The Glycine N-Methyltransferase Case Study: Another Challenge for QM-Cluster Models?
The Glycine N-Methyltransferase Case Study: Another Challenge for QM-Cluster Models?
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甘氨酸 N-甲基转移酶案例研究：QM 簇模型的另一个挑战？
DOI：
10.1021/acs.jpcb.3c04138
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
DeYonker,NathanJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cheng,Qianyi;DeYonker,NathanJ
用残基相互作用网络残基选择器(RINRUS)生成的QM簇模型研究了甘氨酸N-甲基转移酶(GNMT)催化的SAM和甘氨酸之间的甲基转移反应。RINRUS是一个基于Python的工具，可以通过基于规则处理活性中心残基相互作用网络来构建QM簇模型。这种建立酶模型的方法可以定量分析残基和片段对酶的动力学和热力学性质的贡献。许多残基片段对GNMT催化反应是重要的，例如与甘氨酸底物相互作用的Gly137、Asn138和Arg175，以及与SAM辅因子相互作用的Trp30、Asp85和Tyr242。我们的研究表明，与甘氨酸底物和SAM辅助因子相互作用的活性部位片段必须都包括在QM-簇模型中。尽管所提出的机制是一个简单的一步反应，但GNMT可能是一个相当具有挑战性的研究QM团簇模型的案例，因为在能量学中的会聚需要具有>；350原子的模型。用官能团对称性微扰理论的定性接触数排序或定量相互作用能建立的“最大”QM团簇模型提供了令人满意的结果。因此，在RIN中正确地识别了有助于GNMT中甲基转移反应的能量学的重要残基片段。这项工作的观察为更好地建立构建原子级酶模型的有效方法提供了新的方向。
The methyl transfer reaction between SAM and glycine catalyzed by glycineN-methyltransferase (GNMT) was examined using QM-cluster models generated by Residue Interaction Network ResidUe Selector (RINRUS).RINRUSis a Python-based tool that can build QM-cluster models with rules-based processing of the active site residue interaction network. This way of enzyme model-building allows quantitative analysis of residue and fragment contributions to kinetic and thermodynamic properties of the enzyme. Many residue fragments are important for the GNMT catalytic reaction, such as Gly137, Asn138, and Arg175, which interact with the glycine substrate, and Trp30, Asp85, and Tyr242, which interact with the SAM cofactor. Our study shows that active site fragments that interact with the glycine substrate and the SAM cofactor must both be included in the QM-cluster models. Even though the proposed mechanism is a simple one-step reaction, GNMT may be a rather challenging case study for QM-cluster models because convergence in energetics requires models with >350 atoms. “Maximal” QM-cluster models built with either qualitative contact count ranking or quantitative interaction energies from functional group symmetry adapted perturbation theory provide acceptable results. Hence, important residue fragments that contribute to the energetics of the methyl-transfer reaction in GNMT are correctly identified in the RIN. Observations from this work suggest new directions to better establish an effective approach for constructing atomic-level enzyme models.
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