Identification of hot-spot residues in protein-protein interactions by computational docking.
Identification of hot-spot residues in protein-protein interactions by computational docking.
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DOI：
10.1186/1471-2105-9-447
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发表时间：
2008-10-21
影响因子：
3
通讯作者：
Fernández-Recio J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Grosdidier S;Fernández-Recio J
由于生物技术和治疗的原因，蛋白质-蛋白质相互作用的研究变得越来越重要。我们可以在其中定义两个主要领域：蛋白质-蛋白质结合模式的结构预测，以及相互作用的相关残基（所谓的“热点”）的识别。这些热点残基具有很高的兴趣，因为它们被认为是破坏蛋白质-蛋白质相互作用的可能方式之一。不幸的是，大规模的实验测量残留物的结合能的贡献，丙氨酸扫描实验的基础上，是昂贵的，因此数据是相当有限的。最近的热点预测的计算方法已被报道，但它们通常需要复杂的结构。我们在这里应用归一化接口倾向（NIP）的值来自刚体对接与静电和去溶剂化评分的相互作用热点的预测。该参数识别相互作用蛋白上的热点残基，其预测率与其他现有方法相当（高达80%的阳性预测值），并且具有不需要任何先前的复合物结构知识的优点。来自刚体对接的NIP值可以可靠地识别一些热点残留物，其贡献的相互作用产生的静电和去溶剂化效应。我们的方法可以提出残基来指导生物学或治疗兴趣的复合物的实验，即使在没有可用的复合物3D结构的情况下。
The study of protein-protein interactions is becoming increasingly important for biotechnological and therapeutic reasons. We can define two major areas therein: the structural prediction of protein-protein binding mode, and the identification of the relevant residues for the interaction (so called 'hot-spots'). These hot-spot residues have high interest since they are considered one of the possible ways of disrupting a protein-protein interaction. Unfortunately, large-scale experimental measurement of residue contribution to the binding energy, based on alanine-scanning experiments, is costly and thus data is fairly limited. Recent computational approaches for hot-spot prediction have been reported, but they usually require the structure of the complex. We have applied here normalized interface propensity (NIP) values derived from rigid-body docking with electrostatics and desolvation scoring for the prediction of interaction hot-spots. This parameter identifies hot-spot residues on interacting proteins with predictive rates that are comparable to other existing methods (up to 80% positive predictive value), and the advantage of not requiring any prior structural knowledge of the complex. The NIP values derived from rigid-body docking can reliably identify a number of hot-spot residues whose contribution to the interaction arises from electrostatics and desolvation effects. Our method can propose residues to guide experiments in complexes of biological or therapeutic interest, even in cases with no available 3D structure of the complex.
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