TIN SINH HỌC P59

BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ TIN SINH HỌC
MÔ HÌNH TƯƠNG ĐỒNG CỦA PROTEIN
PHẠM THỊ VÂN
Sinh học thực nghiệm k14
I. MÔ HÌNH TƯƠNG ĐỒNG CỦA PROTEIN LÀ GÌ?
Trong thực tế khi chuỗi axit amin tương đồng ở một mức độ nhất định dẫn đến sự tương đồng trong cấu trúc 3D của protein.
Một mô hình tương đồng có trình tự aa cũng như câú trúc 3D giống nhau phần lớn.
Chúng tương đồng với nhau nếu như giữa chúng có mối quan hệ từ một tổ tiên chung.
I. MÔ HÌNH TƯƠNG ĐỒNG CỦA PROTEIN LÀ GÌ?

Mối quan hệ tổ tiên càng gần gũi thì sự tương đồng càng lớn.
Tương đồng không phải là giống nhau hoàn toàn, cũng không phải là tìm thấy sự tương tự nhau mà có sự khác nhau nhất định.
I. MÔ HÌNH TƯƠNG ĐỒNG CỦA PROTEIN LÀ GÌ?
Mục đích của việc xây dựng mô hình tương đồng là tìm thấy sự tương đồng trong cấu trúc không gian 3 chiều của một loại protein cấu trúc chưa rõ với một loại protein đã biết (mẫu đã biết).
Khi đó xác định được mối quan hệ giữa mẫu đem phân tích với mẫu ở dữ liệu.
II. CÁC BƯỚC TRONG TÌM KIẾM MÔ HÌNH TƯƠNG ĐỒNG
Bước 1: Tìm kiếm các mẫu
Đầu tiên chúng ta đi tìm kiếm các protein của ngân hàng dữ liệu ( trên PDB hay http://www.pdb.org), khi đó chúng ta biết được cấu trúc cụ thể của một protein nào đó sau khi truy vấn. Tìm kiếm này thường được thực hiện bằng cách so sánh trình tự mục tiêu với trình tự các cấu trúc trong cơ sở dữ liệu.Chúng ta thường tìm kiếm cơ sở dữ liệu này trên www như BLAST và FASTA.
II. CÁC BƯỚC TRONG TÌM KIẾM MÔ HÌNH TƯƠNG ĐỒNG
Bước 2: Lựa chọn mẫu
Sau khi tìm kiếm thu được một danh sách các mẫu, cần thiết phải lựa chọn một mẫu cụ thể phù hợp để thực hiện các bước tiếp theo. Các mẫu lựa chọn có thể có mức độ tương đồng cao hơn, cũng có thể là thấp hơn so với các mẫu còn lại. Qua so sánh có thể xây dựng và thiết lập mối quan hệ giữa chúng thông qua cây phát sinh loài.
II. CÁC BƯỚC TRONG TÌM KIẾM MÔ HÌNH TƯƠNG ĐỒNG
Độ phân giải, phân tán của các mẫu ( sự đa dạng), chất lượng các mẫu cũng đóng một vai trò quan trọng để có được một mẫu chọn tốt nhất. Tuy nhiên các tiêu chí lựa chọn mẫu cũng phụ thuộc vào mục đích của mô hình so sánh tương đồng.Vd chỉ chú ý đến cấu trúc mà không quan tâm đến chất lượng của mẫu, mối liên hệ giữa cấu trúc và chức năng…
II. CÁC BƯỚC TRONG TÌM KIẾM MÔ HÌNH TƯƠNG ĐỒNG
Bước 3: Liên kết mẫu với mục tiêu
Sau khi lựa chọn các mẫu,tiếp tục trải qua việc thực hiện các chương trình so sánh sư liên quan về cấu trúc giữa mẫu lựa chọn với mẫu mục tiêu. Khi đó xây dựng được một danh sách về mối quan hệ giữa mục tiêu và mẫu chọn
Mối liên hệ này ít nhất cũng tương đồng đến 40% thì kết quả mới rõ ràng. Nếu mối liên hệ này nhỏ hơn 40%, khi đó xuất hiện những khoảng trống trong kết quả so sánh.
II. CÁC BƯỚC TRONG TÌM KIẾM MÔ HÌNH TƯƠNG ĐỒNG
Trong trường hợp trình tự nhận dạng thấp, khi đó sự tương đồng thể hiện ra kết quả là rất ít. Điều này phụ thuộc vào việc lựa chọn mẫu ban đầu.
Vd: Nên tránh lựa chọn những mẫu có cấu trúc thứ cấp, những mẫu có cấu trúc đồng phân rất khác xa nhau hoặc hai đối tượng so sánh có cấu trúc không gian hoàn toàn khác biệt.
II. CÁC BƯỚC TRONG TÌM KIẾM MÔ HÌNH TƯƠNG ĐỒNG
Một cách để cải tiến kết quả so sánh là sử ụng kết quả so sánh toàn bộ chứ không nên chú ý vào kết quả so sánh ở một vị trí nhỏ, đơn vị thành phần của mẫu. Có như vậy mới phát hiện được mối quan hệ là rất xa của mẫu và mục tiêu.
Tuy nhiên số ít trường hợp phải nhìn nhận một cách thận trọng các kết quả môt cách trực quan, bởi lẽ có những mối liên hệ đặc biệt không dễ gì nhận ra nếu chỉ quan sát sơ sài, nhất là khi sự tương đồng rất thấp.
II. CÁC BƯỚC TRONG TÌM KIẾM MÔ HÌNH TƯƠNG ĐỒNG
Bước 4: Xây dựng mô hình
Một khi sự liên kết giữa mẫu ban đầu với mẫu mục tiêu được thiết lập có một loạt các phương pháp để xây dựng mô hình 3D cho cấu trúc protein phân tích.
Phương pháp truyền thóng và vẫn còn sử dụng rộng rãi là mô hình lắp ráp các thành phần để đối chiếu, có thể là mô hình lắp ráp từ một một vài khu vực cốt lõi quan trọng, các vùng trùng lặp, chuỗi ngoại biên…hoặc là việc lắp ráp các cấu trúc không gian.
II. CÁC BƯỚC TRONG TÌM KIẾM MÔ HÌNH TƯƠNG ĐỒNG
Một phương pháp khác đó là mô hình hóa bằng cách kết hợp phân khúc, dựa vào vị trí gần đúng của các nguyên tử trong các mẫu để tính toán toán tọa độ của các nguyên tử khác.
Phương pháp thứ ba là mô hình hóa bằng cách sử dụng phương pháp hình học không gian 3 chiều, cùng các kĩ thuật tối ưu hóa để xây dựng mô hình một cách tốt nhất.
II. CÁC BƯỚC TRONG TÌM KIẾM MÔ HÌNH TƯƠNG ĐỒNG
Dù phương pháp nào đi nữa khi thực hiện hoàn chỉnh cũng cho kết quả tương đối giống nhau. Bên cạnh đó các yếu tố như lựa chọn mẫu, độ chính xác sự liên kết có tác động không nhỏ đến tính chính xác của mô hình, đặc biệt là các mô himhf phân tích sự tương đồng mà có ít hơn 40% nhận dạng tương đồng so với mẫu.
II. CÁC BƯỚC TRONG TÌM KIẾM MÔ HÌNH TƯƠNG ĐỒNG
Bước 5: Đánh giá mô hình
Sau khi mô hình được xây dựng điều quan trọng là kiểm tra mô hình có lỗi xảy ra hay không. Kiểm tra đầu tiên thường là đối chiếu các cấu trúc mô hình vào cấu trúc mẫu của nó đẻ xác định tính chính xác của mô hình.
Một đánh giá rất quan trọng là nhận ra các vùng không đáng tin cậy trên mô hình. Một phương tiện quan trọng cho việc kiểm tra này là chương trình đánh giá mức năng lượng của PROSA2003.
II. CÁC BƯỚC TRONG TÌM KIẾM MÔ HÌNH TƯƠNG ĐỒNG
Các báo cáo từ chương trình PROSA2003 cho phép xác định mỗi vị trí với mức độ tương đồng cụ thể hay các khu vực ít tương đồng, các khu vực có lỗi. Ngoài ra một cách khác để xác định các khu vực không đáng tin cậy trong mô hình kaf đánh giá cấu hình lập thể với các chương trình như WHATCHECK, PROCHEC.
II. CÁC BƯỚC TRONG TÌM KIẾM MÔ HÌNH TƯƠNG ĐỒNG
Như vậy,để tìm kiếm mô hình tương đồng cần phải trải qua 5 bước:
1. Tìm kiếm mẫu.
2. Lựa chọn mẫu.
3. Liên kết mẫu - mục tiêu.
4. Xây dựng mô hình.
5. Đánh giá mô hình.
III. MÔ HÌNH HÓA TƯƠNG ĐỒNG VỚI SWISS-MODEL
Swiss-model là một mô hình cho phép tự động so sánh các cấu trúc với nhau, là cách thức để có được mô hình lý thuyết của một cấu trúc protein.Đây là một chương trình với menu và hệ thống trợ giúp được ung cấp bởi trang chủ swiss- model.
Nó không phải lúc nào cũng tạo ra một mô hình tương đồng đáng tin cậy cho chuỗi protein phân tích. Kết quả còn phụ thuộc vào sự tương đồng của cấu trúc thử nghiệm và nhiều yếu tố khác.
III. MÔ HÌNH HÓA TƯƠNG ĐỒNG VỚI SWISS-MODEL
Khi có nhiều trình tự nhập và phân tích, mô hình swiss có thể không được thành công cho nhiều trình tự như vậy. Người ta bắt đầu có sự sắp xếp lại các trình tự đó để dễ dàng cho việc tìm kiếm và phân tích mẫu.
Nhưng phải khẳng định rằng đây là phương pháp hợp lý được tiếp cận đầu tiên và thường mang lại những kết quả đặc biệt chính xác.
III. MÔ HÌNH HÓA TƯƠNG ĐỒNG VỚI SWISS-MODEL
Các chế độ khác nhau trong swiss-model:
1. Tìm kiếm mẫu phù hợp.
2. Lựa chọn, kiểm tra mẫu với mục tiêu.
3. Tạo công việc với proModll.
4. Xây dựng mô hình.
5. Giảm thiểu năng lượng proModll với Gromos96.
IV. LỖI TRONG CÁC MÔ HÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH
IV.1 Lỗi trong các mô hình
Một khi mô hình đã được xây dựng, việc kiểm tra mô hình là rất quan trọng, bởi vì có thể có những sai sót xảy ra trong mô hình đó.
Khi có lỗi xảy ra, sự tương đồng giảm xuống, những sai sót tăng lên.
Lỗi trong các mô hình so sánh được chia thành 5 loại như sau:
IV. LỖI TRONG CÁC MÔ HÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH
1. Lỗi chuỗi bên trong cấu trúc
Đôi khi các chuỗi bên hoàn toàn bình thường nhưng lại xảy ra những bất thường trong cấu trúc lõi của protein. Nó như là một cái bẫy nếu như chúng ta chỉ so sánh một cách đơn giản.
Kích thước của chuỗi bị lỗi là rất quan trọng. Nếu nó xảy ra ở các khu vực liên quan đến chức năng protein thì chắc chắn sẽ ảnh hưởng rất nhiều đến khả năng hoạt động của protein.
IV. LỖI TRONG CÁC MÔ HÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH
2. Biến dạng và có những thay đổi trong liên kết ban đầu
Đó là những biến dạng, thay đổi so với cấu trúc ban đầu, mặc dù về mô hình tổng thể bên ngoài hầu như không phát hiện ra gì. Sự sai nhầm nay có thể là hậu quả do enzim tác động, hay do sự đóng gói protein không bình thường. Vì thế nên chọn nhiều mẫu phân tích để hạn chế sự ảnh hưởng của lỗi đến kết quả.
IV. LỖI TRONG CÁC MÔ HÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH
3. Lỗi do trình tự đoạn chèn chỉ có ở một mẫu
Ở mẫu có những vùng chèn mà không hề có ở các chuỗi mục tiêu. Lỗi là chính ở những vị trí này.Nếu các đoạn chèn này là tương đối ngắn, một số phương pháp có thể dự đoán được một cách chính xác bộ khung cấu trúc của nó. Điều kiện để dự đoán thành công là sự liên kết và mô tả các đoạn chèn phải chính xác
IV. LỖI TRONG CÁC MÔ HÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH
4. Các lỗi do không sắp xếp được
Có khi các lỗi xảy ra mà mô hình so sánh không sắp xếp được, đặc biệt khi nhận dạng giữa mẫu và mục tiêu dưới 30%. Các lỗi này có thể khắc phục bằng 2 cách:
A. Phân tích số lượng lớn các trình tự để xây dựng mối lên quan giữa chúng.
B. Dự đoán trước những lỗi này dựa vào những dự báo mô hình.
IV. LỖI TRONG CÁC MÔ HÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH
5. Không đúng mẫu
Đây là vấn đề xảy ra khi các protein xa được sử dụng làm mẫu (có ít hơn 25% trình tự nhận dạng). Vì thế hầu như không có kết quả gì khi so sánh các mẫu này với mẫu mục tiêu.
IV.2 Đánh giá các mô hình
Sử dụng chương trình PROSA2003 để đánh giá các mô hình. Bên cạnh đó còn sử dụng các chương trình như WHATPROCHECK, PROCHECK.
V. PROSA2003
PROSA2003 là chương trình dựa trên tiềm năng năng lượng của mẫu để phát hiện các khu vực có vấn đề trong mô hình. Nó xác định được thông qua kết quả so sánh năng lượng à nhiều hơn hay ít hơn so với mức bình thường.
Năng lượng cao tương ứng với phần có vấn đề của khu vực trên mẫu hoặc trên chuỗi.
Phương pháp này đôi lúc cần sự hỗ trợ bởi các điểm z trong mô hình phân tích để tìm ra các lỗi của mô hình, đánh giá chính xác chất lượng tổng thể của mô hình.
VII. PROCHECK
Giúp kiểm tra hàm lượng cũng như chất lượng cấu hình không gian của cấu trúc protein thông qua việc sản xuất môt số lô postcrip. Mục đích việc kiểm tra là để đánh giá sự bình thường hay bất thường của protein.
Các cấu trúc hình học bất thường được phát hiện qua so sánh với các thông số cấu hình không gian của một cấu hình nhân tạo có độ phân giải cao.
Các khu vực bất thường được phát hiện với các lỗi nổi bật và đó là những khu vực cần kiểm tra cẩn thận.
VIII. THÍ NGHIỆM
Trong thí nghiệm này chúng ta cùng tìm hiểu về một loại protein trong chất dẫn truyền xung thần kinh có tên là acetylcholine.
Acetylcholine là một hydro serine, là một este ở sinh vật nhân chuẩn bậc cao. Chúng gồm những đồng phân rất khác nhau của este cacboxylic.
Acetylcholine của cơ thể được hình thành bằng cách thủy phân các chất dẫn truyền xung thần kinh.
VIII. THÍ NGHIỆM
Người ta đã chọn c. acetylcholine trong chất dẫn truyền xung thần kinh ở sinh vật có tên khoa học N.brasiliensis.
Trong thể đột biến có khả năng xúc tác chuyển đổi butyryncholine. Ngược lại, ở trạng thái bình thường thì không có khả năng này.
VIII. THÍ NGHIỆM
Trong thí nghiệm này chúng ta có thể nhận thấy được sự khác biệt giữa thể đột biến và thể bình thường của AchE.c. Điều này có thể giải thích bằng cách so sánh cấu trúc của protein.Ở đây là do thể đột biến mặc dù cũng mang bản chất là AchE.c nhưng đã có sự thay đổi về cấu trúc làm thay đổi chức năng của nó. Giữa chúng có một sự tương đồng rất lớn về cấu trúc, mô hình nhưng không hề giống nhau hoàn toàn.
KẾT LUẬN
Như vậy hoàn toàn có thể biết được mối quan hệ giữa các loài, thành lập được cây phát sinh loài mà không cần phải cất công tìm kiếm quan hệ tổ tiên hay làm bất cứ một thí nghiệm phức tạp nào. Chỉ bằng những thao tác chính xác trên máy tính với việc so sánh,xây dựng mô hình tương đồng cùng với những phân tích cụ thể về protein chẳng hạn, có thể kết luận rằng chúng tương đồng hay không tương đồng, tương đồng cao hay thấp…Tất cả đều có trong các công cụ như BLAST, FASTA, SWISS-MODEL, WHATPROCHECK, PROCHECK, PDB.