Coarse-grained Modeling of Protein Dynamics using Elastic Network Models

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Wieninger, Silke:
Coarse-grained Modeling of Protein Dynamics using Elastic Network Models.
Bayreuth , 2013 . - I, 103 S. S.
( Dissertation, 2013 , Universität Bayreuth, Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften)

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Abstract

Dynamics is crucial for the functioning of biological macromolecules. Because of severe limitations in studying protein dynamics experimentally or with all-atom simulations, coarse-grained methods, especially elastic network models (ENMs), are frequently employed. In the last years, studies on various proteins showed that ENMs reliably reproduce experimental data, despite the simplified protein representation and the purely harmonic potential function. This work on two proteins with very different dynamical properties highlights the remarkable success of ENMs and shows which kind of questions can be answered using coarse-grained methods. The allosteric enzyme aminoglycoside phosphotransferase(3')-IIIa (APH), which confers resistance against a broad range of aminoglycoside antibiotics to pathogenic bacteria, drastically changes its flexibility upon binding of substrates, but without changing its average conformation. In contrast, the homotrimeric vesicular stomatitis virus glycoprotein G (VSV-G), which triggers the pH-dependent fusion of viral and host membrane, undergoes a large structural rearrangement. A striking difference between the two proteins is their shape. VSV-G contains weakly constrained protein segments, the fusion loops, which can undergo large-scale motions at low energetic cost, whereas APH is not obviously arranged into different protein segments. Nevertheless, ENM calculations show that also APH consists of independently moving segments with correlated internal motion, so-called dynamic domains. The concept of dynamic domains can explain the differential effects of ligand binding on the dynamics of APH. The first chapter of this thesis describes how experimental evidence for the importance of dynamics successively replaced the former idea of static proteins, and explains the dynamic basis of ligand binding, allostery and conformational changes. In the second chapter, theoretical methods for the analysis of protein dynamics are introduced, with emphasis on the ENM-based methods used in my studies. The studies are summarized in the third chapter. In the study on APH, I employ the Gaussian network model to analyze the ligand-dependent dynamics, the broad substrate specificity and the perturbation-sensitivity of the ligand binding sites. In a second study, ENM-based as well as all-atom molecular dynamics simulations are used to analyze the conformational change of VSV-G. Both approaches detect the fusion loops of VSV-G as most flexible parts of the protein, and thus as most likely starting point for the structural rearrangement, but only the all-atom model can generate deviations from the average structure at low pH. The last study describes the implementation and application of a dynamic domain assignment method, called CovarDom, which is based on covariances of residue fluctuations. Calculation of dynamic domains for a large protein set demonstrates the general applicability of CovarDom.

Abstract in weiterer Sprache

Dynamik ist entscheidend für die Funktion von biologischen Makromolekülen. Aufgrund von starken Beschränkungen in Experimenten oder vollatomaren Simulationen werden häufig grob auflösende Methoden, insbesondere elastische Netzwerkmodelle (ENMs), verwendet. In den letzten Jahren zeigten Untersuchungen an verschiedenen Proteinen, dass ENMs experimentelle Daten zuverlässig reproduzieren, trotz der vereinfachenden Proteinbeschreibung und der rein harmonischen Energiefunktion. Diese Arbeit an zwei Proteinen mit sehr unterschiedlichen dynamischenEigenschaften zeigt den bemerkenswerten Erfolg von ENMs auf und schildert, welche Fragenstellungen mit Hilfe von grob auflösenden, so genannten coarse-grained Methoden beantwortet werden können. Das allosterische Enzym Aminoglykosid-Phosphotransferase(3')-IIIa (APH), welches pathogenen Bakterien Resistenz gegen eine breite Palette an Aminoglykosid-Antibiotika verleiht, verändert seine Flexibilität beim Binden von Substraten, allerdings ohne seine mittlere Konformation zu ändern. Im Gegensatz dazu erfährt das homotrimere Vesikuläre-Stomatitis-Virus Glykoprotein G (VSV-G), welches die pH-abhängige Fusion von viraler Membran und Wirtsmembran auslöst, eine große Strukturumlagerung. Ein auffälliger Unterschied zwischen den beiden Proteinen liegt in ihrer Gestalt. VSV-G enthält nur wenigen Beschränkungen unterliegende Proteinsegmente, die Fusionsloops, welche große Bewegungen bei niedrigem Energieaufwand ausführen können, während APH nicht offensichtlich aus verschiedenen Proteinsegmenten aufgebaut ist. Dennoch zeigen Berechnungen mit ENM, dass auch APH aus sich unabhängig bewegenden Segmenten mit korrelierter interner Bewegung, sogenannten dynamischen Domänen, besteht. Das Konzept dynamischer Domänen kann die unterschiedlichen Effekte von Ligandenbindung auf die Dynamik von APH erklären. Das erste Kapitel dieser Arbeit beschreibt, wie experimentelle Belege für die Bedeutung von Dynamik nach und nach das zuvor verbreitete Bild von statischen Proteinen verdrängte, und erläutert die dynamische Grundlage von Ligandenbindung, Allosterie und Konformationsänderungen. Im zweiten Kapitel werden theoretische Methoden zur Untersuchung von Proteindynamik eingeführt, mit den ENM-basierten Methoden, welche ich in meinen Studien verwendet habe, als Schwerpunkt. Die Studien sind im dritten Kapitel zusammengefasst. In der Studie an APH verwende ich ein Gaußsches Netzwerkmodell, um die ligandenabhängige Dynamik, die breite Substratspezifität sowie die Sensitivität der Ligandenbindungsstellen gegenüber Störeinflüssen zu untersuchen. In einer zweiten Studie werden ENM-basierte sowie vollatomare Molekulardynamik-Simulationen eingesetzt, um die Konformationsänderung von VSV-G zu untersuchen. Beide Verfahren ermitteln die Fusionsloops von VSV-G als flexibelste Proteinsegmente, und daher als wahrscheinlichsten Startpunkt für die Strukturumlagerung, doch nur das vollatomare Modell kann Abweichungen von der mittleren Struktur bei niedrigem pH-Wert generieren. Die letzte Arbeit beschreibt die Implementierung und Anwendung einer Methode zur Zuordnung von dynamischen Domänen, CovarDom, welche auf Kovarianzen der Fluktuationen von Resten beruht. Berechnung der dynamischen Domänen für ein große Auswahl an Proteinen demonstriert die allgemeine Anwendbarkeit von CovarDom.