GLN -- 揭示蛋白质中套索型拓扑结构独特性的一种方法
摘要：蛋白质的功能特性主要由几何和拓扑决定。本文展示了如何使用高斯连结积分（GLN）作为一个环和一个尾巴的矩阵图来研究具有闭环（如套索）的蛋白质的几何和拓扑。我们显示GLN方法是一种比其他方法更快速检测套索蛋白质纠缠的技术。基于GLN技术，我们对PDB中的所有蛋白质进行了全面分析，并将其与聚合物的统计特性进行了比较。我们发现在蛋白质中，负交叉的套索明显多于正交叉的套索，maxGLN（环和尾巴之间的最大GLN值）的平均值与尾巴的长度呈对数关系，与聚合物类似。接下来，我们展示了高和低的GLN值如何与蛋白质的内部灵活性相关，并展示了以矩阵图的GLN如何用于研究蛋白质的折叠和展开路径。最后，我们讨论了GLN方法如何应用于研究两个结构之间的纠缠，其中没有一个是闭环。由于这种方法比其他连结不变量更快，下一步将评估更长分子中的套索，如RNA或单个染色体中的环。
作者：Wanda Niemyska, Kenneth C. Millett and Joanna I. Sulkowska
论文ID：2005.05015
分类：Biomolecules
分类简称：q-bio.BM
提交时间：2020-05-12