Abstract
Mange studier har vist at missense mutasjoner kan spille en viktig rolle i kreftutvikling. Men i hvilken grad kreft mutasjoner kan påvirke biomolekylære interaksjoner er fortsatt uklart. Her, kartlegger vi glioblastom missense mutasjoner på det humane protein interactome, modell strukturene til berørte proteinkomplekser og tyde virkningen av mutasjoner på protein-protein, protein-nukleinsyre og proteinbindende ion grensesnitt. Selv om noen missense mutasjoner overstabilisere protein komplekser, fant vi at den samlede effekten av mutasjoner er destabiliserende, for det meste som påvirker elektrodelen av bindingsenergien. Vi har også vist at mutasjoner på grensesnittene resulterte i mer drastiske forandringer i aminosyre-fysikalsk-kjemiske egenskaper enn mutasjoner som forekommer utenfor grenseflatene. Analyse av glioblastom mutasjoner på grensesnitt tillatt oss å stratifisere kreftrelaterte interaksjoner, identifisere potensielle driver gener, og foreslår to dusin ytterligere kreft biomarkører, inkludert de spesifikke funksjoner i nervesystemet. En slik analyse tilbys også innsikt i den molekylære mekanismen for de fenotypiske resultatene av mutasjoner, inkludert effekter på komplekse stabilitet, aktivitet, innbinding og omløpshastighet. Som et resultat av mutert protein og gen nettverksanalyse, observerte vi at interaksjonene mellom proteiner med mutasjoner tilordnede grensesnitt hadde høyere flaskehals egenskaper i forhold til interaksjoner med mutasjoner andre steder på proteinet eller upåvirket interaksjoner. Slike observasjoner tyder på at gener med mutasjoner direkte påvirker proteinbinding eiendommene er fortrinnsvis sentralt nettverksposisjoner og kan påvirke kritiske noder og kanter i signaltransduksjon nettverk
Citation. Nishi H, Tyagi M, Teng S, Shoemaker BA , Hashimoto K, Alexov E et al. (2013) Kreft missense mutasjoner Alter bindende egenskaper av proteiner og deres interaksjon Networks. PLoS ONE 8 (6): e66273. doi: 10,1371 /journal.pone.0066273
Redaktør: Attila Gursoy, Koc University, Tyrkia
mottatt: 20 desember 2012; Godkjent: 02.05.2013; Publisert: 14 juni 2013
Dette er en åpen-tilgang artikkelen, fri for all opphavsrett, og kan bli fritt reproduseres, distribueres, overføres, endres, bygd på, eller brukes av alle for ethvert lovlig formål. Arbeidet er gjort tilgjengelig under Creative Commons CC0 public domain engasjement
Finansiering:. Dette arbeidet ble støttet av egenutført Research Program av National Library of Medicine ved amerikanske National Institutes of Health. K.H. delvis ble støttet av en JSP Stipendiat fra Japan Society for Promotion of Science. EA ble støttet delvis av National Institutes of Health, National Institute of General Medical Sciences, gi nummer R01GM093937. Finansiører hadde ingen rolle i studiedesign, datainnsamling og analyse, beslutning om å publisere, eller utarbeidelse av manuskriptet
Konkurrerende interesser:.. Forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer
Innledning
de fleste kreftformer er preget av genomisk ustabilitet som anses å være en av de viktigste faktorene som driver tumor utvikling [1]. Disse genetiske forstyrrelser potensielt føre til unormal onkogen aktivering og /eller tumor suppressor genet inaktivering. Ifølge begrepet «onkogen avhengighet», kreftceller avhenge av aktiviteten av en enkelt eller noen få onkogener for deres proliferasjon og overlevelse [2]. Endret aktivitet av onkogener og tumor-suppressorer kan være forårsaket av gen-amplifikasjoner, forsterket eller redusert transkripsjon eller translasjon. På samme tid, kan missense mutasjoner også spiller en meget viktig rolle i karsinogenese [3]. Samtidig som vi bidrar betydelig til tumorigenesis, er flertallet av mutasjoner anses nøytral (
dvs.
«passasjer» mutasjoner), og bare et fåtall er under positiv utvelgelse i kreftceller (
dvs.
«driver» mutasjoner) [3], [4]. Forskjellige metoder er blitt brukt for å forutsi de skadelige virkninger av mutasjoner [5], [6], for å finne positivt selekterte mutanter og å skille driveren fra passasjer mutasjoner [7], [8]. Det gjenstår imidlertid deres prediktiv kraft begrenset, i stor grad avhenger av nivået av evolusjonær konservering [9] og bakgrunnen mutasjonshastighet som er vanskelig å bestemme for hver prøve [10]. Videre siste resultatene tyder på at et stort flertall av single nucleotide variasjoner spådd å være funksjonelt viktig er sjeldne (med mindre allel frekvens mindre enn 0,5%) [11], noe som gjør slike sjeldne sykdomsassosierte varianter vanskelig å oppdage.
Mange signalnettverk er deregulert i kreft og involverer et tett nettverk av protein-protein interaksjoner. Derfor er karakterisering av kreft-relaterte protein interaksjon nettverk vesentlig for forståelsen av den molekylære mekanismer for carcinogenesis. Nylig ble nye strategier foreslått å identifisere viktige nettverksmoduler og driver onkogener ved å kombinere kopinummervariasjoner, missense mutasjoner og kartlegging potensielle onkogene driver gener på high-throughput protein-protein interaksjonsnettverk [12], [13], [14]. Som et resultat av disse studier ble nye kreft-relaterte gener og funksjonelt beslektede gener moduler målrettet av sjåføren kreft mutasjoner identifisert [13], [14], [15].
Videre er proteiner som gjenkjenner og binder sin spesifikke mål i en svært vanlig måte og spesifisitet av disse interaksjonene er i stor grad bestemt av strukturelle og fysisk-kjemiske egenskapene til bindende grensesnitt. Nylig ble det strukturelle komplekser av sykdoms og kreft-relaterte proteiner analyseres [16], [17], [18], [19], og viser at sykdomsrelaterte proteinkomplekser har forskjellige bindingsegenskaper; Særlig de inneholder flere grensesnitt patcher, slik at interaksjoner med mange andre proteiner [16], og mutasjoner på ulike lapper kan ha forårsaket pleiotrope sykdoms effekter [20]. I tillegg er mange sykdoms mutasjoner som ligger på protein-protein-grensesnitt [21], [22], [23], en tendens som er spesielt uttalt for kreft missense mutasjoner [20]. Slike observasjoner understreker generelt viktigheten av å studere effekten av kreft mutasjoner på protein interaksjoner og på sine bindende grensesnitt spesielt.
Mange onkogener, tumor suppressors og deres mutasjoner har blitt identifisert som sentrale aktører i kreft signaliserer hendelser. Men bare et fåtall har blitt funnet i ulike typer kreft samtidig. En slik heterogenitet kompliserer identifisering av sentrale aktører som gir selektive fordeler for tumorceller. I vår studie benyttet vi et sett av mutasjoner som stammer fra pasienter med glioblastom, tillater oss å innskrenke heterogenitet av fenotypisk respons til bedre å forstå genotype-fenotype relasjoner. Glioblastom er den mest ondartede formen for hjernesvulst ifølge WHO klassifikasjon [24]. Nylig, The Cancer Genome Atlas (TCGA) og andre prosjekter gitt mutasjon data for pasienter med glioblastom i stor skala [25], [26]. Åtte potensielle driver gener ble identifisert i glioblastomas, og kartlegging muterte gener på biokjemiske mekanismer indikert flere utbredte trasé som inneholdt muterte driver gener [25], [26], [27]. Spesielt ble genom endringer som ble funnet i flere viktige veier observert å være gjensidig utelukkende til hver vei, og peker på tilstrekkelig selektiv fordel av disse få endringer for kreftceller [25].
Nylig, kartla vi den menneskelige protein interactome ved hjelp av strukturelle komplekser som mulig for oss å dechiffrere effekten av glioblastom missense mutasjoner på protein-protein, protein-nukleinsyre, protein-ion-bindende grenseflater og fosforyleringsseter i denne undersøkelsen (Figur 1). Her viser vi at mutasjoner på bindings grensesnitt resulterer i mer drastiske forandringer i aminosyre-fysikalsk-kjemiske egenskaper enn mutasjoner som ikke kan tilordnes på grenseflater. Videre har vi funnet at mutasjoner på protein-protein grensesnitt har samlet destabiliserende effekter og for det meste påvirker den elektrostatiske komponent av bindingsenergien samt topologien av protein-protein interaksjon nettverk. Viktigere, identifiserer vi mulige driver mutasjoner og gener, hvorav noen er spesifikke for nervesystemet fungerer. Vi utfyller våre funn ved å foreslå de molekylære mekanismene for den fenotypiske effekten av mutasjoner.
I trinn 1 kartla vi 695 missense mutasjoner fra 598 menneskelige gener til proteinsekvenser. Deretter ble spørreproteinsekvenser justert til homologe, eksperimentelt bestemte strukturelle komplekser (trinn 2), slik at vi kan antyde spørrespesifikke interaksjoner med andre proteiner, nukleinsyrer og ioner (trinn 3). For protein-protein interaksjoner, kartla vi interaksjonspartnere til sine respektive humane proteiner (trinn 4a), slik at vi kan finne 160 protein interaksjoner mellom 150 gener med mutasjoner som påvirker deres interaksjon grensesnitt. I trinn 4b, sammenlignet vi strukturene i uaffisert villtype protein og det muterte proteinet ved å utføre energi minimalisering beregninger og bestemme bindende energi forskjeller.
Diskusjon
Resultater og
Kreft Mutasjoner kan påvirke fosforyleringsseter
Mange proteiner som spiller en viktig rolle i kreft kan også delta i signalveier, typisk formidling signaler gjennom fosforylering hendelser. Tidligere ble somatiske kreft mutasjoner vist seg å forårsake gevinst eller tap av fosforyleringsseter [29]. Derfor hypotese vi at glioblastom mutasjoner kan også påvirke fosforyleringsseter, potensielt forstyrre flyten av signaler gjennom tapet av nettsteder. Vi samlet 2,825 fosforyleringsseter fra PhosphoSitePlus [30], Phospho.ELM [31] og PHOSIDA [32] databaser som ble ytterligere bekreftet av GPS-programvare [33]. Mens 94 mutasjon steder i Ser /Thr /Tyr rester kan være potensielt fosforylert, fant vi at 6 av 94 sider betydelig overlappes med fosforyleringsseter (Fisher eksakt test p-verdi = 0,028, Tabell S1 i File S1). Faktisk kan fosforylering være ledsaget av endringer i lokale området miljø eller global konformasjon, føre til protein aktivering eller inaktivering og modulere styrken av protein eller DNA-interaksjoner [34]. Derfor kan mutasjon av en fosforylering nettstedet føre til tap av disse viktige funksjonelle egenskaper, som eksemplifisert ved tap av fosforyleringssete Ser 313 i P53 som regulerer binding til DNA.
Effekt av Glioblastoma Mutasjoner på proteinbinding
integrert muterte gener i et strukturelt utledede proteininteraksjon nettverk og beregnet effekten av disse mutasjonene på et slikt nettverk. Spesielt vi konstruert mutante strukturmodeller (se Methods) og beregnet forskjellene bindende energier som ble forårsaket av de tilsvarende aminosyresubstitusjoner. Vi har funnet en negativ gjennomsnittlige bindingsenergi forskjell fra
ΔΔΔG
= -2,54 kcal /mol, og peker til en samlet destabiliserende effekt av mutasjoner på protein-proteinkomplekser i glioblastomer (figur 2A, tabell 1). Videre ble den elektrostatiske komponent av bindingsenergien forskjøvet mot negative verdier sammenlignet med null (p-verdi = 0,007) og sammenlignet med den van-der-Waals komponent (p-verdi = 0,0013). I mellomtiden, gjorde van-der-Waals komponenten i seg selv ikke viser en samlet de- eller over-stabiliserende effekt. Mens flere programmer har blitt utviklet for å forutsi effekten av mutasjoner på protein stabilitet, sammenlignet vi resultatene våre til FoldX, slik at vi kan observere en betydelig, men ikke veldig høy, korrelasjon mellom
ΔΔΔG
verdier av begge tilnærminger ( Figur S1B i File S1, Pearsons r
P = 0,4 ÷ 0,77, p-verdi 0,01). kan oppstå Disse forskjellene fra det faktum at FoldX anvender en empirisk kalibrert potensial på settet av eksperimentelle forandringer av utfolding energi i nærvær av mutasjoner. Videre er FoldX ikke eksplisitt trent på sykdoms mutasjoner og bindende energi endringer og ikke står for mutasjonen indusert konformasjonsforandringer endringer av protein ryggrad.
(A) Fordeling av bindingsenergien forskjell på mutasjon for elektro og van- der-Waals komponenter. Den elektrostatiske komponent av bindingsenergien er signifikant forskjøvet mot negativ verdi i forhold til den van-der-Waals komponent (p-verdi = 1,3 x 10
-3) (B) Fordelingen av fysikalsk-kjemiske avstander mellom aminosyrer som tilsvarer glioblastom mutasjoner på protein-protein grensesnitt og ikke-grensesnitt regioner. Utdelinger som nevnt aminosyre erstatninger på protein-protein grensesnitt hadde signifikant større avstander sammenlignet med ikke-grensesnitt regioner (p-verdi = 0,011).
Generelt, erstatninger med aminosyrer som har lignende fysikalsk-kjemiske egenskaper ikke drastisk endrer stabiliteten til et enkelt protein eller et kompleks. Vi beregnet fysikalsk-kjemiske avstandene mellom villtype og substituerte rester og sammenlignet med bindingen energiforskjellen for alle proteinkomplekser og deres modeller (se Metoder). De fysisk-kjemiske avstand ble definert som den euklidske avstand ved hjelp av ti forskjellige fysikalsk-kjemiske egenskaper av aminosyrer [28]. Som indikert av den tilsvarende
ΔΔΔG
, effekten av substitusjoner var statistisk signifikant korrelert med de fysikalsk-kjemiske avstand (fig S1B i File S1, Pearson r
P = -0,50, p-verdi = 0,015) . Spesielt store avstander samsvarer stort negativt
ΔΔΔG Hotell og
vice versa
, noe som tyder på at erstatninger av aminosyrer med svært forskjellige egenskaper er vanligvis destabiliserende. I sin tur, kan små endringer i aminosyrere egenskaper føre til ytterligere stabilisering av komplekser. Alle data om fysisk-kjemiske avstander og effekter på bindingsenergien er tilgjengelig på ftp://ftp.ncbi.nih.gov/pub/panch/GBM/.
Slike resultater også bedt oss om å estimere den potensielle amplituden av virkningen av mutasjonene selv om strukturer eller modeller var utilgjengelig. Derfor har vi beregnet fysisk-kjemiske avstander for alle 695 mutasjoner fra 598 gener. Vi har observert at fordelingene av fysikalsk-kjemiske avstander som det refereres til aminosyre-substitusjoner på alle typer grensesnitt, og protein-protein-grensesnitt i særdeleshet, hadde signifikant større avstander sammenlignet med ikke-grensesnittområdene (figur 2B, p-verdi = 0,011, Wilcoxon test). For eksempel, observerte vi at den første toppen i figur 2B rundt 0,5 for det meste referert til substitusjoner av alifatiske rester inn i hverandre eller alifatisk inn i polare rester med Val- Met å være den mest hyppige. De substitusjoner av arginin og cystein var blant de mest hyppige, hadde fysisk-kjemiske avstander på omtrent 1 ÷ 1,5 og tilsvarer den andre toppen av fordelingen i figur 2B. I tillegg fant vi at mutasjoner ofte påvirket arginin på bindende grensesnitt. Arginin har unike bindende egenskaper som stammer fra sterk stabilisering av sin protonerte formen på grunn av sin høye pKa. Videre danner Arg salt broer, sterke kationer π interaksjoner og er beriket i bindende hot spots [35], [36], [37].
Interface Analysis utfyller Machine-læringsmetoder og bidrar til å dechiffrere molekylære mekanismer
Flere maskinlærings metoder ble nylig utviklet for å forutsi de fenotypisk virkning av sykdoms mutasjoner på proteiner og ble med hell anvendt for monogene sykdommer [5], [6]. De fleste av disse metodene benytter evolusjonære bevaring, rester mutability og tilgjengelig areal som sine viktigste prediktive egenskaper. Vi spådde effekten for 581 glioblastom mutasjoner ved hjelp PolyPhen2, utføre ganske bra i forhold til andre prediksjon metoder [38]. Våre resultater viste at PolyPhen spådd 69% av alle mutasjoner på grensesnitt som «sannsynligvis skadelig» (tabell S2 i File S1, tabeller på ftp://ftp.ncbi.nih.gov/pub/panch/GBM/). En slik avtale er bemerkelsesverdig, gitt at vår protokollen ikke er trent på et kjent sett av sykdoms mutasjoner mens metoder som PolyPhen ikke bruker grensesnittfunksjonene i sin opplæring. Interessant nok har vi også funnet en begrenset, men fremdeles signifikant korrelasjon mellom den største absoluttverdi av den energiske virkning av mutasjoner på proteinbinding
ΔΔΔG plakater (som oppnådd ved vår metode) og den tilsvarende PolyPhen2 stillingen (Spearman rang korrelasjon, r
S = 0,5, p-verdi = 0,03). Siden 23% av alle mutasjoner som PolyPhen spådd som «sannsynligvis skadelig» ble plassert på grensesnitt, vår tilnærming kan foreslå mulig mekanisme for deres ødeleggende effekt gjennom virkningene på protein interaksjoner.
Som tidligere nevnt, mange maskinlæring metoder som vurderer effekten av mutasjonene feilaktig spår en «godartet» effekt når mutasjonen skjer i et evolusjonært ikke-konservert stilling eller er solvent tilgjengelig [9]. Likevel, når en proteinkomplekset er dannet, en mutasjon som tidligere var tilgjengelig løsningsmiddel i en monomer (og muligens ikke-konservert) kan være begravet på bindingen grensesnitt og meget skadelig for protein-interaksjoner. Vi viser at 18% av grensesnitt mutasjoner ble forutsagt av Polyphen2 som «godartet»; vi analysere mulige sjåfør effekt og virkningsmekanisme i de to neste avsnittene. Derfor, for å nødvendig utvikle tilnærminger som utfyller maskinlæringsmetoder med mer detaljert biofysiske analyser er tydelig og bør være gjenstand for fremtidige prosjekter.
Mekanismer Effekter av mutasjoner på Protein-protein interaksjoner
her analyserer vi effekten av mutasjoner på protein-proteinkomplekser og foreslår at de underliggende mekanismer som innbefatter inaktivering av vill-type enzymatisk aktivitet, destabilisering av en funksjonell multimert kompleks og endring av proteinet omløpshastighet. Alle analysert mutasjoner ble spådd å være godartet av PolyPhen2. Det første tilfellet representerer
IDH1
R132H mutasjon potensielt inaktivere villtype konvertering av isocitrat til a-ketoglutarat (α-KG) og /eller resulterer i en neo-enzymatisk aktivitet og produksjon av D-2-hydroxyglutarate [ ,,,0],39]. Siden
IDH1
mutasjoner er heterozygot vi først analysert heterodimer inneholder en mutert og en villtype-kjeden. Vi fant spesielt at heterodimerer i inaktiv tilstand av
IDH1 plakater (PDB kode 1T09) ble betydelig stabilisert med 8,6 kcal /mol. I tillegg har vi utført beregninger for en dobbel mutant hvor begge kjeder inneholdt R132H mutasjonen, og viste at dens inaktive dimer er ytterligere stabilisert ved 11,3 kcal /mol. Våre resultater er konsistente med tidligere studier som tyder på at
IDH1
heterodimerer er stabile med en betydelig senket isocitrat dehydrogenase aktivitet mens R132H: R132H homodimerer var nesten helt inaktive [40]. I samsvar med andre eksperimentelle studier, foreslår vi at slike inaktive dimer over-stabilisering kan hindre de konforme samarbeids bevegelser dimer underenheter som kreves for å danne aktiv tilstand [41].
Neuroligins (NLS) er transmembrane proteiner på postsynaptiske celle-overflate og tjener som reseptorer for neurexins som er synaptiske celle adhesjonsproteiner på den presynaptiske celleoverflaten. Siden dannelsen av riktig synapser er avgjørende for normal hjernefunksjon vi undersøkt modellen av neuroligin2 (
NLGN2
) basert på neuroligin-1 /neurexin-en beta-komplekset [42] (PDB kode 3BIW, 75% identitet mellom
NLGN2 Hotell og strukturelle mal). Tidligere ble det fastslått at aktiviteten synaptogenic sterkt avhengig av dannelsen av stabile neuroligin-1-multimerer [43]. Vi observerte at glioblastom mutasjon E577K ble plassert på dimer grensesnittet til to neuroligin monomerer og bidratt til en destabilisering av denne dimer med 1,2 kcal /mol [43].
Det tredje eksemplet representerer Rad52 spiller en avgjørende rolle i DNA dobbel tråd-break reparasjon. Dette proteinet er kjennetegnet ved en meget hurtig omsetning som er strengt regulert i cellen. Spesielt observerte vi at mutasjon R46K lå på det multi grensesnittet i modellen av RAD52 N-terminale delen av proteinet (PDB kode 1KN0) og betydelig over-stabilisert hver dimer i undecameric kompleks med 9 kcal /mol. Et slikt resultat kan tyde på at denne mutasjonen kan betydelig påvirke Rad52 omløpshastighet. Faktisk ble det tidligere vist at enkelte mutanter forlenge halveringstiden for Rad52 og dysregulate deres omsetning i en celle [44].
mekanismer Effekter av mutasjoner på protein-nukleinsyre og Protein-ion-grensesnitt
Annet enn protein-protein interaksjoner, kan kreft mutasjoner påvirke andre typer protein interaksjoner i tillegg. Til sammen fant vi 16 og 13 mutasjoner kartlagt til protein-ion og protein-nukleinsyre bindende grensesnitt, henholdsvis. Tabell 1 viser representative eksempler med mutasjoner plassert på bindende grensesnitt og lister kandidater for kreft biomarkører. Som angitt i tabell 1, mutasjoner på fem gener som samsvarer med protein-DNA eller protein-ion-interaksjoner (
BCL11A, ZIK1, ZNF497, ZNF339
, og
TP53
) ligger innenfor C2H2- skriver sink finger motiver. Den sinkioner er nødvendig for stabilisering av den lokale struktur som er nødvendig for DNA-binding. Avbrudd av Zn ion koordinering kan potensielt føre til deregulering av tilsvarende proteiner. Vi fant spesielt et bytte C62Y i LIM homeobox transkripsjonsfaktoren en alfa (
LMX1A
), en viktig faktor for utvikling av nervesystemet. Denne transkripsjonsfaktor havner to LIM sink-bindende domener, og den C62Y substitusjon forekommer ved en av de sinkbindende cysteinrester i strukturen av en homolog derav LMO-2 og fører til redusert Zn-binding på 3,2 kcal /mol (se tabeller videre ftp site) (figur 3A). Faktisk foreslo en fersk undersøkelse som
LMX1A
kan spille en svulst undertrykkende rolle og kan være målrettet for terapeutisk intervensjon i menneskets [45].
Rester på muterte steder på homologe proteiner er vist i rødt (vill type) og blå (mutant) stick-modeller. (A) Sinkbindingsmotiv LMO-2, homologe proteiner av
LMX1A plakater (PDB: 2XJY kjeden A, sekvensidentitet 35%). En sink-ion vises som en mørk blå sfære. Sink bindende rester vist i gule pinne modeller. (B) DNA bindingssetet av
Pax-6
, homolog av
Pax-9 plakater (PDB: 6pax kjede A, sekvens identitet: 74%). (C)
MAPK10
, homolog av
MAPK9
, med Mg-ANP (ATP analog) (PDB: 1JNK kjede A, sekvens identitet: 85%). Mg-ioner er vist som grønne kuler og ANP er vist ved hjelp av en hvit kule representasjon.
Paret boks protein
PAX9
er et annet eksempel som stammer fra transkripsjonsfaktor Pax familien som regulerer uttrykket av målgener involvert i spredning, stamcelleselvfornyelse, motstand mot apoptose og cellemigrasjon.
PAX9
uttrykket er assosiert med positivt resultat i flere kreftformer, selv om dens rolle i tumordannelse ikke er godt forstått [46]. Vi studerte substitusjon R26W som i henhold til krystallstrukturen av dens homolog
Pax6 plakater (75% identisk med
PAX9
), vekselvirker direkte med DNA-molekylet [47] (figur 3B). Selv om substitusjon med tryptofan kan ha ganske drastiske konsekvenser for vedlikehold av nettverk av elektrostatiske interaksjoner mellom arginin og DNA fosfater, fant vi ikke store forskjeller i protein-DNA bindende affinitet (
ΔΔΔG
= -0,05 kcal /mol) selv om mutasjonen destabiliserer et samlet kompleks av 2,15 kcal /mol.
Kreft mutasjoner kan også påvirke enzymatisk aktivitet direkte. Å være involvert i spredning, differensiering og apoptose trasé, mitogen-aktivert protein kinase 9 (
MAPK9
) blokkerer ubiquitinering av tumor suppressor p53 fører til en økning av undertrykker stabilitet. I likhet med andre fosfat overføring enzymer,
MAPK9
bruker magnesium som en kofaktor for fosforylering. Vi studerte G35R substitusjon i
MAPK9 Hotell og hypotese at det kan forstyrre sine tumor suppressor egenskaper. Krystallstrukturen av sin homolog
MAPK10 product: (med 85% sekvensidentitet med MAPK9) viser at Gly35 ligger på kanten av ATP bindende lommen og deltar i en ATP-bindende sløyfe [48]. Ifølge FoldX beregninger substitusjon av glysin i positivt ladet arginin kompromisser magnesium kasjon binding av 1,38 kcal /mol, støtte dereguleringen av
MAPK9
kinase aktivitet og kreft celle utvikling (Figur 3C).
egenskaper av muterte Interaksjon Network
Topological nettverksanalyse letter tolkningen av interaksjonsdata og kan tillate slutning av cellulære funksjoner fra de underliggende proteiner [49]. Ved kartlegging mutasjoner og tilsvarende erstatninger på protein-protein-grensesnitt ved hjelp av vår IBIS strukturelle slutning tilnærming [50], [51], identifiserte vi 160 protein-protein interaksjoner mellom 150 proteiner med mutasjoner som lå rett ved bindende grensesnitt ( «mutant interaksjoner», MI). Videre har vi integrert disse interaksjoner i et nett av 4,073 interaksjoner mellom 2928 humane proteiner hvor hver interaksjon ble innhentet av high-throughput metoder samt bekreftet av IBIS strukturelle slutning tilnærming. I en slik «bekreftet interaksjon nettverket vi vurderte interaksjoner som involverte et protein med en mutasjon hvor som helst i et protein, slik at vi kan samle 444» alle mutante interaksjoner «(AI). Derfor er det sett av MI interaksjoner er et delsett av den AI settet. For å finne ut hvilken rolle at «MI» og «AI» interaksjoner spille i en stor menneskelig samhandling nettverk vi bestemt de topologiske egenskapene til slike berørte interaksjons nettverk. Mens vi observert at de bekreftede interaksjonsnettverks bryter inn mange tilkoblede komponenter, vi gjennomført våre topologiske undersøkelser på de største tilkoblede komponenten av 1,960 interaksjoner (Figur 4A).
(A) Ved å kartlegge alle strukturelt inferred interaksjoner som lider fra en mutasjon på sine grensesnitt i et menneskelig samhandling nettverk (MI) fikk vi en største komponenten fange 1,960 interaksjoner. Videre indikerte at vi alle interaksjoner som involverte en mutert protein (AI). (B) Beregning kanten gruppering av MI og AI interaksjoner i den største komponenten, observerte vi at interaksjoner berørt av en mutasjon generelt har en tendens til å dukke opp i mindre klynger områder. Sammenlignet med de resterende interaksjoner, slike forskjeller er signifikante for både MI og AI interaksjoner (p-verdi = 5 × 10
-8, Wilcoxon test). Sammenligning av MI og AI interaksjoner, observerte vi en betydelig endring av MI interaksjoner mot lavere clustering (p-verdi = 0,01). I innfelt, bestemt vi kanten betweenness av MI og AI interaksjoner som et mål på deres sentralitet i nettverket. Sammenlignet med de resterende interaksjoner, fant vi at forskjellene mellom begge settene med interaksjoner som er berørt av mutasjoner var statistisk signifikant (p-verdi = 5 × 10
-3). Videre MI viste signifikant lavere betweenness enn AI interaksjoner (p-verdi = 0,01).
Som et mål på gruppering rundt en gitt samhandling, vi definert kanten clustering koeffisienten [52]. Forutsatt at MI interaksjoner spiller en kritisk rolle i strømmen av biologisk informasjon i et interaksjons nettverk, hypotese vi at slike interaksjoner ikke kan bli nødvendigvis gruppert, men har en tendens til å bygge bro gruppert områder. Faktisk, observerte vi at MI og AI-interaksjoner generelt har en tendens til å bli plassert på mindre grupperte områder i forhold til de gjenværende upåvirket interaksjoner i figur 4B (Wilcoxon test, p-verdi = 5 x 10
-8). Spesielt, vi også observert en betydelig endring til lavere gruppering av MI interaksjoner i forhold til AI interaksjoner (p-verdi = 0,01). Et mål på en interaksjon sin sentralitet i et nettverk er sin kant betweenness sentralitet. Spesielt bestemmer kanten betweenness sentralitet antall korteste stier gjennom en gitt kant, derfor tilsvarende potensial «flaskehalser». I innfelt i figur 4B, viser vi at interaksjoner mellom proteiner med mutasjoner på bindende grensesnitt (MI) hadde en betydelig høyere betweenness sentralitet enn interaksjoner som involverer ikke-mutante proteiner (p-verdi = 0,005). Vi fant også at slike interaksjoner hadde signifikant høyere betweenness enn interaksjoner mellom mutante proteiner hvor mutasjonen ikke nødvendigvis påvirke binding grensesnitt (AI) (p-verdi = 0,01).
Konklusjoner
Mange studier har vist at missense mutasjoner kan spille en meget viktig rolle i å forårsake forskjellige sykdommer. Men årsaks varianter og fenotypiske effekter av disse mutasjonene er svært vanskelig å forutsi, spesielt for polygene sykdommer [53]. Selv om mutasjoner av monogene sykdommer foretrekker kanskje kjernen av protein [54], kreftrelaterte mutasjoner utviser en helt annen mønster. Spesifikt omfatter slike mutasjoner er mindre sannsynlighet for å forekomme i proteinkjernen og foretrekker bindende grensesnitt [20], [23]. Likevel i hvilken grad mutasjoner kan påvirke biomolekylære interaksjoner fortsatt i stor grad ukjent. Med dette målet i tankene vi adressert den molekylære mekanismen for kreftfremkallende effekter av glioblastom mutasjoner. Selve plasseringen av kreft mutasjoner på bindende grensesnitt tillatt oss å stratifisere kreftrelaterte interaksjoner og mulige driver gener og adressere måter slike mutasjoner kan påvirke binding og den underliggende protein interaksjon nettverkets topologi.
Først fant vi at den samlede missense mutasjoner hadde en betydelig destabiliserende effekt på protein-protein interaksjoner selv om noen mutasjoner over-stabiliserte protein komplekser. Denne effekten var hovedsakelig drevet av elektrodelen av bindingsenergien og slike observasjoner er i samsvar med tidligere undersøkelser, med fokus på effekter av OMIM mutasjoner på protein komplekser [22]. Faktisk kan belaste komplementaritet bestemme spesifikk binding mens avbrudd kan være ledsaget av tap av spesifikke interaksjoner. Bidraget fra et gitt ladet par av aminosyrer til den elektrostatiske komponent av bindingsenergien avhenger av balansen av to store betingelser: desolvation straff og elektrostatiske interaksjoner parvise. Mens desolvation straffen for en gruppe for det meste avhenger av nettoladning, er den parvise elektrostatisk interaksjon energi også følsom for geometrien av sidekjedene. Tidligere resultater indikerte at elektrostatiske interaksjoner på protein-protein bindende grensesnitt er nesten alltid gunstig [55]. Derfor kan aminosyresubstitusjoner føre til dramatiske endringer i omfanget av de gunstige parvise elektrostatiske interaksjoner, samtidig som de har liten innvirkning på desolvation straffen [56].
Videre har vi beregnet endring i fysisk-kjemiske egenskaper mellom vill
