Computational approaches to investigate structural and functional properties of transmembrane proteins

Abstract

In this thesis, we present the development and implementation of computational methods to investigate structural and functional properties of transmembrane proteins. To identify pores and pore lining-residues of known protein structures, we developed the toolkit PROPORES. PROPORES is a grid-based method that avoids the orientation dependence of most grid-based approaches. As an application, we used PROPORES to identify pore-lining residues of a non-redundant set of alpha-helical transmembrane protein structures. Based on this dataset, the tool PRIMSIPLR was developed to predict pore-lining residues of alpha-helical transmembrane proteins from their sequences. Besides, we performed coarse-grained Brownian dynamics simulations for the translocation of protein-like particles through nanopores. We found that the geometric constriction by the narrow pore leads to an accumulation of the larger particles at the pore entrance, which in turn compensates for the reduced diffusivity of the protein particles inside the pore. Docking simulations were also performed to identify possible cholesterol binding sites on the lipid exposable surface of the protein CXCR4. Experimental studies show that cholesterol binding is important for the function of CXCR4 transmembrane receptor which is a coreceptor for HIV infection. We hope these studies can provide useful microscopic details, structural features, and suggest possible mechanisms to the experimental biologists working on transmembrane proteins.

Die vorliegende Dissertation behandelt die Entwicklung bioinformatischer Methoden zur Untersuchung struktureller und funktionaler Eigenschaften von Transmembranproteinen. Zunächst haben wir mit PROPORES eine Software entwickelt, die zur Identifikation von Poren sowie porenständigen Residuen bei bekannten Proteinstrukturen verwendet werden kann und die im Gegensatz zu den meisten grid-basierten Methoden orientierungsunabhängig funktioniert. In einer Fallstudie verwendeten wir PROPORES, um porenständige Residuen von alpha-helikalen Transmembranproteinen in einem nicht-redundanten Datensatz zu identifizieren. Basierend auf diesen Daten haben wir die Software PRIMSIPLR entwickelt, um sequenzbasierte Vorhersagen für die besagten Residuen der Proteine zu treffen. Darüberhinaus haben wir mithilfe Brown'scher Dynamiksimulationen die Translokation von Protein-ähnlichen Partikeln durch Nanoporen errechnet. Dabei war festzustellen, dass die geometrische Einschränkung enger Poren zu einer Anhäufung der großen Partikel am Poreneingang führt, was wiederum eine reduzierte Diffusität der Proteinmoleküle im Inneren der Pore zur Folge hat. Experimentelle Studien lassen vermuten, dass die Bindung von Cholesterol an den CXCR4 Transmembranrezeptor eine wichtige Rolle bei dessen Funktion spielt. Da dieser als Corezeptor auch bei der HIV-Infektion eine wichtige Rolle hat, verwendeten wir Dockingsimulationen, um mögliche Cholesterolbindungsstellen auf der lipidständigen Oberfläche zu identifizieren.