1.     Основное направление исследований 

Изучение структурно-функциональной организации белков

2.     Задачи, решаемые в рамках базового бюджетного проекта на данном этапе:

В рамках проекта VI.61.1.2. «Компьютерно-экспериментальное исследование и моделирование структурно-функциональной организации и эволюции генных сетей многоклеточных и одноклеточных организмов» решаются задачи по направлению компьютерный анализ и моделирование структурно-функциональной организации белков, включая:

(1) совершенствование существующих и разработка новых алгоритмов компьютерной структурно-функциональной аннотации белков (методы молекулярного моделирования, методы предсказания сайтов связывания малых химических соединений, сайтов белок-белок взаимодействий, активных центров и методы предсказания термодинамической стабильности белков);

(2) исследование взаимосвязи между структурой белков и их функциональными, аллергенными и иммуногенными свойствами на основе анализа конформационных пептидов, моделирующих белковые молекулярные поверхности;

(3) изучение закономерностей структурной организации функциональных сайтов белков;

(4) анализ закономерностей структурной организации ассоциативных сетей белок-белок взаимодействий, связанных с заданной клеточной/системной функцией, биологическим процессом или заболеванием;

(5) разработка новых подходов для поиска фармакологических мишеней и дизайна молекулярных соединений – кандидатов для лекарственных препаратов и проведение, на этой основе, компьютерного дизайна/скрининга ряда химических соединений, обладающих потенциальным противовирусным и антибактериальным действием;

(6) изучение влияния мутаций на изменение термостабильности белков, функционирующих в составе изучаемых генных сетей, с использованием методов молекулярной динамики.

(7) создание интегрированных информационных хранилищ данных по структуре, функции и эволюции белков. С помощью интегрированных подходов будет проводиться анализ метапротеомов бактериальных сообществ.

3.     Прикладные разработки

Разработана программно-информационная система Protein Structure Discovery (Иванисенко и др., 2011), предназначенная для решения широкого круга задач компьютерной протеомики, включая предсказание функции, структуры и иммунологических свойств белков. Специально созданный раздел системы позволяет оценивать количественные и качественные эффекты мутаций на структурные и функциональные свойства белков.

Всего в систему интегрировано более 20 различных программ, в том числе база данных PDBSite (Ivanisenko et al, 2005), содержащая информацию о пространственных структурах более 100000 функциональных сайтов белков, программа распознования функциональных сайтов в пространственных структурах белков PDBSiteScan (Ivanisenko et al, 2004), программа количественного анализа взаимосвязи структура-активность белков WebProAnalyst (Ivanisenko et al, 2005), система SitEx (Medvedeva et, al, 2012), предназначенная для решения задач по анализу соотношения экзон-интронной структуры генов и структурно-функциональной организации, кодируемых ими белков; программа Allpred (Bragin et al, 2013), предназначенная для предсказания аллергенности белков с использованием конформационных пептидов и другие.

Protein Structure Discovery имеет Вэб-интерфейс и доступна пользователям через Интернет (http://www-bionet.sscc.ru/psd).

4.     Иллюстрированное описание лучших результатов, полученных подразделением за последние 5 лет. Общий объем текста на одну лабораторию (сектор) – не более 4000 знаков с пробелами, количество иллюстраций с подписями: от одной до – пяти. Рекомендуется, чтобы общий объем текста с иллюстрациями не занимал более 5 страниц в формате Word (для текста шрифт Nimes New Roman, фонт № 12, через 1 интервал).

1) Разработана компьютерная система ANDSystem автоматического анализа текстов научных публикаций и баз данных (Demenkov et al, 2011). Система содержит модуль извлечения знаний из текстов и баз данных, базу знаний ANDCell и программу ANDVisio, обеспечивающую доступ к базе знаний и визуализацию ассоциативных генных сетей (рис. 1). Система позволяет автоматически извлекать из текстов информацию о широком круге взаимодействий и взаимоотношений между белками, генами, микроРНК, метаболитами, болезнями и биологическими процессами, включая физические взаимодействия, регуляторные отношения, транспорт и др.

Рисунок 1. Схематичное представление системы ANDSystem автоматического извлечения знаний из текстов научных публикаций и биологических баз данных.

2) Найден гипотетический рецепторный домен служащий рецептором для проникновения прионов и вирусов в клетку (Малыгин и др. 2009). Проведено компьютерное моделирование пространственной структуры ламининсвязывающего белка человека (LBP). Показано, что разрывные участки последовательности C-концевого домена LBP, взаимодействующие с гликопротеином Е вируса венесуэльского энцефалита лошадей (VEE) и вируса клещевого энцефалита (TBE), оказываются сближенными в пространственной структуре и образуют рецепторный домен. Кроме того, анализ показал, что данный домен служит рецептором для проникновения прионов в клетку, таким образом, существует общий путь проникновения для вирусов и прионов (рис. 2).

3) Компьютерный анализ белка PII Mycobacterium tuberculosis, являющегося важнейшим регулятором метаболизма азота, сигнальной трансдукции и мембранного транспорта в микобактерии, проведенный с использованием программы PDBSiteScan и молекулярной динамики, выявил в данном белке сайты связывания 2-кетоглютората (рис. 3). Молекулярное моделирование показало, что связывание 2-кетоглютората приводит к перестройке белка PII и повышению его сродства к АТФ. Экспериментальная проверка на приборе BIOCORE подтвердила результаты компьютерного анализа (Bandyopadhyay et al., The Journal of Biochemistry, 2010). Таким образом, показано, что 2-кетоглюторат действует как аллостерический регулятор связывания PII с ATФ.

Рисунок 3. Графическое изображение фрагмента модели пространственной структуры белка PII в комплексе с АТФ и 2-кетоглютарат.

4) На основе анализа экспериментальных данных протеомных исследований, полученных в Институте физико-химической медицины (Москва) проведена реконструкция и анализ сетей молекулярно-генетических взаимодействий белков Helicobacter pylori, дифференциально экспрессирующихся в различных штаммах, выделенных у пациентов с хроническими гастритами и опухолями желудка (рис. 4). Показано, что различия в экспрессии белков H. pylori могут быть связаны с адаптацией этого микроорганизма к различным условиям внешней среды, обусловленными морфологическими отличиями различных участков желудка, подверженных гистологическим и морфологическим изменениям в ходе патологических процессов (Momynaliev et al, 2010). Для реконструкции ассоциативных сетей использовалась система автоматического анализа текстов научных публикаций и баз данных ANDSystem.

Рисунок 4. Ассоциативные сети взаимосвязанных белков H. pylori, идентифицированных в протеомных экспериментах, построенные с использованием системы автоматического анализа научных текстов ANDSystem.

5) С использованием компьютерной системы ANDSystem проведена реконструкция и анализ ассоциативной сети, описывающей потенциальные молекулярные механизмы взаимосвязи миопии и открытоугольной глаукомы (Подколодная и др., 2010). Показано, что ассоциативная сеть содержит более 200 различных генов, ассоциированных с этими заболеваниями, и более чем 2000 молекулярно-генетических взаимодействий между данными генами. Редукция сети и дальнейший анализ представленных в ней молекулярно-генетических путей позволили выявить ряд потенциальных генов-кандидатов для генотипирования одновременно миопии и открытоугольной глаукомы (рис. 5).

А

Б

В

Рисунок 5. Молекулярно-генетические пути, ассоциированные с открытоугольной глаукомой и миопией. (А) Наиболее значимые взаимодействия между генами и белками человека, ассоциированными с открытоугольной глаукомой и миопией; (Б) пути, направленные от миопии к глаукоме; (В) пути, с нечетко определенным типом и направлением взаимодействий.

6) Разработан (совместно с Институтом физико-химической биологии ФМБА) новый подход к поиску белков, перспективных для биотехнологии (Иванисенко и др., 2012). Подход основан на параллельном высокопроизводительном секвенировании метагеномов и компьютерном анализе: сборке коротких секвенированных фрагментов в протяженные геномные последовательности (контиги); поиске в них открытых рамок считывания; функциональной классификации кодируемых ими ферментов и предсказании количественных величин их функциональной активности. На основе анализа результатов секвенирования метагенома микробных сообществ озера «Кротовья ляга», выполненного на платформе SOLiD, идентифицирован белок гликозидаза (фермент деградации целлюлозы) с высокой функциональной активностью (рис. 6).

Рисунок 6. Новый подход к поиску белков, перспективных для биотехнологии, основанный на параллельном высокопроизводительном секвенировании метагеномов и компьютерном анализе. (а) Озеро «Кротовья ляга» - источник генетического материала для метагеномного секвенирования микробных сообществ; (б) распределение длин нуклеотидных последовательностей, собранных в контиги; (в) фрагмент множественного выравнивания белковых последовательностей, потенциальных гликозидаз, кодируемых открытыми рамками считывания; (г) предсказание значения количественной величины константы Михаэлиса для потенциальной гликозидазы в реакции расщепления целлобиозы; (д) реконструированная модель пространственной структуры гликозидазы, обладающей повышенной активностью расщепления целлобиозы.

7) Предсказана мишень действия соединения NIH415032 (рис. 7), обладающего согласно экспериментальным данным противотуберкулезной активностью (Gahoi et al, 2013). С использованием программы PDBSiteScan и методов виртуального скрининга показано, что миколилтрансфераза (антиген 85) M. tuberculosis, один из ключевых ферментов, участвующих в биосинтезе микобатериальных клеточных стенок, является потенциальной мишенью для соединения NIH415032, для которого ранее было показана противотуберкулезная активность, но мишень его действия была не известна (Gahoi et al, 2013).

8) С помощью программы предсказания функциональных сайтов в пространственных структур белков PDBSiteScan и методов молекулярной динамики изучен структурный эффект действия мутации Gly245-Сys в ДНК-связывающем домене белка p53, ассоциированной с наследственной предрасположенностью к раку (синдром Ли-Фраумени). Показано, что мутация приводит к появлению нового сайта связывания иона цинка в непосредственной близости с существующим цинк-связывающим сайтом (рис. 8). Смещение иона цинка в данный сайт ведет к существенным конформационным перестройкам белка, что может обуславливать нарушения его функций (Pintus et al, 2013).

Рисунок 8. Графическое изображение фрагмента пространственной структуры ДНК-связывающего домена белка p53, в котором согласно расчетам в результате мутации Gly245-Сys возникает новый цинк-связывающий сайт.

5.     Задачи, планируемые на перспективу: формулировки должны содержать как фундаментальные научные задачи, так и возможную прикладную направленность исследований в подразделении.

Белки представляют собой важнейшую компоненту ГС. Наряду со структурными, каталитическими, транспортными функциями, белки в ГС выполняют важнейшие регуляторные функции: контролируют экспрессию генов, обеспечивают формирование сетей белок-белковых, РНК/ДНК-белковых и белок-лигандных регуляторных взаимодействий, путей передачи сигналов от клеточных мембран к ядрам клеток, межклеточных коммуникаций. Функциональная активность белков в ГС определяется наборами характерных для них функциональных сайтов. По данным базы PDB (Rose et al., 2011) в расшифрованных пространственных структурах белков может содержаться от нескольких до десяти и более функциональных сайтов.

Однако, база данных PDB содержит в настоящее время описание 3-D структур только для ~ 80 000 белков. Из них уникальные пространственные структуры составляют ~ 15%, а остальные являются изоформами или мутантными формами. При этом в PDB представлено около 20 000 уникальных 3-D структур белков человека, имеющих гомологию менее 95%. Таким образом, до сих пор имеется большой разрыв между информацией, представленной в базе данных и полным количеством белков, кодируемых геномом человека с учетом вариантов альтернативного сплайсинга, что затрудняет оценку влияния генетической изменчивости на функциональные сайты белков.

Поэтому важнейшее значение имеет создание высокопроизводительных конвейерных методов компьютерного предсказания функциональных сайтов в пространственных структурах белков. В связи с этим планируется решение следующих задач из области компьютерного анализа структурно-функциональной организации белков, функционирующих в биомедицински значимых ГС человека: предсказание компьютерными методами функциональных сайтов в пространственных структурах этих белков; оценка на этой основе репертуаров белок-белковых, РНК/ДНК-белковых и метаболит-белковых взаимодействий, и реконструкция сетей межмолекулярных взаимодействий, значимых для функционирования изучаемых ГС; картирование аминокислотных полиморфизмов на функциональные сайты белков и изучение на этой основе влияния мутаций на структуру и функцию белков, а также на формируемые ими сети межмолекулярных взаимодействий; изучение влияния мутаций на термодинамическую стабильность и специфическую активность белков, а также на структурные и конформационные свойства функциональных сайтов в трехмерной структуре белков.

Короткие природные пептиды обладают широкой биологической активностью, включая регуляцию деятельности высшей нервной системы. Механизмы их действия до сих пор остаются слабо изученными. Наша идея состоит в том, что пептиды могут взаимодействовать с рецепторами за счет структурной мимикрии функциональных сайтов белков, для которых эти рецепторы являются мишенями. Будет создана база данных выравниваний последовательностей коротких пептидов с конформационными пептидами белков, характеризующая потенциальные молекулярные функции коротких пептидов и их мишени по аналогии с белками, имеющими сходство с этими пептидами.

Будет создан параллельный алгоритм для предсказания функциональных сайтов в 3-D структурах белков на основе метода PDBSiteScan. Будут предсказаны функциональные сайты в пространственных структурах белков, функционирующих в составе изучаемых ГС, включая сайты, возникающие в результате генетической изменчивости, с помощью новой версии программы. Особое внимание будет обращено на функциональные сайты белков, выполняющих регуляторные функции (сайты аллостерической регуляции белков; сайты связывания РНК/ДНК, сайты, участвующее в формировании сетей белок-белковых взаимодействий).

Будет создана реляционная версия базы данных PDBSite, интегрирующая информацию по экспериментально установленным и предсказанным (потенциальным) сайтам в 3-D структуре белков. Будет проведена классификация сайтов по сходству их пространственных структур, физико-химических и конформационных свойств, создание обобщенных шаблонов, описывающих различные структурные и функциональные классы сайтов. Будет осуществлена интеграция PDBSite с внешними базами данных Gene Ontology (GO), UniProt, PDB и др.

Будет осуществлено расширение базы данных PDBSite: картирование микроэволюционной (популяционной) и макроэволюционной генетической изменчивости на пространственные структуры и функциональные сайты белков, функционирующих в составе изучаемых ГС, включая:

- популяционные полиморфизмы из баз данных "1000 геномов", dbSNP, OMIM и др.

- нуклеотидные и аминокислотные замены, выявляемые во множественных выравниваниях семейств белков, функционирующих в составе изучаемых ГС;

- особое внимание будет обращено на аминокислотные замены в белках, выполняющих в исследуемых ГС регуляторные функции, а также ассоциированных с социально значимыми заболеваниями человека.

Будет осуществлено развитие методов молекулярного моделирования динамики и механики белков для анализа функциональных сайтов и их взаимодействия с различными лигандами, включая малые химические соединения, белки, молекулы РНК и регуляторные сайты в ДНК.

Будет разработан параллельный алгоритм для оценки изменений термодинамической стабильности мутантных белков на основе методов ProtStability.

Будет исследовано влияние аминокислотных замен, представленных в базе данных PDBSite, на термодинамическую стабильность и специфическую активность белков, в том числе белков, функционирующих в составе изучаемых ГС.

Будет исследовано влияние аминокислотных замен, представленных в базе данных PDBSite, на структурные и конформационные свойства функциональных сайтов белков, включая сайты, локализованные в белках, функционирующих в составе изучаемых ГС. Будет изучено влияние замен аминокислот на конформационную подвижность сайтов, изменения их физико-химических характеристик, устойчивость сетей водородных связей, формируемых аминокислотными остатками функциональных сайтов и т.д.

Будет создан параллельный алгоритм для предсказания величин специфических активностей белков на основе разработанного нами ранее метода WebProAnalyst, использующего в качестве исходной информации множественные выравнивания семейств белков с известными величинами их специфической активности. Будет проведен анализ влияния аминокислотных замен, описанных в базе PDBSite, на специфическую активность белков, включая белки, функционирующие в составе изучаемых ГС.

Будет проведена интеграция разработанных информационных и программных продуктов в систему «КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОТЕОМИКА» для конвейерного высокопроизводительного анализа структурно-функциональной организации белков и их функциональных сайтов, обеспечивающего:

- предсказание пространственной (3-D) структуры белков по их аминокислотным последовательностям;

- быстрый поиск структурной гомологии белков по базе данных PDB;

- предсказание функциональных сайтов в 3-D структурах белков;

- количественный анализ взаимосвязи «структура-активность» в семействах родственных и мутантных белков;

- предсказание изменения термодинамической стабильности мутантных белков;

- молекулярное моделирование динамики и механики белков;

- оценку влияния аминокислотных замен в белках на их структурно-функциональные характеристики.

Будет создана база знаний по вывяленным особенностям структурно-функциональной организации белков, функционирующих в составе изучаемых ГС, включая влияние мутаций на их структуру и функцию, и расширение на этой основе ГС.

Бывшие сотрудники

Совместители

Публикации

2010	Expression and molecular characterization of the Mycobacterium tuberculosis PII protein Bandyopadhyay A, Arora A, Jain S, Laskar A, Mandal C, Ivanisenko VA, Fomin ES, Pintus SS, Kolchanov NA, Maiti S, Ramachandran S. J BIOCHEM, 2010, 147(2):279-89.
	Functional Divergence of Helicobacter pylori Related to Early Gastric Cancer Momynaliev KT, Kashin SV, Chelysheva VV, Selezneva OV, Demina IA, Serebryakova MV, Alexeev D, Ivanisenko VA, Aman E, Govorun VM. J PROTEOME RES, 2010, 9(1):254-67
	Visualization and analysis of a cardio vascular disease- and MUPP1-related biological network combining text mining and data warehouse approaches Sommer B, Tiys ES, Kormeier B, Hippe K, Janowski SJ, Ivanisenko TV, Bragin AO, Arrigo P, Demenkov PS, Kochetov AV, Ivanisenko VA, Kolchanov NA, Hofestädt R J INTEGR BIOINFORM, 2010, 7(1):148. doi: 10.2390/biecoll-jib-2010-148
	Веб-ориентированная система построения и исполнения комплексных запросов к реляционным источникам биологической информации на основе семантической формализации структуры данных Коротков Р.О., Деменков П.С., Иванисенко В.А. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии, 2010, Т. 8. № 3. С. 13-22.
	Высокая частота субоптимального качества спермы у жителей Сибирского региона (на примере г. Новосибирска) Осадчук Л.В.,. Клещев М.А, Темников Н.Д., Еркович А.А., Осадчук А.В. Андрология и генитальная хирургия, 2010, № 3. С. 52-55
2009	Implementation of a Non-bonded Interaction Calculation Algorithm for the Cell Architecture Fomin E.S., Alemasov N.A. Lect Notes Comput Sci, 2009, Vol. 5698, P. 399–405
	Promoters of the Genes Encoding the Transcription Factors Regulating the Cytokine Gene Expression in Macrophages Contain Putative Binding Sites for Aryl Hydrocarbon Receptor D. P. Furman, E.A. Oshchepkova, D.Yu. Oshchepkov, M.Yu. Shamanina, V.A. Mordvinov COMPUT BIOL CHEM, 2009, V. 33. №6. P. 465-468.
	Анализ распределения аденозин-фосфат связывающих сайтов белков на экзонной структуре гена Медведева И. В., Деменков П. С., Иванисенко В. А. Информационный вестник ВОГИС, 2009, Том 13, №1, стр. 122-127
	Выявление новых DRE в регуляторной области генов человека, кодирующих компоненты цитозольного комплекса арил-гидрокарбонового рецептора Д.Ю. Ощепков, Д.П. Фурман, Е.А. Ощепкова, А.В. Катохин, М.Ю. Шаманина, В.А. Мордвинов Информационный вестник ВОГИС, 2009, Т.13. № 1. С. 46-52.
2008	Functional divergence of H-pylori related to early gastric cancer Momynaliev KT, Kashin SV, Chelysheva VV, Selezneva OV. Demina IA, Serebryakova MV, Ivanisenko VA, Aman E, Akopian T, Govorun VM. HELICOBACTER, 2008, 5, 13, 477-477
	Regulatory region of human genes encoding macrophageal transcription factors possess multiple potential dioxin response elements Oshchepkova EA, Furman DP Oshchepkov DY, Katokhin AV, Shamanina MY, Mordvinov VA, Tsyrlov IB Organohalogen Compounds, 2008, V. 70. P. 001467-001470.
	TRRD: Technology for extraction, storage, and use of knowledge about the structural-functional organization of the transcriptional regulatory regions in the eukaryotic genes N.A. Kolchanov, E.V. Ignatieva, O.A. Podkolodnaya, E.A. Ananko, T.M. Khlebodarova, I.L. Stepanenko, T.I. Merkulova, V.M. Merkulov, N.L. Podkolodnyy, A.G. Romashchenko INTELL DATA ANAL, 2008, No. 5, Vol. 12, P. 443-461
	uORFs, reinitiation and alternative translation start sites in human mRNAs Kochetov A.V., Ahmad S., Ivanisenko V., Volkova O.A., Kolchanov N.A., Sarai A. FEBS LETT, 2008, 582. 1293-1297
	Associative Network Discovery (AND) компьютерная система для автоматической реконструкции сетей ассоциативных знаний о молекулярно-генетических взаимодействиях П.С. Деменков, Е.Э. Аман, В.А. Иванисенко Вычислительные технологии, 2008, 2, 13, 15-19
2007	Detection of new potentially active DRE sites in regulatory region of human genes encoding components of Ah receptor cytosolic complex Nedosekina EA, Oshchepkov DY, Katokhin AV, Kuznetsova TN, Shamanina MY, Mordvinov VA, Tsyrlov I Organohalogen Compounds, 2007, V. 69. P. 1889-1892.
	A mathematical model for the adenylosuccinate synthetase reaction involved in purine biosynthesis Evgeniya A Oshchepkova-Nedosekina, Vitalii A Likhoshvai THEOR BIOL MED MODEL, 2007, 4:11
	Mathematical model for suppression of subgenomic hepatitis C virus RNA replication in cell culture Mishchenko E.L., Bezmaternykh K.D., Likhoshvai V.A., Ratushny A.V., Khlebodarova T.M., Sournina N. Yu., Ivanisenko V.A., Kolchanov N.A. Journal of Bioinformatics and Computational Biology, 2007, Vol. 5, No. 02B pp.593-609
	Phylogenetic analysis of the p53 and p63/p73 gene families Pintus S.S., Fomin E.S., Oshurkov I.S., Ivanisenko V.A. In Silico Biology, 2007, 7(3), pp.319-332
	Web-based Computational Tools for the Prediction and Analysis of Post-translational Modifications of Proteins Ivanisenko V.A., Afonnikov D.A., Kolchanov N.A. Methods in Molecular Biology, 2007, 446, 363-384.
	Application of bioinformatics resources for genosensor design Khlebodarova T.M., Tikunova N.V., Kachko A.V., Stepanenko I.L., Podkolodny N.L., Kolchanov N.A. Journal of Bioinformatics and Computational Biology, 2007, V.5. P.507-520
2006	Prediction of the Changes in Thermodynamic Stability of Proteins Caused by Single Amino Acid Substitutions Demenkov P.S., Aman E.E., Ivanisenko V.A. BIOPHYSICS, 2006, т. 51, выпуск N7
	Библиотека программных компонент MOLKERN для построения программ молекулярного моделирования Фомин Э.С., Алемасов Н.А., Чирцов А.С., Фомин А.Э. BIOPHYSICS, 2006, т.51, вып.7