论文部分内容阅读
目前,精确预测蛋白质-配体复合物结合自由能成为科学家们致力研究的方向,蛋白质-配体复合物结合自由能的精确预测不仅能够帮助探索其结合机制,更能对于药物筛选、协同性来源解释等做出贡献。但由于部分条件限制及方法制约,例如模拟环境介电常数设置与实际介电常数不一致、熵变预测方法效率低等,导致如今对于结合自由能预测准确性差,效率低。本研究着眼于采用新型相互作用熵(IE)方法探究介电常数、熵变对于结合自由能的影响,以从分子机制的角度解释其相互作用机制与协同性来源。现今,在HIV-1蛋白酶体系与抑制剂相互作用的模拟中,由于缺乏完备的内部介电常数的知识,使用MM/PB(GB)SA方法计算的结合自由能常常被高估。因此,本文全面地评价了MM/PB(GB)SA方法计算结合自由能时采用不同数值的介电常数及熵贡献对预测结果的影响。结果表明,使用较高的蛋白质内部介电常数(1.4-2.0)可以明显提高MM/PBSA和MM/GBSA方法的预测精度,并且包含静电极化效应和使用IE方法计算熵变的能量,可以显著降低计算误差。对于MM/PBSA方法,内部介电常数的适用范围是1.4-1.6;在此范围内,相关系数在0.84附近波动,平均能量的绝对误差在2 kcal/mol附近波动。当使用MM/GBSA方法时,相关性约为0.76。此外,使用IE方法预测热点残基,进一步计算每个残基的熵贡献,并研究HIV-1蛋白酶与其抑制剂、桥梁水分子相互作用的详细结合机制。在本研究中,采用较高的内部介电常数和IE方法可以提高HIV-1体系结合能的计算精度。另外在本论文中我们研究了四种链霉亲和素和生物素体系(野生型、两个单突变和一个双突变)结合亲和力的协同性来源。实验结果表明,双突变体系的结合自由能损失大于两个单突变体系的结合能的总和,表明两个突变体系与生物素之间的结合自由能存在协同作用。此外,协同性主要是熵变能量贡献影响的结果。本研究采用最新发展的相互作用熵(IE)方法计算熵变的贡献,结果与实验结果吻合较好。此外,IE方法使我们可以近似地得到单个残基的熵变对结合亲和力的贡献。研究发现,六个与生物素形成氢键的残基能量对协同性起主导作用。此外,还发现另外三个残基有助于协同性。本研究为链霉亲和素-生物素体系的结合自由能的协同性提供了重要的分子视角。