Взаимодействия белков с РНК – структурный компьютерный анализ
Курсовая работа
Выполнила студентка 4 курса, 541 группы Ревтович Светлана
Самарский Государственный Университет
Самара 2001
Введение
Обзор литературы
Ранние представления об РНК-белковых взаимодействиях
РНК-связывающие структурные мотивы в белках
Изучение свойств РНК-связывающих белков привело к обнаружению в этих белках ряда и консервативных мотивов. Их открытие позволило начать классификацию РНК-связывающих белков, исходя из их структурных особенностей, а также предсказывать РНК-связывающие свойства белков [8]. В настоящее время выделяют следующие основные мотивы:
РНП (ribonucleoprotein) мотив - наиболее распространён, состоит из двух коротких последовательностей РНП1 (октамер) и РНП2, разделённых примерно 30 аминокислотами [17].
S1 мотив – в состав входит пять антипараллельных b-тяжей. Ряд консервативных ароматических и заряженных аминокислот, расположенных в петле между тяжами b1 и b2, в середине b2, в конце b3 и в повороте между b4 и b5 находятся поблизости друг от друга и, вероятно, формируют РНК-связывающий участок домена [10].
Домен холодового шока – состоит из пяти b-тяжей с РНП-последовательностью, расположенной в одном из тяжей и структурно очень схож с S1 мотивом [38].
КН мотив – содержит стабильную baabba структуру.[11] Точная роль мотива в РНК-связывании неизвестна.
Мотив DSRM – имеет abbba топологию. Возможный участок связывания находится в петле между b-тяжем и С-концевой a-спиралью [9].
RGG мотив – содержит 20-25 аминокислот и обычно имеется в комбинации с РНК-связывающими мотивами других типов. Он состоит из близкорасположенных поворотов Arg-Gly-Gly (RGG), расположенных среди других, часто ароматических аминокислот [8].
Мотив ARM – состоит из 10-20 аминокислот с большим количеством аргинонов. Встречается в вирусных и фаговых белках.
Домены с «цинковыми пальцами» - содержит последовательности СХ4СХ12НХ3-4Н и соответствующее число ионов цинка, связанные цистеинами и гистидинами [17].
Другие РНК-связывающие мотивы. Существует ряд других консервативных последовательностей, не имеющих гомологии с уже перечисленными мотивами. Например, мотив белка-аттенюатора триптофанового оперона из B.subtilis. [2].
Взаимодействия белков с матричными РНК
Механизм мРНК-белковых узнаваний является, пожалуй, наименее изученным вопросом в проблеме РНК-белковых взаимодействий, в виду отсутствия структур, решённых с достаточно высоким разрешением (исключение - комплекс L30-мРНК).
Однако, опираясь на данные полученные методом ядерного магнитного резонанса было сделано предположение, что основную роль в процессе мРНК-белкового узнавания играют приведённые ранее консервативные мотивы. Например, RNP1 и RNP2 (белок U1A), домен холодового шока и гидрофильный С-концевой домен с чередующимися кластерами отрицательно и положительно заряженных аминокислотных остатков (Y-box-белки).
Современные методы исследования РНК-белковых взаимодействий
Биохимические методы
К биохимическим методам относятся определение констант связывания на фильтрах, подвижность в геле и центрифугирование в градиенте сахарозы.
Связывание на фильтрах
Является стандартно используемой методикой для определения РНК-белковых взаимодействий и оценки константы связывания. Принцип данного метода основан на способности нитроцеллюлозных фильтров удерживать белки, а также связанные РНК, пока несвязанные РНК проходят через фильтр. Несмотря на свою концептуальную простоту, метод всё же не является достаточно надёжным и не подходит для изучения некоторых РНК-белковых комплексов: он хорошо работает для сравнительно небольших молекул РНК, большие же молекулы РНК-белковых комплексов часто не удерживаются.
Методика заключается в том, что эквимолярные количества радиоактивной РНК смешиваются с белком в различной концентрации и фильтруются через нитроцеллюлозные фильтры. В идеале при высокой концентрации белка должно удерживаться до 100% РНК, в действительности же этот процент значительно меньше. Кроме того, белковые фракции также могут не удерживаться фильтром. Например, при анализе взаимодействия белка L18 с 5S рРНК было обнаружено, что эффективность связывания комплекса 5SрРНК-L18 составляла 35% при удержании 65% белка L18, и < 5% для свободной 5S рРНК. Тем не менее, точность измерения не зависит непосредственно от эффективности задерживания.
На оценку эффективности связывания влияют многие параметры, и они должны быть оптимизированы для каждого конкретного случая:
Буфер: Повышение концентрации солей уменьшает эффективность связывания. Для большинства комплексов концентрация одновалентных ионов должна составлять около 150 mM, чтобы гарантировать специфичность связываться.
Температура: Низкая температура увеличивает эффективность связывания.
Скорость подачи буфера и условия промывки: скорость подачи буфера должна быть постоянной (одной и той же) в каждом эксперименте. Неспецифическое удержание несвязанного РНК на фильтре можно уменьшать интенсивной промывкой, но зачастую это ведёт и к снижению специфической сорбции в целом. Поэтому для некоторых комплексов применяется промывка небольшим объёмом, в то время как для других комплексов наилучшие результаты получаются при промывке большими объёмами.
Ренатурация РНК: хорошо известно, что разные препараты РНК дают различную эффективность связывания. Тщательная ренатурация уменьшает вариабельность между этими препаратами [23].
Подвижность в геле
Оценка подвижности в геле основана на различии в подвижности между свободными РНК и РНК-белковыми комплексами при их миграции в нативном полиакриламидном геле. Возрастающий размер комплекса, а также небольшой положительный заряд связанных с белками нуклеиновых кислот вызывает различие в их подвижности.
Метод позволяет напрямую оценить стехиометрию РНК-белкового комплекса. Если связывается более чем один белок, то видны дополнительные сдвиги (supershifts) в мобильности РНК. При добавления антител, эту особенность можно использовать для идентификации белков в комплексе, когда для образования комплекса используются неизвестные препараты белка.
Основная проблема выполнения данной методики – это выбор условий, обеспечивающих специфическое РНК-белковое связывание. Главное при этом - выдержать высокую концентрацию солей (300-500 mM NaCI или KC1), но при этом надо учитывать, что высокая концентрация соли зачастую увеличивает и процент диссоциации комплекса при электрофорезе. Таким образом, концентрация солей должна быть оптимизирована в зависимости от конкретного эксперимента. Многие эксперименты по определению подвижности в геле РНК-белковых комплексах изучаются в 50 mM трис-глициновых буферах, а, например, специфические комплексы Escherchia coli требуют по крайней мере дополнительного добавления 150 mM Na 
и 5 mM Mg 
.
Если комплекс чувствителен к повышению солевой концентрации, неспецифическое связывание может быть уменьшено добавлением носителя РНК [23].
Физические методы
Основаны на решении пространственных структур РНК-белковых комплексов с атомарным разрешением. К этим методам относят метод ядерного магнитного резонанса (ЯМР) и метод рентгеноструктурного анализа.
Метод ЯМР позволяет видеть структуру макромолекулы в растворе без ограничений на взаимное расположение атомов, накладываемых кристаллической упаковкой. В настоящее время из-за сложности и величины РНК-белковых комплексов сфера его применения сильно ограничена.
Наиболее эффективным и универсальным методом определения трёхмерной структуры РНК-белковых комплексов с атомным разрешением является рентгеноструктурный анализ. Метод основан на свойстве биологических макромолекул образовывать монокристаллы, представляющих собой множество идентичных молекул, упорядоченных определенным образом. С кристаллов возможно получение рентгеновской дифракционной картины, с последующим анализом полученных данных и построении на их основе карты электронной плотности. Затем получают пространственную модель структуры, которая после ряда уточнений минимизируется по химической и кинетической энергиям [5].
Наряду с методом ядерного магнитного резонанса, рентгеноструктурный анализ также не лишён своих недостатков, наиболее значимыми из которых являются проблема кристаллизации РНК-белковых комплексов (необходимо наличие достаточно крупных, стабильных и однородных кристаллов), а так же фазовая проблема, решаемая методами изоморфного замещения, молекулярного замещения и аномальной дисперсии на нескольких длинах волн.
В последние годы, благодаря использованию синхротронного излучения, новых типов детекторов, а также разработке новых программ для обработки данных и расчёта фаз, метод рентгеноструктурного анализа получил наиболее широкое распространение.
Экспериментальная часть
Функции вращения
Преобразование можно найти путем сравнения функций Паттерсона кристалла неизвестной молекулы Px и модели Pm. Критерием соответствия ориентации модели и неизвестной молекулы служит так называемая функция вращения, которая представляет собой интеграл перекрывания функций Px(r) и Pm(r) в элементе объема U и имеет максимумы если системы внутренних векторов модели и неизвестной молекулы ориентированы одинаково. Существуют методы расчета функции вращения как в прямом [22] так и в обратном пространстве [37]. В случае прямого пространства функции Паттерсона Px и Pm рассчитываются в явном виде при заданном разрешении с помощью преобразования Фурье. Затем происходит вращение Pm относительно Px с заданным шагом и ищутся максимумы функции вращения:
, (1)
где область интегрирования U - как правило сферический слой с центром в начале координат, задающийся минимальным и максимальным радиусами rmin и rmax, соответственно. Радиус rmin выбирается таким образом, чтобы исключить пик функции Паттерсона в начале координат (обычно rmin ³ 2Å), который может порождать ошибки при численном интегрировании. Радиус rmax выбирается так, чтобы включить в область интегрирования максимальное количество внутримолекулярных векторов при минимально-возможном количестве межмолекулярных [5].
Для уменьшения расчетных затрат при численном интегрировании на сетке используются только те точки, в которых функция Pm принимает наибольшие значения, а значения функции Px в этих точках рассчитываются с помощью процедуры интерполяции [22].
Применяя преобразование Фурье и теорему Парсеваля для уравнения (1) можно получить выражение для функции вращения в обратном пространстве [37]:
, (2)
где h = (h,k,l) обозначает миллеровские индексы, а - транспонированную матрицу оператора . Действие на |Fm(h)|2 будет в общем случае приводить к возникновению точек в обратном пространстве, которые не описываются целочисленными индексами (h,k,l). Значения |Fm(h)|2 в таких точках могут быть получены с помощью так называемой интерференционной функции G [2]:
(3)
Анализ максимумов R() позволяет не только выявить наиболее вероятные ориентации модели в ячейке кристалла неизвестной молекулы, но и, в случае нескольких молекул в независимой части элементарной ячейки, найти операции точечной некристаллографической симметрии, связывающие ориентации этих молекул.
Функции трансляции
Вторым этапом решения задачи молекулярного замещения является определение положения ориентированной молекулы в ячейке кристалла. Критерием соответствия положения модели и неизвестной молекулы служит функция трансляции. Существует много вариантов определения функции трансляции, в которых используются как функции Паттерсона [3, 36] так и коэффициенты корреляции между экспериментальными и расчетными амплитудами структурного фактора [20]. Функция трансляции может также включать фазовую информацию [4] и ограничения на возможную кристаллическую упаковку молекул [22]. Основной целью при этом является нахождение глобальных максимумов функции трансляции в зависимости от вектора трансляции v, описывающего положение модели в элементарной ячейке. Эта задача обычно решается с помощью процедуры поиска на сетке разбитой по компонентам вектора v.
Функция трансляции, в которой используется перекрывание между экспериментальной и расчитанной по модели функциями Паттерсона имеет общий вид:
, (4)
где Sj обозначает операторы симметрии данной группы [15].
Наличие экспериментальной фазовой информации может существенно повысить отношение сигнал-шум в пиках функции трансляции, даже если экспериментальный набор фаз содержит значительные ошибки (например, в тех случаях, когда имеется только одна изоморфная производная). В формулировке Рида и Ширбека [35] функция трансляции, включающая фазовую информацию, определяется следующим образом:
, (5)
где ρx и ρm – функции экспериментальной и модельной электронной плотности, соответственно.
Кроме правильной ориентации модели, к основным факторам влияющим на точность решения функции трансляции относятся качество и полнота модели и рентгеноструктурных данных, диапазон разрешений, а также критерий отбора в соответствии с которым те или иные структурные амплитуды включаются в расчет. Также как и для функции вращения, исключение слабых рефлексов из экспериментального набора данных (без заметного ущерба для полноты набора) может несколько снизить уровень шума функции трансляции [7].
После того как решения функции трансляции получены их уточняют с помощью процедуры оптимизации ориентации и положения модели как твердого тела по методу сопряженных градиентов (например, процедура FIT в AmoRe [11] или RIGID_BODY в CNS [6]).
Методы 6-мерного поиска
При использовании моделей плохого качества (например, в случае низкой гомологии) или моделей описывающих лишь малую часть неизвестной структуры часто возникает ряд проблем, затрудняющих решение задачи молекулярного замещения обычными методами. Значительные ошибки функции вращения, неизбежно возникающие в таких случаях, усугубляют собственные ошибки функции трансляции и приводят либо к полному отсутствию правильных решений, либо к тому, что эти решения оказываются среди максимумов, лежащих на уровне шума и нет достоверных критериев позволяющих однозначно выделить их среди прочих.
Единственным на сегодняшний день общим подходом, позволяющим решать вышеперечисленные проблемы и до определенной степени расширить границы применимости метода молекулярного замещения, является отказ от разделения задачи на поиск решений функций вращения и трансляции и применение процедуры 6-мерного поиска с одновременным варьированием как углов Эйлера (α,β,γ), так и компонент вектора трансляции (vx,vy,vz). Но, несмотря на значительный прогресс вычислительной техники, ни в одной из существующих программ, включая самые современные, 6-мерный поиск не проводится напрямую, как систематический поиск на 6-мерной сетке. Таким образом, ни одна из существующих программ не гарантирует нахождения абсолютных максимумов объединенной функции вращения-трансляции.
Не так давно, двумя группами независимо были предложены стохастические алгоритмы 6-мерного поиска, которые позволили создать программы, ставшие стандартным инструментом в рентгеновской кристаллографии макромолекул:
В работе Киссинджера и др. [26] был применен так называемый эволюционный алгоритм, который принадлежит к семейству алгоритмов стохастической оптимизации, включающему такие методы как Монте-Карло [28] и медленный отжиг [25].
Генетический алгоритм, независимо предложенный Чангом и Льюисом [14], основан на том же самом принципе, что и эволюционный и отличается от последнего лишь некоторыми деталями реализации. Подобный подход применялся также для разработки процедуры поиска положений тяжелых атомов в тяжелоатомных производных кристаллов макромолекул [13] и в прямых методах расчета фаз для кристаллов вирусных частиц [29].
Эволюционный алгоритм использует принцип естественного отбора для нахождения оптимальных решений. Вначале генерируется набор случайных решений, задающих одновременно и ориентацию и положение модели в элементарной ячейке. Затем рассчитываются структурные факторы Fm для каждого решения и производится отбор лучших решений исходя из коэффициента линейной корреляции [26].
Отобранные решения сохраняются и используются для создания нового набора с тем же количеством элементов, что и в предыдущем. Недостающие элементы нового набора получают, внося в ориентации и положения отобранных решений случайные изменения в соответствии с нормальным распределением. Таким образом, плотность распределения элементов нового набора уже не будет равномерной, а будет иметь максимумы в окрестностях отобранных решений. Затем снова происходит расчет структурных факторов Fm, отбор лучших решений, создание следующего набора, и так далее, пока не будет получено решение с некоторым оптимальным значением коэффициента линейной корреляции. На последней стадии, для лучшего отобранного решения проводится оптимизация ориентации и положения модели как твердого тела по методу сопряженных градиентов [33].
Скорость 6-мерного поиска с использованием эволюционного алгоритма значительно увеличивается за счет применения метода непрерывных преобразований структурных факторов [14, 26]. В этом методе структурные факторы рассчитываются один раз с помощью быстрого преобразования Фурье (FFT) для модели, помещенной в начало координат искусственной ячейки симметрии P1. В ходе 6-мерного поиска, изменение ориентации модели учитывается путем ортогональных преобразований индексов обратной решетки и использования линейной интерполяции в обратном пространстве. Изменение положения модели учитывается применением соответствующих фазовых сдвигов. При этом, принимаются во внимание вклады всех симметрически связанных молекул.
Одной из серьезных проблем, возникающих при уточнении фаз, полученных методом молекулярного замещения, является так называемая “model-bias” проблема [34]. Эта проблема проявляется в том, что если часть модели не соответствует реальной структуре, то на карте электронной плотности, рассчитанной по модели, данный участок будет в большей степени соответствовать модели чем реальной структуре. Традиционно, эта проблема решается с помощью OMIT карт электронной плотности, рассчитанных по модели, из которой исключен интересующий участок. С введением Брюнгером в программу CNS [6] возможности модификации электронной плотности рассчитанной по модели, появился еще один способ решения этой проблемы.
Таким образом, метод молекулярного замещения представляет собой мощный инструмент в кристаллографии макромолекул, который в случае высокой гомологии позволяет быстро и эффективно решать фазовую проблему. По мере того как количество известных структур макромолекул неуклонно растет, метод молекулярного замещения становится все более и более актуальным.
Решение проблемы фаз
Первоначальный набор фаз получен с помощью метода молекулярного замещения. Основой для модели послужила структура с заменой Met на SeMet комплекса S15(I11M+A79M)-16SрРНК.
Для решения задачи молекулярного замещения использовалась процедура оптимизации ориентации и положения модели как твердого тела по методу сопряженных градиентов. Расчеты проводились с помощью программы комплекса CNS RIGIT-BODY REFINEMENT. Полученный R-фактор (0,339), показал, что при общей гомологии комплексов (»99%) всё же наблюдается расхождение в боковых цепях и петлях.
Результаты и их обсуждение
В результате проделанной работы была построена модель структуры комплекса S15-16SрРНК (S15 T3C мутант).
Модель была уточнена до R-фактора 24,5% и Rfree 30,9% при разрешении до 2,9Е, и включает 86 аминокислотных остатков и 57 нуклеотидов. Общее число атомов модели в независимой части элементарной ячейки составило 1943. Модель обладает хорошими стехиометрическими параметрами и не содержит остатков, расположенных в запрещенных областях карты Рамачандрана.
Таблица 2.2.1. Статистика уточнения структуры комплекса комплекса S15-16SрРНК (S15 T3C мутант)
| Пространственная группа | Р6422 |
| Параметры ячейки (Е) | a=128.228, b= 128.2286, c=64.9505 |
| Длина волны (Е) | 0,933 |
| Разрешение (Е) | 500 - 2,9 |
| Избыточность | 5,9 |
| Полнота набора (%) | 98,0 |
| Rsym (%) | 3,1 |
| Rcryst/Rfree (%) | 24,5/30,9 |
| Разрешение (Е) | 6,0 – 2,9 |
| Число рефлексов | 8209 |
Вср (Е  )
| 44,8 |
| R.m.s.d. связей (Е) | 0,006 |
| R.m.s.d. углов (°) | 1,2 |
Как видно из рисунка 2.2.1., белок S15 относится к семейству a-спиральных белков и состоит из четырёх a-спиралей, взаимодействующих с 16SрРНК и стабилизирующих данную структуру.
Фрагмент 16S рРНК из T.thermophilus (рис. 2.2.2.) длиной 57 нт состоит из укороченных спиралей Н20, Н21 и Н22. Спираль Н22 стыкуется со спиралью Н21, образуя вытянутую структуру, а спираль Н20 прилегает к ней под углом примерно в 60°.
рис.2.2.1. Структура белка S15 (T3C мутант)
рис. 2.2.2. Структура фрагмента 16S рРНК
Белок S15 распознаёт на поверхности РНК два удалённых участка, один из которых располагается в верхней части спирали H22, а другой – в районе соединения трёх спиралей РНК (рис. 2.2.3.). Участки отстают друг от друга на один виток спирали.
рис.2.2.3. Структура комплекса S15-16SрРНК (S15 T3C мутант)
Выводы:
Получен и обработан набор дифракционных данных для комплекса S15-16SрРНК (S15 T3C мутант).
Методом молекулярного замещения определена структура комплекса.
Показано, что рибосомный белок комплекса S15 связывается с 16S рРНК в двух пространственно удалённых участках.
Показано, что мутация Т3С не изменяет пространственной структуры комплекса и структуры РНК-белкового интерфейса.
Список литературы
Серганов А.А. (1997) Изучение РНК-связывающих свойств рибосомного белка S15 из Thermus thermophilus. Диссертация, МГУ.
Anston A.A., Otridge J., Brzozowski A.M., Dodson E.J., Dodson G.G., Wilson K.S., Smith T.M., Yang M., Kurecki T., Gollnick P. (1995). Biochemestry. 18: 693-700
Argos P. & Rossmann M.G. (1980) in “Theory and Practice of Direct Methods in Crystallography” (Ladd and Palmer, eds.), pp.361-417. Plenum, New York.
Bentley G.A. & Houndusse A. (1992), Acta Cryst. A48, 312-322.
Blundell T.L. & Johnson L.N. (1974) Protein Crystallography. Academic Press, New York.
Brunger A.T., Adams P.D., Clore G.M., DeLano W.L., Gros P., Grosse-Kunstleve R.W., Jiang J., Kuszewski J., Nilges M., Pannu N.S., Read R.J., Rice L.M., Simonson T., Warren G.L. (1998) Crystallography & NMR System: A New Software Suite for Macromolecular Structure Determination. Acta Cryst. D54, 909-921.
Brunger A.T., Milburn M.V., Tong L., de Vos A.M., Jancarik J., Yamazumi Z., Nishimura S., Ohtsuka E., Kim S.-H. (1990), Proc. Natl. Acad. Sci. USA 87, 4849-4853.
Burd C.G. Dreifuss G. (1994). Conserved structures and diversity of functions of RNA-binding proteins. Science 265: 615-620
Bycroft M., Grunert S., Murzin A., Proctor M., Johnston D. (1995). NMR solution structure of a dsRNA binding domain from Drosophila staufen protein reveals homology to the N-terminal domain of ribosomal protein S5. EMBO J. 14: 3563-3571
Bycroft M., Hubbard T.J.P., Proctor M., Freund S.M.V., Murzin A. (1997). The solution structure of the S1 RNA binding domain: a member of an ancient nucleic acid-binding fold. Cell 88: 235-242
Castellano E., Oliva G., Navaza J. (1992), J. Appl. Cryst. 25, 281.
Cate J.H., Gooding A.R., Podell E., Zhou K., Golden B.L., Szewczak A.A., Kundrot C.E., CechT.R., Doudna J.A. (1996). RNA tertiary structure mediation by adenosine platforms. Science 273: 1696-1699
Chang G. & Lewis M. (1994), Acta Cryst. D50, 667-674.
Chang G. & Lewis M. (1997) Molecular Replacement Using Genetic Algorithms. Acta Cryst. D53, 279-289.
Crowther R.A. & Blow D.M. (1967), Acta Cryst. 23, 544-548.
Crowther R.A. (1972) in “The Molecular Replacement Method”, Int. Sci. Rev. No.13 (Rossmann M.G., ed.). Gordon & Breach, New York.
Draper D.E. (1995). Protein-RNA recognition. Annu. Rev. Biochem. 64: 593-620
Draper D.E. (1996) Ribosomal protein-RNA interactions. In Ribosomal RNA: structure, evolution, processing and function in protein biosynthesis. Eds. Zimmermann R.A., Dahlberg A.E. Boca Raton, Florida, CRC Press, 171-198
Franklin C., Shi J.P., Shimmel P. (1992). Overlapping nucleotide determinante for specific aminocylation of RNA. Science. 225: 1121-1125
Fujinaga M. & Read R.J. (1987), J. Appl. Cryst. 20, 517-521.
Harada Y., Lifchitz A., Berthou J., Jolles P. (1981), Acta Cryst. A37, 398-406.
Huber R. (1965), Acta Cryst. A19, 353-356.
Kjems J., Egebjerg J., Christiansen J. (1998) Laboratory techniques in biochemistry and molecular biology. Elsevier, 237
Kim J.L., Nikolov D.B., Burley S.K. (1993). Co-crystal structure of TBP recognizing the minor groove of a TATA element. Nature 365: 520-527
Kirkpatrick S., Gelatt C.D. Jr & Vecchi M.P. (1983), Science, 220, 671-680.
Kissinger C.R., Gehlhaar D.K., Fogel D.B. (1999) Rapid automated molecular replacement by evolutionary search. Acta Cryst. D55, 484-491.
Marino J.P., Gregorian R.S., Csankovski G., Grothers D.M. (1995). Ent helix formation between RNA hairpins with complementary loops. Science 268: 1448-1254
Metropolis N., Rosenbluth A.W., Rosenbluth M.N., Teller A. & Teller E. (1953), J. Chem. Phys. 21, 1087-1092.
Miller S.T., Hogle J.M. & Filman D.J. (1996), Acta Cryst. D52, 235-251.
Musco G., stier G., Joseph C., Morelli M.A.C., Nilges M., Gibson T.J., Pastore A.. (1996) Thre-dimensional structure and stability of the KH domain: molecular insight into the fragile X syndrome. Cell 85: 237-245
Nevskaya, N., Tishchenko, S., Nikulin, A., Al-Karadaghi, S., Liljas, A., Ehresmann, B., Ehresmann, C., Garber, M., Nikonov, S. (1998) Crystal Structure of Ribosomal Protein S8 from Thermus Thermophilus Reveals a High Degree of Structural Conservation of a Specific RNA Binding Site. J.Mol.Biol. 279, 233-244.
Normanly J., Abelson J. (1989). TRNA identity. Annu. Rev. Biochem. 58: 1029-1049
Powell M.J.D. (1977), Math. Programming, 12, 241-254.
Read R.J. (1997) Model Phases: Probabilities and Bias. In Methods in Enzymology, 277, 110-128, Academic Press.
Read R.J. & Schierbeek A.J. (1988), J. Appl. Cryst. 21, 490-495.
Rossmann M.G., Blow D.M., Harding M.M., Coller E. (1964), Acta Cryst. 17, 338-342.
Rossmann M.G. & Blow D.M. (1962), Acta Cryst. 15, 24-31
Schindelin H., Marahiel M.A., Heinemann U. (1993). Universal nucleic acid-binding domain revealed by crystal structure og the B.subtilis major cold-shock domain. Nature 364: 164-168
Seeman N., Rosenberg J.M., Rich A. (1976). Sequence-specific recgnition of double helical nucleic acids by proteins. Pros. Natl, Acad. USA 73: 804-808
von Hippel P.H., McGhee J.D. (1972). DNA-protein interactions. Annu. Rev. Biochem. 41: 231-298
Weeks K.M., Crothers D.M. (1993). Major grove accessibility of RNA. Science 261: 1574-1577
Взаимодействия белков с РНК – структурный компьютерный анализ
Курсовая работа
Выполнила студентка 4 курса, 541 группы Ревтович Светлана
Самарский Государственный Университет
Самара 2001
Введение
Обзор литературы
Дата: 2019-07-24, просмотров: 151.
