Структура и функционирование белков. Применение методов биоинформатики - Джон Ригден 2014

Пространственные мотивы
Обзор методов
Интерпретация результатов

Существует большое число веб-серверов, позволяющих сравнить рассматриваемую структуру с базами данных структурных мотивов (Табл. 8.1). Какие выводы можно сделать о функции белка, если в его структуре будет обнаружен какой-либо мотив? При определении, является ли это совпадение значимым, и если да, какой смысл оно за собой несет, необходимо рассмотреть несколько вопросов.

Предполагаемая функция зависит от того, как был получен мотив. Если мотив представляет собой набор остатков, для которых экспериментально показано, что они важны для выполнения белком конкретной функции, то обнаружение в структуре рассматриваемого белка такого мотива позволяет предположить, что этот белок также может выполнять эту функцию. Аналогично, обнаружение мотива, полученного на основании структур многочисленных белков, выполняющих схожую функцию (положительные примеры), позволяет предположить о выполнении этой же функции, особенно если мотив был создан для исключения отрицательных примеров. Однако то, какая функция будет приписана структуре, зависит от критериев принадлежности структур к положительным примерам. Например, если все положительные примеры связывают аденозин, но катализируют разнообразные реакции, то обнаружение в рассматриваемой структуре их общего мотива будет подразумевать связывание аденозина, но не обязательно аденозиндеаминазную активность. Если набор структур, являющихся положительными примерами, состоит из представителей надсемейства по классификации SCOP, то обнаружение мотива в рассматриваемом белке будет означать, что он также принадлежит к этому надсемейству, однако нельзя будет предположить что-то более конкретное о его функции.

В идеале набор положительных примеров для поиска мотива должен быть по возможности разнообразным при сохранении у его членов некого общего свойства, а отрицательные примеры должны быть по возможности схожи со положительными примерами, но при отсутствии этого свойства. На практике наборы положительных и отрицательных примеров могут быть не идеальны, и часть или все полученные структурные мотивы могут все-таки отражать общее происхождение или совпадение, а не общую функцию.

Интерпретация обнаруженных в структуре мотивов, полученных с помощью метода “единичных структур”, довольна субъективна. Как и в случае последовательностей, аннотирование рассматриваемой структуры осуществляется по аналогии с белком, который является источником мотива, совпавшего наилучшим образом. Обнаружение мотива, соответствующего сайту связывания, может быть традиционно интерпретировано как предсказание специфичности связывания, а кроме того, можно судить (верно или неверно) и о других аннотациях - каталитической активности, принадлежности к какому-либо семейству и надсемейству. Следует отметить, что само по себе близкое расположение к лиганду не гарантирует, что остаток важен для связывания или катализа, поскольку он мог появиться там в результате мутации. Помимо использования остатков, расположенных рядом с лигандом, другим способом получить мотив из единичной структуры является использование аннотаций, которые приведены в PDB файле (строки SITE). Хотя эти аннотации предназначены для перечисления остатков, образующих сайты связывания, смысл обнаружения такого мотива также неясен, поскольку нет строгих критериев того, какие остатки должны быть перечислены. Кроме того, многие PDB файлы лиганд-связывающих структур не содержат строк SITE вообще.

Таблица 8.1. Веб-серверы для поиска и сравнения структурных мотивов

^а Из публикаций, веб-сервисов или информация от авторов; ссылки могут быть устаревшими.

^б Только для некоммерческого использования.

Другим обстоятельством, заслуживающим рассмотрения, является строгость соответствия между мотивами, которая зависит от размера мотива и его представления, а также от количественных критериев и численных пороговых значений, используемых при поиске соответствий. Представление мотивов, опирающееся лишь на альфа-углеродные атомы, менее специфично, чем то, которое включает в себя и атомы боковых цепей. Структурные мотивы, учитывающие небольшое число остатков, также менее специфичны. Строгие параметры соответствия (сопоставление остатков только идентичных типов, низкое пороговое значение для СКО) могут ограничить результаты близкородственными белками, даже если при использовании более мягких критериев могли бы быть получены осмысленные соответствия с более удаленными белками.

Большинство методов имеет оценочные функции для ранжирования хитов и определения качества соответствия. Например, значения СКО указывают на степень геометрической близости между точками структурного мотива и соответствующими точками в структуре. СКО является подходящей мерой для ранжирования мотивов по степени соответствия с эталонным мотивом, но этот критерий неприменим при рассмотрении мотивов различных размеров. Кроме того, некоторые мотивы более склонны к соответствию друг с другом просто потому что они включают большее число одинаковых остатков. Для учета этих вопросов и обеспечения лучшего ранжирования хитов, некоторые методы рассчитывают величины статистической значимости (англ. P-value) или математического ожидания (англ. E-value). Однако необходимо иметь ввиду некоторые ограничения в их применимости, так как эти величины зависят от имеющихся фундаментальных предположений о статистической модели и от данных, используемых при параметризации этой модели.

Независимо от того, каким образом был получен структурный мотив, он может быть протестирован на некоторой выборке структур. Когда эта выборка включает в себя достоверные положительные и отрицательные примеры, результаты тестирования могут быть выражены в терминах чувствительности, т.е. способности отбирать положительные примеры, и специфичности, т.е. способности исключать отрицательные примеры. Когда выборка включает лишь отрицательные примеры, то результирующее распределение по СКО может быть использовано для оценки статистической значимости соответствий этому мотиву. Применимость этих производных величин зависит от в достаточной степени обширной и представительной выборки.

Может быть полезен консенсусный подход, когда несколько хитов к родственным мотивам или аналогичные результаты, полученные с помощью различных программ и баз данных, могут приводить к общему предсказанию.

Наконец, необходимо обращаться к здравому смыслу. Например, возможен случай, когда есть хорошее соответствие мотиву какого-нибудь активного центра, но при этом нет кармана для связывания субстрата. Кроме того, статистическая значимость и биологическая значимость - это не одно и то же; биологически значимый мотив может не быть оценен как статистически значимый по сравнению с мотивом, который не имеет биологической ценности. Таким образом, перед применением мотивов для суждения о функции или какой-либо другой характеристике белка, целесообразно проверять соответствия визуально и оценивать их с помощью биологических значимых критериев.