Conformation of peptides in the unfolded state: A course-grained model representation

Proteinler, dogal hallerine birincil yapılarında birbirine zincir üzerinde yakın ve yakın olmayan amino asitler arasında kurulan etkilesimler yardımıyla sahip olur. Yakın komsu etkilesimleri, proteinlerin bulunabilecegi konformasyonların sayısını sınırlar; bununla beraber proteinlerin fizyolojik olarak aktif halde bulundukları dogal hallerine kavusmaları birbirine yakın komsu olmayan amino asitler arasında kurulan etkilesimlerin de yardımıyla gerçeklesir. Proteinlerin üçüncül yapılarının belirlenmesinde, yukarda da belirtildigi gibi, birincil yapıda birbirine yakın ve yakın olmayan amino asitler arasındaki etkilesimler etkili olmaktadır; fakat kesin bir sekilde aydınlatılamayan nokta bu iki tip etkilesimin proteinlerin dogal hallerinin kazanılmasına hangi oranda katkı sagladıgıdır. Bu çalısma, bu iki tip etkilesimin oranının aydınlatılmasına bir zemin hazırlayacaktır. Bu çalısmada, Markov varsayımına göre olusturulan istatistiksel agırlık matrisleri kullanılarak, bu iki etkilesimin, verilen bir peptit dizisinin ortasındaki amino asitin konformasyon tercihine ne ölçüde katkı sagladıgı incelendi. Dönme açılarını degisik dönme izomerleri olarak gruplandıran (Rotational isomeric state model) bir modelin temel alınarak olusturuldugu ve içinde bir dizi seri matris çarpımlarının yapıldıgı bir yöntem kullanılarak, bütün amino asit bilesenleri alanine, valine,tryptophan ve tyrosine olan üçlü peptit dizileri ile birinci ve üçüncü bileseni alanine, ortadaki bileseni alanine, valine, trpytophan ve tyrosine olan AXA seklindeki üçlü peptit dizilerinin ortasında bulunan amino asitin konformasyon tercihleri, uygun tekli ve ikili peptit dizilerine ait istatistiksel agırlık matrisleri kullanılarak incelendi. Bu calısmada kullanılan tüm istatistiksel agırlık matrisleri, moleküler dinamik simülasyonu ile elde edildi. Üçlü dizilerin simülasyonu sonucu elde edilen Ramachandran haritaları, Markov modelinden elde edilenlerle karsılastırıldıgında, Markov modelinin üçlü diziye ait etkilesimleri yakalamada basarılı olamadıgı gözlemlendi. Bu amaçla, eksik etkilesim terimlerinin eklenmesine olanak saglayacak sistematik bir yöntem gelistirildi. Elde edilen sonuçlar, Markov modelinin, üçlü diziye ait hidrojen bag etkilesimlerinin de eklenmesiyle, üçlü diziye ait etkilesimleri de büyük ölçüde yakalayabildigini gösterdi. Bu sekilde tasarlanan kabataslak bir model, protein katlanma probleminin aydınlatılmasına ve ikincil yapı tayin algoritmalarının daha verimli bir sekilde çalısır hale getirilmesine olanak saglayacaktır.