Autor/autores:
Ferrie JJ.;, Haney CM.;, Yoon J...(et.al)
Describimos una estrategia para simulaciones computacionales de restricción intrínseca de proteínas intrínsecamente desordenadas (PID), utilizando α-sinucleína, un PID con un papel central en la patología de la enfermedad de Parkinson, como un ejemplo. Anteriormente, los datos de experimentos de transferencia de energía de resonancia Förs...
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Describimos una estrategia para simulaciones computacionales de restricción intrínseca de proteínas intrínsecamente desordenadas (PID), utilizando α-sinucleína, un PID con un papel central en la patología de la enfermedad de Parkinson, como un ejemplo. Anteriormente, los datos de experimentos de transferencia de energía de resonancia Förster (FRET) de una sola molécula se han utilizado de manera efectiva para generar modelos computacionales de IDPs constreñidos experimentalmente. Sin embargo, los fluoróforos requeridos para experimentos de FRET de una sola molécula no son susceptibles de estudio de interacciones de corto alcance (<30 Å). El uso de mediciones FRET de conjunto le permite a uno adquirir datos de sondeos con rangos de distancia múltiples, que se pueden usar para restringir simulaciones de Monte Carlo en PyRosetta. Para emplear apropiadamente los datos FRET de todo el conjunto como restricciones, optimizamos la forma y el peso de los potenciales limitantes para proporcionar conjuntos de estructuras que sean consistentes con los datos experimentales. También utilizamos este enfoque para examinar la estructura de α-sinucleína en presencia de la compactación de osmolitos trimetilamina-N-óxido. A pesar de la importante compactación impartida por 2M trimetilamina-N-óxido, el conjunto subyacente de α-sinucleína permanece en gran medida desordenado y capaz de agregación, también de acuerdo con los datos experimentales. Estos experimentos de prueba de concepto demuestran que nuestro protocolo de modelado permite generar eficientemente modelos de PID restringidos experimentalmente que incorporan detalles a escala atómica, lo que permite estudiar un PID en una variedad de condiciones.
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