياق النمذجة لأنها تُقدّم تقديرًا لموثوقية المناطق المختلفة في البنية المتوقعة. ويمكن استخدام هذه المعلومات بدورها لتحديد المناطق التي ينبغي تحسينها، والمناطق التي ينبغي النظر في نمذجتها باستخدام قوالب متعددة، والمناطق التي ينبغي التنبؤ بها من الصفر. كما يمكن استخدام معلومات جودة النموذج المحلي للحدّ من مشكلة التوافق عند النظر في المحاذاة البديلة؛ فعلى سبيل المثال، من خلال تقييم النماذج المحلية المختلفة بشكل منفصل، سيقلّ عدد النماذج المطلوبة (بافتراض أن التفاعلات بين المناطق المنفصلة ضئيلة أو يمكن تقديرها بشكل منفصل).

تُعدّ Verify3D (Luthy et al. 1992; Eisenberg et al. 1997) إحدى أكثر طرق التقييم الموضعي شيوعًا، إذ تجمع بين البنية الثانوية، وإمكانية وصول المذيب، وقطبية بيئات الأحماض الأمينية. كما يُستخدم برنامج ProsaII (Sippl 1993) على نطاق واسع في تقييم النماذج، وهو يعتمد على مزيج من جهد إحصائي ثنائي ومصطلح الذوبان. تشمل الطرق الأخرى برنامج Errat (Colovos and Yeates 1993)، الذي يأخذ في الاعتبار توزيعات الذرات غير المرتبطة وفقًا لنوع الذرة والمسافة، وطريقة إجهاد الطاقة (Maiorov and Abagyan 1998)، التي تستخدم الفروقات عن متوسط ​​طاقات الأحماض الأمينية في بيئات مختلفة لتحديد أجزاء بنية البروتين التي قد تُسبب مشاكل. يستخدم Melo وFeytmans (1998) جهدًا ثنائيًا ذريًا وجهد ذوبان سطحي (كلاهما قائم على المعرفة) لتقييم بنى البروتينات. باستثناء طريقة إجهاد الطاقة، وهي طريقة شبه تجريبية تعتمد على مجال القوة ECEPP3 (نيميثي وآخرون، 1992)، فإن جميع الطرق المحلية المذكورة أعلاه تعتمد على الكمونات الإحصائية. أما طريقة ProQres، التي قدمها والنر وإيلوفسون (2006) مؤخرًا، فتتميز بنهج مختلف من حيث المفهوم. تعتمد ProQres على شبكة عصبية تجمع بين السمات البنيوية لتمييز المناطق الصحيحة عن غير الصحيحة. وقد أظهرت ProQres تفوقًا على المنهجيات السابقة القائمة على الأساليب الإحصائية (Verify3D وProsaII وErrat). تشير البيانات المعروضة في دراسة والنر وإيلوفسون إلى أن نهج التعلم الآلي الذي طوروه، والقائم على السمات البنيوية، يتفوق بالفعل على الطرق الإحصائية. ومع ذلك، فإن الأساليب القائمة على المعرفة التي تم فحصها في عملهم، Verify3D (Luthy et al. 1992; Eisenberg et al. 1997)، Prosa (Sippl 1993)، و Errat (Colovos and Yeates 1993)، لا تستند إلى إمكانيات إحصائية أحدث.

المقارنة المعيارية

بُذلت جهودٌ عديدةٌ واسعة النطاق لتقييم الجودة النسبية لمختلف أساليب نمذجة التماثل الحالية. يُعدّ التقييم النقدي لتوقع البنية ( CASP ) تجربةً تنبؤيةً على مستوى المجتمع العلمي، تُجرى كل عامين خلال أشهر الصيف، وتُحفّز فرق التوقع على تقديم نماذج هيكلية لعدد من التسلسلات التي حُلّت بنيتها تجريبيًا مؤخرًا، ولكن لم تُنشر بعد. أما التقييم النقدي لتوقع البنية المؤتمت بالكامل ( CAFASP )، وهو مشروعٌ مُكمّلٌ لـ CASP، فقد جرى بالتوازي معه، ولكنه يُقيّم فقط النماذج المُنتجة عبر خوادم مؤتمتة بالكامل. وتركز التجارب المستمرة التي لا تخضع لمواسم محددة للتوقع، بشكلٍ أساسي، على تقييم خوادم الويب المتاحة للجمهور. يعمل كلٌ من LiveBench وEVA بشكلٍ مستمر لتقييم أداء الخوادم المُشاركة في توقع البنى التي ستُنشر قريبًا من بنك بيانات البروتين (PDB). يُستخدم كلٌ من CASP وCAFASP بشكلٍ أساسي لتقييم أحدث ما توصل إليه العلم في مجال النمذجة، بينما تسعى التقييمات المستمرة إلى تقييم جودة النموذج الذي سيحصل عليه مستخدمٌ غير مُختص باستخدام أدواتٍ متاحة للجمهور.

دقة

تعتمد دقة البنى المُولَّدة بواسطة نمذجة التماثل اعتمادًا كبيرًا على تطابق التسلسل بين الهدف والقالب. عند تجاوز تطابق التسلسل 50%، تميل النماذج إلى أن تكون موثوقة، مع وجود أخطاء طفيفة فقط في ترتيب السلاسل الجانبية والحالة الدورانية ، ويبلغ متوسط ​​الانحراف التربيعي الجذري (RMSD) بين البنية المُنمذجة والبنية التجريبية حوالي 1 أنغستروم . هذا الخطأ يُقارن بالدقة النموذجية للبنية التي يتم حلها بواسطة الرنين المغناطيسي النووي (NMR). في نطاق التطابق من 30% إلى 50%، قد تكون الأخطاء أكثر حدة، وغالبًا ما تتركز في الحلقات. عند انخفاض التطابق عن 30%، تحدث أخطاء جسيمة، تؤدي أحيانًا إلى التنبؤ الخاطئ بالطيّ الأساسي. [ 14 ] غالبًا ما يُشار إلى هذه المنطقة ذات التطابق المنخفض باسم "منطقة الشفق"، حيث تكون نمذجة التماثل صعبة للغاية، وربما تكون أقل ملاءمة لها من طرق التعرف على الطيّ . [ 24 ]

عند مستويات تطابق عالية في تسلسل الأحماض الأمينية، ينشأ المصدر الرئيسي للخطأ في نمذجة التماثل من اختيار القالب أو القوالب التي يُبنى عليها النموذج، بينما تُظهر مستويات التطابق المنخفضة أخطاءً جسيمة في محاذاة التسلسل تعيق إنتاج نماذج عالية الجودة. [ 7 ] وقد أشير إلى أن العائق الرئيسي أمام إنتاج نماذج عالية الجودة هو أوجه القصور في محاذاة التسلسل، حيث يمكن استخدام المحاذاة الهيكلية "المثلى" بين بروتينين ذوي بنية معروفة كمدخلات لأساليب النمذجة الحالية لإنتاج نسخ دقيقة إلى حد كبير من البنية التجريبية الأصلية. [ 25 ]

بُذلت محاولات لتحسين دقة نماذج التماثل المبنية باستخدام الطرق الحالية، وذلك بإخضاعها لمحاكاة الديناميكا الجزيئية بهدف تحسين متوسط ​​الانحراف التربيعي الجذري (RMSD) مقارنةً بالبنية التجريبية. مع ذلك، قد لا تكون معلمات مجال القوة الحالية دقيقة بما يكفي لهذه المهمة، إذ تميل نماذج التماثل المستخدمة كبنى ابتدائية لمحاكاة الديناميكا الجزيئية إلى إنتاج بنى أقل دقة. [ 26 ] وقد لوحظت تحسينات طفيفة في الحالات التي استُخدمت فيها قيود كبيرة أثناء المحاكاة. [ 27 ]

مصادر الخطأ

يُعدّ اختيار القالب غير المناسب وعدم دقة محاذاة تسلسل الهدف مع القالب من أكثر مصادر الخطأ شيوعًا وانتشارًا في نمذجة التماثل. [ 7 ] [ 28 ] يُقلّل التحكم في هذين العاملين باستخدام محاذاة هيكلية ، أو محاذاة تسلسلية مُنتجة بناءً على مقارنة بنيتين محلولتين، من الأخطاء في النماذج النهائية بشكلٍ كبير؛ ويمكن استخدام هذه المحاذيات "المعيارية" كمدخلات لأساليب النمذجة الحالية لإنتاج نسخ دقيقة جدًا من البنية التجريبية الأصلية. [ 25 ] تشير نتائج أحدث تجربة CASP إلى أن أساليب "التوافق" التي تجمع نتائج عمليات التعرف على الطيات المتعددة وعمليات البحث عن المحاذاة المتعددة تزيد من احتمالية تحديد القالب الصحيح؛ وبالمثل، قد يكون استخدام قوالب متعددة في خطوة بناء النموذج أسوأ من استخدام قالب واحد صحيح، ولكنه أفضل من استخدام قالب واحد دون المستوى الأمثل. [ 28 ] يمكن تقليل أخطاء المحاذاة باستخدام محاذاة متعددة حتى في حالة استخدام قالب واحد فقط، ومن خلال التحسين التكراري للمناطق المحلية ذات التشابه المنخفض. [ 3 ] [ 12 ] يُعدّ الخطأ في بنية القالب مصدرًا أقلّ حدّةً لأخطاء النموذج. يسرد تقرير PDBREPORT، المؤرشف بتاريخ 31 مايو 2007 في قاعدة بيانات Wayback Machine، ملايين الأخطاء، معظمها صغيرة جدًا، ولكن بعضها كبير، في البنى التجريبية (القالبية) التي تم إيداعها في بنك بيانات البروتين ( PDB ) .

قد تنشأ أخطاء موضعية خطيرة في نماذج التماثل عندما تؤدي طفرة إدخال أو حذف، أو فجوة في بنية محلولة، إلى منطقة في التسلسل المستهدف لا يوجد لها قالب مطابق. يمكن تقليل هذه المشكلة باستخدام قوالب متعددة، لكن هذه الطريقة تتعقد بسبب اختلاف البنى الموضعية للقوالب حول الفجوة، واحتمالية أن تكون المنطقة المفقودة في بنية تجريبية ما مفقودة أيضًا في بنى أخرى من نفس عائلة البروتين. تكثر المناطق المفقودة في الحلقات ، حيث تزيد المرونة الموضعية العالية من صعوبة تحديد المنطقة باستخدام طرق تحديد البنية. على الرغم من أن بعض التوجيهات تُقدم حتى مع قالب واحد من خلال تحديد مواقع نهايات المنطقة المفقودة، إلا أنه كلما طالت الفجوة، زادت صعوبة نمذجتها. يمكن نمذجة الحلقات التي يصل طولها إلى حوالي 9 بقايا بدقة متوسطة في بعض الحالات إذا كان المحاذاة الموضعية صحيحة. [ 3 ] غالبًا ما تُنمذج المناطق الأكبر حجمًا بشكل فردي باستخدام تقنيات التنبؤ بالبنية من الصفر ، على الرغم من أن هذا النهج لم يحقق سوى نجاحات متفرقة. [ 29 ]

تُشكّل حالات التماثل الدوراني للسلاسل الجانبية وترتيبها الداخلي تحدياتٍ في نمذجة التماثل، حتى في البروتينات التي يسهل التنبؤ ببنيتها الأساسية نسبيًا. ويعود ذلك جزئيًا إلى أن العديد من السلاسل الجانبية في البنى البلورية لا تكون في حالتها الدورانية "المثلى" نتيجةً لعوامل طاقية في النواة الكارهة للماء وفي ترتيب الجزيئات الفردية في بلورة البروتين. [ 30 ] تتطلب إحدى طرق معالجة هذه المشكلة البحث في مكتبة التماثل الدوراني لتحديد التراكيب ذات الطاقة المنخفضة محليًا لحالات الترتيب. [ 31 ] وقد اقتُرح أن أحد الأسباب الرئيسية لصعوبة نمذجة التماثل عندما تقل نسبة تطابق تسلسل الهدف والقالب عن 30% هو أن هذه البروتينات لها طيات متشابهة بشكل عام، ولكن ترتيبات ترتيب السلاسل الجانبية فيها متباينة على نطاق واسع. [ 4 ]

جدوى

تشمل استخدامات النماذج الهيكلية التنبؤ بتفاعلات البروتين-بروتين ، والالتحام بين البروتينات ، والالتحام الجزيئي ، والتحليل الوظيفي للجينات المُحددة في جينوم الكائن الحي . [ 32 ] حتى نماذج التماثل منخفضة الدقة قد تكون مفيدة لهذه الأغراض، لأن عدم دقتها يميل إلى التمركز في الحلقات الموجودة على سطح البروتين، والتي عادةً ما تكون أكثر تنوعًا حتى بين البروتينات وثيقة الصلة. تميل المناطق الوظيفية للبروتين، وخاصة موقعه النشط ، إلى أن تكون أكثر حفظًا، وبالتالي يتم نمذجتها بدقة أكبر. [ 14 ]

يمكن أيضًا استخدام نماذج التماثل لتحديد الاختلافات الدقيقة بين البروتينات المتشابهة التي لم تُحل بنيتها بالكامل. على سبيل المثال، استُخدمت هذه الطريقة لتحديد مواقع ارتباط الكاتيونات على إنزيم Na + /K + ATPase ، واقتراح فرضيات حول ألفة ارتباط إنزيمات ATPase المختلفة. [ 33 ] عند استخدامها بالتزامن مع محاكاة الديناميكا الجزيئية ، يمكن لنماذج التماثل أيضًا توليد فرضيات حول حركية وديناميكية البروتين، كما هو الحال في دراسات انتقائية الأيونات لقناة البوتاسيوم . [ 34 ] وقد جرت محاولة نمذجة آلية واسعة النطاق لجميع مناطق ترميز البروتين المحددة في جينوم خميرة Saccharomyces cerevisiae ، مما أسفر عن ما يقرب من 1000 نموذج عالي الجودة لبروتينات لم تكن بنيتها قد حُددت بعد وقت الدراسة، وتحديد علاقات جديدة بين 236 بروتينًا من الخميرة وبنى أخرى حُلت سابقًا. [ 35 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ تشوثيا، سي؛ ليسك، إيه إم (1986). " العلاقة بين تباين التسلسل والبنية في البروتينات" . مجلة EMBO . 5 (4): 823-826 . doi : 10.1002/j.1460-2075.1986.tb04288.x . PMC 1166865. PMID 3709526 .  
  2. ↑ كاتشانوفسكي، س؛ زيلينكيويتش، ب (2010). "لماذا تُشفّر تسلسلات البروتين المتشابهة هياكل ثلاثية الأبعاد متشابهة؟" (ملف PDF) . حسابات الكيمياء النظرية . 125 ( 3-6 ): 643-650 . doi : 10.1007/s00214-009-0656-3 . S2CID 95593331 . 
  3. 1 2 3 4 5 6 7 مارتي-رينوم، م.أ؛ ستيوارت، أ.س؛ فيسر، أ؛ سانشيز، ر؛ ميلو، ف؛ سالي، أ. (2000). "نمذجة بنية البروتين المقارنة للجينات والمجينات" . المراجعة السنوية للفيزياء الحيوية وبنية الجزيئات الحيوية . 29 : 291-325 . doi : 10.1146/annurev.biophys.29.1.291 . PMID 10940251. S2CID 11498685 .  
  4. 1 2 تشونغ إس واي، سوبيا إس. (1996). تفسير بنيوي لمنطقة الشفق في تماثل تسلسل البروتين. التركيب 4: 1123-27.
  5. ↑ يوسف، راغد حسام، وآخرون. "استكشاف التفاعلات الجزيئية بين النيوكولين ومستقبلات الطعم الحلو لدى الإنسان من خلال مناهج حسابية." ساينس ماليزيانا 49.3 (2020): 517-525. APA
  6. ↑ ويليامسون، أ. ر . (2000). "إنشاء اتحاد لعلم الجينوم البنيوي" . نات ستراكت بيول . 7 (S1(11s)): 953. doi : 10.1038/80726 . PMID 11103997. S2CID 35185565 .  
  7. فينكلوفاس ، سي.، ومارجيليفيتشوس ، م. (2005). "النمذجة المقارنة في CASP6 باستخدام منهجية توافقية لاختيار القالب، ومحاذاة التسلسل مع البنية، وتقييم البنية". البروتينات . 61 ( ملحق 7): 99-105 . doi : 10.1002/prot.20725 . PMID 16187350. S2CID 45345271 .  
  8. ↑ دلال، س؛ بالاسوبرامانيان، س؛ ريغان، ل (1997). "تحويل الحلزونات ألفا والصفائح بيتا" . تصميم الطي . 2 (5): R71–9. doi : 10.1016/s1359-0278(97)00036-9 . PMID 9377709 . 
  9. ↑ دلال، س؛ بالاسوبرامانيان، س؛ ريغان، ل. (1997). "كيمياء البروتين: تحويل الصفائح بيتا إلى حلزون ألفا". نات ستراكت بيول . 4 (7): 548-552 . doi : 10.1038/nsb0797-548 . PMID 9228947. S2CID 5608132 .  
  10. 1 2 3 بينغ، جيان؛ جينبو شو (2011). " RaptorX: استغلال معلومات البنية لمحاذاة البروتينات عن طريق الاستدلال الإحصائي" . البروتينات . 79 (ملحق 10): 161-171 . doi : 10.1002/prot.23175 . PMC 3226909. PMID 21987485 .  
  11. ↑ بينغ، جيان؛ جينبو شو (أبريل 2011). " نهج متعدد القوالب لربط البروتينات" . البروتينات . 79 (6): 1930-1939 . doi : 10.1002/prot.23016 . PMC 3092796. PMID 21465564 .  
  12. 1 2 موكشتاين، يو؛ هوفاكر، آي إل؛ ستادلر، بي إف (2002). "محاذاة الأزواج العشوائية" . المعلوماتية الحيوية . 18 (ملحق 2): S153–60. doi : 10.1093/bioinformatics/18.suppl_2.S153 . PMID 12385998 . 
  13. ↑ ريتشليفسكي، ل؛ تشانغ، ب؛ غودزيك، أ. (1998). "توقعات طي ووظيفة بروتينات الميكوبلازما التناسلية". تصميم الطي . 3 (4): 229-38 . doi : 10.1016/S1359-0278(98)00034-0 . PMID 9710568 . 
  14. 1 2 3 بيكر، د؛ سالي، أ (2001). "التنبؤ ببنية البروتين وعلم الجينوم البنيوي". مجلة ساينس . 294 (5540): 93-96 . Bibcode : 2001Sci...294...93B . doi : 10.1126 / science.1065659 . PMID 11588250. S2CID 7193705 .  
  15. ↑ تشانغ ي (2008). " التقدم والتحديات في التنبؤ ببنية البروتين" . الرأي الحالي في البيولوجيا البنيوية . 18 (3): 342-348 . doi : 10.1016/j.sbi.2008.02.004 . PMC 2680823. PMID 18436442 .  
  16. ↑ جرير، ج. (1981). "بناء نموذج مقارن لبروتيازات السيرين في الثدييات". مجلة البيولوجيا الجزيئية . 153 (4): 1027-1042 . doi : 10.1016/0022-2836(81)90465-4 . PMID 7045378 . 
  17. ↑ والنر، ب؛ إيلوفسون، أ (2005). "ليست جميعها متساوية: معيار لبرامج نمذجة التماثل المختلفة" . علم البروتين . 14 (5): 1315-1327 . doi : 10.1110/ps.041253405 . PMC 2253266. PMID 15840834 .  
  18. ↑ ليفيت، م. (1992). "نمذجة دقيقة لتكوين البروتين عن طريق المطابقة التلقائية للقطاعات" . مجلة علم الأحياء الجزيئي . 226 (2): 507-33 . doi : 10.1016/0022-2836(92)90964-L . PMID 1640463 . 
  19. ↑ سالي، أ؛ بلونديل، ت. ل. (1993). "نمذجة البروتينات المقارنة من خلال تلبية القيود المكانية". مجلة البيولوجيا الجزيئية . 234 (3): 779-815 . doi : 10.1006/jmbi.1993.1626 . PMID 8254673 . 
  20. ↑ فيسر، أ؛ سالي، أ. (2003). "ModLoop: نمذجة آلية للحلقات في هياكل البروتين" . المعلوماتية الحيوية . 19 (18): 2500-2501 . doi : 10.1093/bioinformatics/btg362 . PMID 14668246 . 
  21. ↑ توبف، م؛ بيكر، م.ل؛ مارتي-رينوم، م.أ؛ تشيو، و؛ سالي، أ. (2006). "تحسين بنى البروتين من خلال النمذجة المقارنة التكرارية وملاءمة كثافة المجهر الإلكتروني فائق البرودة". مجلة علم الأحياء الجزيئي . 357 (5): 1655-1668 . doi : 10.1016/j.jmb.2006.01.062 . PMID 16490207 . 
  22. ↑ جون، ب؛ سالي، أ. (2003). "نمذجة بنية البروتين المقارنة من خلال المحاذاة التكرارية، وبناء النموذج، وتقييم النموذج" . مجلة أبحاث الأحماض النووية . 31 (14): 3982-92 . doi : 10.1093/nar/gkg460 . PMC 165975. PMID 12853614 .  
  23. ↑ أورسولا بايبر، نارايانان إسوار، هانز برابيرغ، إم إس مادهوسودان، فريد ديفيس، آشلي سي. ستيوارت، نيبويسا ميركوفيتش، أندريا روسي، مارك أ. مارتي-رينوم، أندراس فيسر، بن ويب، دانيال غرينبلات، كونراد هوانغ، توم فيرين، أندريه سالي. MODBASE، قاعدة بيانات لنماذج بنية البروتين المقارنة المشروحة، والموارد المرتبطة بها. مجلة أبحاث الأحماض النووية 32، D217-D222، 2004.
  24. ↑ بليك، جيه دي؛ كوهين، إف إي. (2001). "محاذاة التسلسل الثنائي أسفل منطقة الشفق". مجلة علم الأحياء الجزيئي . 307 (2): 721-35 . doi : 10.1006/jmbi.2001.4495 . PMID 11254392 . 
  25. 1 2 Zhang, Y; Skolnick, J. (2005). "يمكن حل مشكلة التنبؤ ببنية البروتين باستخدام مكتبة PDB الحالية" . وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم في الولايات المتحدة الأمريكية . 102 (4): 1029-34 . Bibcode : 2005PNAS..102.1029Z . doi : 10.1073/pnas.0407152101 . PMC 545829. PMID 15653774 .  
  26. ↑ كوهل، ب؛ ليفيت، م . (1999). "مستقبل أكثر إشراقًا للتنبؤ ببنية البروتين". نات ستراكت بيول . 6 (2): 108-111 . doi : 10.1038/5794 . PMID 10048917. S2CID 3162636 .  
  27. ↑ فلوهيل، جيه إيه؛ فريند، جي؛ بيريندسن، إتش جيه. (2002). "إكمال وتحسين نماذج التماثل ثلاثية الأبعاد باستخدام ديناميكيات جزيئية مقيدة: تطبيق على الأهداف 47 و58 و111 في مسابقة نمذجة CASP والتحليل اللاحق". البروتينات . 48 ( 4): 593-604 . doi : 10.1002/prot.10105 . PMID 12211026. S2CID 11280977 .  
  28. 1 2 جينالسكي، ك. (2006). "النمذجة المقارنة للتنبؤ ببنية البروتين". الرأي الحالي في البيولوجيا الهيكلية . 16 (2): 172-177 . doi : 10.1016/j.sbi.2006.02.003 . PMID 16510277 . 
  29. ↑ كريشتافوفيتش أ، فينكلوفاس ج، فيديليس ك، مولت ج. (2005). التقدم المحرز خلال العقد الأول من تجارب CASP. البروتينات 61(S7):225–36.
  30. ↑ فاسكيز، م. (1996). "نمذجة تشكيل السلسلة الجانبية". الرأي الحالي في البيولوجيا الهيكلية . 6 (2): 217-221 . doi : 10.1016/S0959-440X(96)80077-7 . PMID 8728654 . 
  31. ↑ ويلسون، سي؛ غريغوريه، إل إم؛ أغارد، دي إيه. (1993). "نمذجة بنية السلاسل الجانبية للبروتينات المتماثلة باستخدام بحث عن الروتامرات قائم على الطاقة". مجلة علم الأحياء الجزيئي . 229 (4): 996-1006 . doi : 10.1006/jmbi.1993.1100 . PMID 8445659 . 
  32. ^ جوبال، س. شرودر، م. بيبر، يو؛ شيربا، أ؛ أيتكين قربان، ج؛ بيكيرانوف ، س . فاجاردو، جي. إسوار، ن؛ سانشيز، ر. وآخرون . (2001). “التعليقات التوضيحية المبنية على التماثل تنتج 1042 جينة مرشحة جديدة في جينوم ذبابة الفاكهة السوداء”. نات جينيت . 27 (3): 337-40 . دوى : 10.1038/85922 . بميد 11242120 . S2CID 2144435 .   
  33. ↑ أوغاوا، هـ؛ تويوشيما، س. (2002). "نمذجة التماثل لمواقع ارتباط الكاتيونات في إنزيم Na+K+-ATPase" . وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم في الولايات المتحدة الأمريكية . 99 ( 25): 15977-15982 . Bibcode : 2002PNAS...9915977O . doi : 10.1073/pnas.202622299 . PMC 138550. PMID 12461183 .  
  34. ↑ كابينر، سي إي؛ شريفاستافا، آي إتش؛ راناتونغا، كيه إم؛ فورست، إل آر؛ سميث، جي آر؛ سانسوم، إم إس بي (2000). "دراسات نمذجة التماثل ومحاكاة الديناميكا الجزيئية لقناة بوتاسيوم مقوّمة داخلية" . مجلة الفيزياء الحيوية . 78 (6): 2929-2942 . Bibcode : 2000BpJ....78.2929C . doi : 10.1016/ S0006-3495 (00)76833-0 . PMC 1300878. PMID 10827973 .  
  35. ↑ سانشيز، ر؛ سالي، أ. (1998). "نمذجة بنية البروتين على نطاق واسع لجينوم الخميرة Saccharomyces cerevisiae" . وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم في الولايات المتحدة الأمريكية . 95 ( 23): 13597-13602 . Bibcode : 1998PNAS...9513597S . doi : 10.1073/pnas.95.23.13597 . PMC 24864. PMID 9811845 .