Κατανόηση συγκεκριμένων αλληλεπιδράσεων σε οργανίδια διαχωρισμένων φάσεων από γεννητικά κύτταρα μέσω προσομοιώσεων πολλαπλής κλίμακας
Creators: name: Ξενίδης, Βασίλειος Αναστασίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: MUT-16
Μοριακές προσομειώσεις
MARTINI3
ProtGPT2
Metapredict
CALVADOS2
Molecular Dynamics

description: Η αποκρυπτογράφηση της επίδρασης της αλληλουχίας πρωτεϊνών στον σχηματισμό συμπλόκων αποτελεί σημαντική πρόκληση στη Θεωρητική Χημεία. Παρά το ότι οι μοριακές προσομοιώσεις σε συνδυασμό με τους υπολογισμούς ελεύθερης ενέργειας παρέχουν πολύτιμες πληροφορίες για τις χημικές και βιολογικές ιδιότητες των πρωτεϊνικών αλληλουχιών, το υπολογιστικό τους κόστος απαιτεί την χρήση πιο αποτελεσματικών μεθόδων, όπως οι προσομοιώσεις Coarse-grained (CG). Στο πλαίσιο των βασικών εγγενώς διαταραγμένων περιοχών (Intrinsically Disordered Regions) H-I, J, K και L εντός της πρωτεΐνης MUT-16, που αναγνωρίζονται ως βασικές για το σχηματισμό του οργανιδίου mutator focus, οι προσομοιώσεις CG στοχεύουν στην περιοχή που εκτείνεται στα αμινοξέα 633-944, 633-850, 851-944 αποκαλύπτοντας κρίσιμους παράγοντες, όπως το μέγεθος της πρωτεΐνης και την παρουσία αρωματικών αμινοξέων. Οι συγκεκριμένες προσομοιώσεις έδειξαν τον σχηματισμό συμπλόκου σε σημαντικό βαθμό, με τα αποτελέσματα να ευθυγραμμίζονται με τη βιβλιογραφία, υπογραμμίζοντας τον ρόλο της περιοχής στην προώθηση της συσσωμάτωσης πρωτεϊνών και του διαχωρισμού φάσεων. Η αλληλουχία του συμπλόκου περιλαμβάνει αποκλειστικά φαινυλαλανίνη και τυροσίνη, αμινοξέα τα οποία είναι γνωστό ότι επηρεάζουν τη συμπεριφορά διαχωρισμού φάσεων. Η παρουσία ή η απουσία τους φάνηκε να επηρεάζει σημαντικά το μέγεθος του συμπλόκου, δίνοντας έμφαση στην περίπλοκη σχέση μεταξύ του μεγέθους της πρωτεΐνης, της περιεκτικότητας σε αρωματικά αμινοξέα και της απόδοσης διαχωρισμού φάσεων της πρωτεΐνης MUT-16. Στη συνέχεια, προκειμένου να μελετηθούν περαιτέρω οι σχέσεις αλληλουχίας-ιδιοτήτων της πρωτεΐνης, χρησιμοποιήθηκε ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο πρωτεΐνης (protein Large-Language-model). Τα μοντέλα αυτά όχι μόνο έχουν τη δυνατότητα μείωσης των απαιτούμενων δεδομένων εκμάθησης μέσω της ενεργητικής μάθησης, αλλά είναι επίσης εφικτό να συμβάλλουν στην κατανόηση του μηχανισμού δέσμευσης μεταξύ του συμπυκνώματος MUT-16 και των διαταραγμένων πεπτιδίων. Το συγκεκριμένο μοντέλο παρήγαγε, πριν και μετά τον συντονισμό ακριβείας (fine-tuning), εγγενώς διαταραγμένα πεπτίδια (Intrinsically disordered peptides) (μήκους 51-αμινοξέων). Η διαδικασία συντονισμού ακριβείας (fine-tuning) περιλάμβανε εκπαίδευση με εγγενώς διαταραγμένες πρωτεΐνες (Intrinsically disordered proteins) από τη βάση δεδομένων DisProt. Στη συνέχεια, το ποσοστό της διαταραχής και στις δύο περιπτώσεις αξιολογήθηκε μέσω της βαθιάς μάθησης (deep learning). Τα αποτελέσματα έδειξαν αξιοσημείωτη αύξηση στη παραγωγή διαταραγμένων πεπτιδίων μετά το συντονισμό ακριβείας του μεγάλου γλωσσικού μοντέλου πρωτεΐνης. Επιπλέον, οι παρατηρούμενες συχνότητες αμινοξέων αποκάλυψαν διαφοροποιημένες αλλά εντυπωσιακές παραλλαγές. Παρά το γεγονός ότι προάγει σημαντικά την διαταραχή, το αμινοξύ προλίνη (P) χρησιμοποιήθηκε ελαφρώς λιγότερο συχνά μετά το συντονισμό ακριβείας, υπογραμμίζοντας έτσι την κρίσιμη επίδραση της αλληλουχίας και της ταυτότητας των αμινοξέων στην επίδραση της διαταραχής. Σε αυτό το πλαίσιο, ιδιαίτερη έμφαση δίνεται στην πιθανότητα ύπαρξης συγκεκριμένων βασικών μοτίβων αμινοξέων, παρόμοια με «λέξεις» στη γλώσσα των αμινοξέων. Επιπλέον, η έρευνα επεκτείνεται σε ευρύτερα μοτίβα ακολουθίας, ανάλογα με τη «γραμματική» που επηρεάζει τη διαδικασία διαταραχής και τον επακόλουθο διαχωρισμό φάσεων. Η έρευνά μας ενσωματώνει προσομοιώσεις CG, υπολογισμούς ελεύθερης ενέργειας και ένα διαφορετικό LLM που χρησιμοποιεί Bayesian Optimization. Οραματιζόμαστε ότι η συγκεκριμένη μεθοδολογία θα μας βοηθήσει να κατανοήσουμε καλύτερα τις σχέσεις αλληλουχίας-ιδιοτήτων των πρωτεϊνων (σύνδεση συμπλόκου).
description: Deciphering the influence of protein sequence on condensate formation poses a significant challenge in theoretical chemistry. While molecular dynamics simulations coupled with free-energy calculations provide valuable insights into the chemical and biological properties of protein sequences, their computational expense prompts the emergence of more efficient methods, such as coarse-grained (CG) simulations. In the context of key intrinsically disordered regions (IDRs) H-I, J, K, and L within MUT-16, recognized as pivotal for mutator focus formation, CG simulations targeting the region spanning amino acids 633-944, 633-850 and 851-944 unveil critical factors like protein size and the abundance of aromatic amino acids. These simulations demonstrated substantial condensate formation, aligning with literature and underscoring the region's role in promoting protein aggregation and phase separation. The condensate sequence exclusively features phenylalanine and tyrosine, impactful amino acids known to influence phase separation behavior. Their abundance or absence significantly influences condensate size, emphasizing the intricate relationship between protein size, aromatic amino acid content, and phase separation efficiency in MUT-16. Thereafter, in order to further study sequence-property relationships, a state-of-the-art Protein Language model was employed. These models not only carry the potential for reducing the required training data through active learning but also have the potential to aid in the understanding of the binding mechanism between MUT-16 condensate and disordered peptides. This model generated, before and after fine-tuning, intrinsically disordered peptides (51-amino-acid long). The fine-tuning process involved training with IDPs from the DisProt database. Afterwards, disorder scores in both cases were assessed through deep learning. The results showed a notable increase in disordered peptide production following LLM fine-tuning. Moreover, the observed amino acid frequencies revealed nuanced yet impactful variations. Despite being a prominent promoter of disordering, amino acid P is employed slightly less frequently after fine-tuning, highlighting the critical influence of sequencing and amino acid identity on disordering impact. In this context, the focus is on examining whether specific key amino acid motifs, akin to 'words' in the language of amino acids, are present. Additionally, the investigation extends to broader sequence patterns, analogous to the 'grammar' that influences the disordering process and subsequent phase separation. Our research integrates CG simulations, free-energy calculations, and a different LLM employing Bayesian Optimization. We envisage that this methodology will help us to better understand sequence-property (condensate binding) relationships.