Flexible protein-protein-docking: Development of new scoring functions and application to biologically important protein-protein interactions - Flexibles Protein-Protein-Docking
Final Report Abstract
Im Rahmen des Projekts gelang es, den von meiner Arbeitsgruppe entwickelten ATTRACT-Dockingansatz weiter zu verbessern. Dies betrifft insbesondere die Bewertungsfunktion zur Identifizierung realistischer Dockingkomplexe sowie die effiziente Einbeziehung experimenteller oder bioinformatischer Daten zur Vorhersage von Bindingsregionen. Die Methode wurde auf biologisch wichtige Proteinkomplexe angewendet. Es konnten darüber hinaus eigene Methoden zur Vorhersage von Binderegionen entwickelt werden und die Bindeeigenschaften von zahlreichen Proteininteraktionsregionen mit Wasser und Isopropanol (in Isopropanol/Wasser-Mischungen) durch MD-Simulationsstudien charakterisiert werden. Dies kann möglicherweise auch genutzt werden, um Proteinbinderegionen auf der Oberfläche von Proteinpartnern vorherzusagen. Das Docking von Komplexen aus mehreren Proteinen konnte erfolgreich implementiert werden und Strategien zur effizienten Vorhersage der Struktur von Multiproteinkomplexen konnten entwickelt werden. Diese bedürfen allerdings noch der systematischen Evaluierung. Methoden zur effizienten Berücksichtigung der Flexibilität von Proteinstrukturen beim Docking von Liganden (wie sie im ATTRACT-Dockingprogramm verwendet werden) konnten auf das Programm AutoDock übertragen werden. Dadurch ist es möglich (ohne signifikante Laufzeitverlängerung gegenüber rigidem Docking), Konformationsänderungen im Proteinrezeptor bei der Bindung eines Liganden zu berücksichtigen. Teile des Projekts wurden in Zusammenarbeit mit der gruppe von Dr. Chantal Prevost (Universite Paris-Sud) bearbeitet.
Publications
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(2010) In silico prediction of binding sites on proteins. Curr. Med. Chem. 17:1550-1562
Leis S, Schneider S, Zacharias M
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Leis S, Zacharias M
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Schneider S, Zacharias M
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Schneider S, Zacharias M
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(2012) Scoring optimisation of unbound protein-protein docking including protein binding site predictions. J. Mol. Recognit. 25:15-23
Schneider S, Zacharias M