https://doi.org/10.1101/2025.03.01.640997
요약
- 군집 환경 내 무질서 단백질(IDP)의 거동 예측을 위한 PEG 모델 개발: 저자들은 CALVADOS coarse-grained 단백질 모델에 호환되는 PEG(Polyethylene Glycol) crowder 모델을 개발하여, 세포 내 혼잡한 환경에서 IDP의 구조 변화와 상분리 행동을 더 정밀하게 예측할 수 있도록 하였습니다.
- PEG와 단백질 간 상호작용 정량화 및 파라미터 최적화: PEG 자체의 구조적 특성과 PEG이 단백질 사슬에 미치는 compaction 효과를 실험 데이터와 비교하여, 모델 파라미터(예: bead 크기 및 소수성)를 정량적으로 튜닝하였습니다.
- PEG 농도에 따른 상분리 경향(linear extrapolation)을 통해 PS 예측: PEG 농도 증가에 따라 phase separation propensity (ΔG_transfer)가 선형적으로 변화하는 것을 확인하였으며, 이 데이터를 기반으로 crowder 없이도 PS가 가능한지 예측할 수 있는 모델로 확장했습니다.
- 약한 상분리 성향을 가진 단백질(예: α-Synuclein)의 PS 가능성 확인: α-Synuclein과 그 변이체(swap variant)를 대상으로, PEG 없이도 상분리 가능성을 예측했으며, 전하 패턴 분리(charge segregation)가 상분리 성향을 증가시킨다는 것을 입증했습니다.
- 향후 다양한 시스템 적용 가능성 제시: 이 PEG 모델은 다양한 분자량의 crowder, 여러 단백질 변이체, 복합 단백질 시스템에도 적용할 수 있도록 설계되었으며, 향후 CALVADOS 3 모델과의 통합으로 다도메인 단백질 시뮬레이션에도 응용할 수 있습니다.
Abstact
Macromolecular crowding may strongly affect the dynamics and function of proteins, with intrinsically disordered proteins being particularly sensitive to their crowded environment. To understand the influences of crowding on chain compaction and phase separation behaviour of disordered proteins, both experiments with synthetic crowders-like polyethylene glycol (PEG) and ficoll-and theoretical models and molecular simulation approaches have been applied. Here, we developed a residue-based coarse-grained model for PEG that is compatible with the protein CALVADOS model. To achieve this, we optimised model parameters by comparing simulations with experimental data on single-chain PEG and on PEG-induced compaction of disordered proteins. With our model we show how titrations of PEG can be used to quantify phase separation propensities of proteins that are not prone to phase separate strongly. We illustrate this for both variants of the low-complexity domain of hnRNPA1, and for wild-type and a redesigned variant of alpha-Synuclein. Notably, we observe that the PEG crowding response changes between charge patterning variants of alpha-Synuclein, which is not the case for the variants that vary the number the of aromatic residues in the low-complexity domain of hnRNPA1. We expect that our model will be useful for the interpretation of crowding experiments with disordered proteins, and we envisage it to be a starting point for in-silico explorations of proteins with weak propensities to phase separate.