In silico study of solvation effects in solutions of biomolecules: possibilities of an approach based on the 3d-distribution of solvent atomic density

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

Biomolecular solvation plays one of the key roles in nature. The biological activity of molecules and the performance of their target functions depend on the features of this process. However, the study of the biomolecule hydration is a non-trivial task for both experimental methods and computer simulations. The paper demonstrates the possibilities of the non-empirical 3D-SDFT/3D-RISM approach based on the 3D-distribution of the solvent atomic density to study the features of biomolecule hydration using the example of a number of amino acids such as Gly-ZW, L-Ala-ZW, L-Val-ZW, L -Pro-ZW, two model proteins such as BP-TI (bovine pancreatic trypsin inhibitor) and PTP1B (protein tyrosine phosphatase 1B), as well as complexes of the PTP1B protein with inhibitors. The presented results show that the approach allows one to describe in detail and at the same time a holistic description of the hydration shell structure of biomolecules.

Sobre autores

S. Kruchinin

G.A. Krestov Institute of Solution Chemistry, Russian Academy of Sciences

Ivanovo, Russia

M. Fedotova

G.A. Krestov Institute of Solution Chemistry, Russian Academy of Sciences

Ivanovo, Russia

E. Kislinskaya

Ivanovo State University

Ivanovo, Russia

G. Chuev

Institute of Theoretical and Experimental Biophysics, Russian Academy of Sciences

Email: genchuev@rambler.ru
Pushchino, Moscow Region, Russia

Bibliografia

  1. G. J. Rocklin, D. L. Mobley, K. A. Dill, et al., J. Chem. Phys., 139 (18), 184103 (2013).
  2. J. W. Kaus, L. T. Pierce, R. C. Walker, et al., J. Chem. Theory Comput., 9 (9), 4131 (2013).
  3. P. Mikulskis, S. Genheden, and U. Ryde, J. Chem. Inf. Model., 54 (10), 2794 (2014).
  4. B. Guillot, J. Mol. Liq., 101 (1-3), 219 (2002).
  5. J. F. Ouyang and R. P. Bettens, Chimia (Aarau), 69 (3), 104 (2015).
  6. H. J. C. Berendsen, J. R. Grigera, and T. P. Straatsma, J. Phys. Chem., 91 (24), 6269 (1987).
  7. W. L. Jorgensen, J. Chandrasekhar, J. D. Madura, et al., J. Chem. Phys., 79 (2), 926 (1983).
  8. A. V Onufriev and S. Izadi, Wiley Interdisc. Rev.: Comput. Mol. Sci., 8 (2), e1347 (2017).
  9. W. C. Still, A. Tempczyk, R. C. Hawley, et al., J. Am. Chem. Soc., 112 (16), 6127 (1990).
  10. B. N. Dominy and C. L. Brook, J. Phys. Chem B, 103 (18),3765 (1999).
  11. B. Honig and A. Nicholls, Science, 268 (5214), 1144 (1995).
  12. J. Wu, AIChE J., 52 (3), 1169 (2006).
  13. J. Wu and Z. Li, Annu. Rev. Phys. Chem., 58 (1), 85 (2007).
  14. S. Zhao, R. Ramirez, R. Vuilleumier, et al., J. Chem. Phys., 134 (19), 194102 (2011).
  15. L. Blum, J. Chem. Phys., 57, 1862 (1972).
  16. M. Ikeguchi and J. Doi, J. Chem. Phys., 103 (12), 5011 (1995).
  17. R. Ishizuka and N. Yoshida, J. Chem. Phys., 139 (8), 084119 (2013).
  18. D. Chandler and H. C.Andersen, J. Chem. Phys., 57 (5), 1930 (1972).
  19. F. Hirata, P. J. Rossky and B. M. Pettitt, J. Chem. Phys., 78 (6), 4133 (1983).
  20. J. Perkyns and B. M. Pettitt, J. Chem. Phys., 97 (10), 7656 (1992).
  21. D. Chandler, J. D. Mccoy, and S. J. Singer, J. Chem. Phys., 85 (10),5971 (1986).
  22. Y. Liu, J. Fu, and J. Wu, J. Phys. Chem. Lett., 4 (21), 3687 (2013).
  23. Y. Liu, S. Zhao, and J. Wu, J. Chem. Theory Comput., 9 (4), 1896 (2013).
  24. M. Valiev and G. N. Chuev, J. Stat. Mech. Theory Exp., 2018 (9), 093201 (2018).
  25. G. N. Chuev, M. V. Fedotova, and M. Valiev, J. Chem. Phys., 152 (4), 041101 (2020).
  26. Q. H. Du, D. Beglov, and B. Roux, J. Phys. Chem. B, 104 (4) 796 (2000).
  27. A. Kovalenko and F. Hirata, J. Chem. Phys., 110 (20), 10095 (1999).
  28. Y. Liu, S. Zhao, and J. Wu, J. Chem. Theory Comput., 9 (4), 1896 (2013).
  29. T. Imai, A. Kovalenko, and F. Hirata, Chem. Phys. Lett., 395 (1-3), 1 (2004).
  30. N. Yoshida, S. Phongphanphanee, and F. Hirata, J. Phys. Chem. B, 111 (17), 4588 (2007).
  31. J. S. Perkyns, G. C. Lynch, J. J. Howard, et al., J. Chem. Phys. 132 (6), 064106 (2010).
  32. D.J. Sindhikara and F. Hirata, J. Phys. Chem. B, 117 (22), 6718 (2013).
  33. S. Gusarov, B. S. Pujari, and A. Kovalenko, J.Comput. Chem., 33 (17), 1478 (2012).
  34. M. V Fedotova and S. E. Kruchinin, Biophys. Chem., 190-191, 25 (2014).
  35. O. A. Dmitrieva and M. V Fedotova, New J. Chem., 39 (11),8594 (2015).
  36. A. Eiberweiser, A. Nazet, M. V Fedotova, et al., J. Phys. Chem. B, 119 (49), 15203 (2015).
  37. M. V. Fedotova and O.A. Dmitrieva, Amino Acids, 48 (7), 1685 (2016).
  38. O. A. Dmitrieva, M. V Fedotova, and R. Buchner, Phys. Chem. Chem. Phys., 19 (31), 20474 (2017).
  39. M. V. Fedotova, S. E. Kruchinin, and G. N. Chuev, New J. Chem., 41 (3), 1219 (2017).
  40. M. V Fedotova and S. E. Kruchinin, J. Mol. Liq., 244, 489 (2017).
  41. S. Gussregen, H. Matter, G. Hessler, et al., J. Chem. Inf. Model., 57 (7), 1652 (2017).
  42. N.Yoshida, J. Chem. Inf. Model., 57 (11), 2646 (2017).
  43. M. V Fedotova, J. Mol. Liq., 292, 111339 (2019).
  44. M. V Fedotova, S. E. Kruchinin, and G. N. Chuev, J. Mol. Liq., 304, 112757 (2020).
  45. S. Friesen, M. V Fedotova, S. E. Kruchinin, et al., Phys Chem Chem Phys 23 (2), 1590 (2021).
  46. M. Sugita, I. Onishi, M. Irisa, et al., Molecules, 26 (2), 271 (2021).
  47. D. Roy and A. Kovalenko, Int. J. Mol. Sci., 22 (10), 5061 (2021).
  48. N. Kumawat, A. Tucs, S. Bera, et al., Molecules, 27 (3), 799 (2022).
  49. S. E. Kruchinin, E. E. Kislinskaya, G. N. Chuev, et al., Int. J. Mol. Sci., 23 (23), 14785 (2022).
  50. S. E. Kruchinin, G. N. Chuev, and M. V Fedotova, J. Mol. Liq., 384, 122281 (2023).
  51. G. N. Chuev, M. V Fedotova, and M. Valiev, J. Stat. Mech., 2021, 033205 (2021).
  52. B. Kezic and A. Perera, J. Chem. Phys., 135 (24), 234104 (2011).
  53. G. N. Chuev, I. Vyalov, and N. Georgi, J.Comput. Chem., 35 (13), 1010 (2014).
  54. A. Kovalenko, In Molecular Theory of Solvation, Ed. By F. Hirata (Kluwer Acad. Publ.: Dordrecht, The Netherlands, 2003), pp.169-275.
  55. A. Kovalenko and F. Hirata, J. Chem. Phys., 112 (23), 10391 (2000).
  56. A. Kovalenko, Pure Appl. Chem., 85 (1), 159 (2013).
  57. M. V. Fedotova and S. E. Kruchinin, J. Mol. Liq., 169, 1 (2012).
  58. M. V. Fedotova and O. A Dmitrieva, Amino acids, 47 (6), 1015 (2015).
  59. A. Wlodawer, J. Walter, R. Huber, et al., J. Mol. Biol., 180 (2), 301 (1984).
  60. B. Kassell and M. Laskowski Sr, Biochem. Biophys. Res.Commun., 20 (4), 463 (1965).
  61. K. D. Berndt, P. Guntert, L. P. Orbons, et al., J. Mol. Biol., 227 (3), 757 (1992).
  62. V. P. Denisov, J. Peters, H. D. Horlein, et al., Biochemistry, 43 (38), 12020 (2004).
  63. G. Otting, K. Wuthrich, J. Am. Chem. Soc., 111 (5), 1871 (1989).
  64. D. S. Cui, J. M. Lipchock, D. Brookner, et al., J. Am. Chem. Soc., 141 (32), 12634 (2019).
  65. L. Tabernero, A. R. Aricescu, E. Y. Jones, et al., FEBS J., 275 (5), 867 (2008).
  66. A. J. Barr, E. Ugochukwu, W. H. Lee, et al., Cell, 136 (2), 352 (2009).
  67. D. Barford, A. J. Flint, and N. K. Tonks, Science, 263 (5152), 1397 (1994).
  68. Z.-K. Wan, J. Lee, W. Xu, et al., Bioorg. Med. Chem. Lett., 16 (18), 4941 (2006).
  69. D. P. Wilson, Z.-K. Wan, W.-X. Xu, et al., J. Med. Chem., 50 (19), 4681 (2007).
  70. J. L. Thomaston, N. F. Polizzi, A. Konstantinidi, et al., J. Am. Chem. Soc., 140 (45), 15219 (2018).
  71. B. Z. Zsido and C. Heicnyi, Curr. Opin. Struct. Biol., 67, 1 (2021).
  72. D. A. Giambasu, D. M. Case, and G. M. York, J. Am. Chem. Soc., 141 (6), 2435 (2019).
  73. A. K. Pedersen, G. H. Peters, K. B. Moller, et al., Acta Crystallogr. D - Biol. Crystallogr., 60 (Pt 9), 1527 (2004).
  74. A. Ozcan, E. O. Olmez, and B. Alakent, Prot. Struct. Funct. Bioinf., 81 (5), 788 (2013).

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».