两种DNA结合蛋白识别目标位点的计算模拟研究

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DNA结合蛋白如何从浩瀚的基因组序列锚定DNA目标位点是一个重要的科学问题。现有模型认为,DNA结合蛋白可能通过三维跳跃、一维滑行或多种模式的协助扩散、并诱导DNA构象变化以及自身的动态构象变化锁定目标位点。胸腺嘧啶DNA糖苷酶(Thymine DNA Glycosylase,TDG)和转录因子Homeobox D9(HoxD9)可能通过上述机制识别它们的目标位点。TDG通过识别并切除错配或损伤碱基参与基因修复,HoxD9通过识别启动子特定序列参与基因转录,它们的功能发生异常将诱发许多疾病。目前关于上述TDG和HoxD9的识别模型还缺乏原子水平的动态过程分析,深入理解TDG和HoxD9识别目标位点的分子机制,将对今后设计高效的治疗药物具有重要的理论指导意义。本文利用计算机分子模拟方法研究TDG和HoxD9与靶标位点的分子识别过程。本文主要工作如下:1)通过构建含有不同DNA弯曲构象的TDG-DNA复合物并进行分子动力学(Molecular Dynamics,MD)模拟,探究了TDG如何响应不同的DNA弯曲构象。结果表明,TDG偏向结合DNA弯曲角度为20°-30°的构象,TDG的关键结构片段(Lys232-Phe252)识别给定DNA弯曲构象。此外,Lys232,Lys240和Lys246对TDG与DNA的分子识别至关重要。另外,结果还揭示了DNA的滚转(roll)角与DNA弯曲角度紧密相关,并进一步主导了TDG的结合。2)通过搭建多个HoxD9-DNA复合物结构,利用靶标分子动力学(Targeted Molecular Dynamics,TMD)模拟获得了HoxD9沿DNA滑行的路径。对获得的高维数据进行降维,并收集100个微观态(microstates)中心结构,进行了20纳秒的分子动力学模拟。随后再次对分子动力学模拟的后10纳秒数据收集微观态并获得了100个中心结构。本课题下一步拟进行两轮分子动力学模拟并搭建马尔科夫态模型(Markov States Model,MSM)以从分子水平揭示HoxD9搜寻其特异序列的机制。
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