Datengetriebene Wissenschaft - Spektrum der Wissenschaft
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Der Haftkraft von Pilzsporen auf <strong>der</strong> Spur<br />
Die Simulation <strong>der</strong> Diffusion von Hydrophobinmolekülen in wässriger Lösung in<br />
Gegenwart einer Graphitoberfläche half, ihre hohe Haftfähigkeit zu ergründen. Die<br />
einzelnen Proteinmoleküle sind in verschiedenen Farben dargestellt.<br />
gung simulierten. Dabei konnten wir beobachten,<br />
wie elektrostatische Interaktionen das<br />
LinkerHiston anziehen und es so lenken,<br />
dass es sich in einer bestimmten Orientierung<br />
an das Nukleosom bindet. Außerdem sahen<br />
wir, wie die räumliche Gestalt des Nukleosoms<br />
den Vorgang beeinflusst.<br />
In unseren Simulationen ließen wir das<br />
LinkerHiston an verschiedene Konformationen<br />
des Nukleosoms beziehungsweise seiner<br />
flankierenden LinkerDNAStücke anlagern<br />
und konnten so den vorherrschenden Bindungsmodus<br />
herausfinden. Dieser entspricht<br />
den experimentell ermittelten Daten. Es zeigte<br />
sich, dass das LinkerHiston asymmetrisch<br />
am Übergang zwischen <strong>der</strong> nukleosomalen<br />
DNA und einem <strong>der</strong> beiden LinkerDNA<br />
Stücke haftet (siehe Kasten links). War die<br />
Konformation des Nukleosoms weniger kompakt,<br />
band es sich an einer stärker beengten<br />
Stelle an die LinkerDNA. Die Entdeckung<br />
zweier unterschiedlicher Bindungsarten deutet<br />
darauf hin, dass das LinkerHiston mit<br />
über die Struktur des Chromatins bestimmt.<br />
Indem es die Nukleosomen konformationsabhängig<br />
erkennt und stabilisiert, för<strong>der</strong>t es<br />
die Bildung enger Zickzack o<strong>der</strong> lockerer<br />
Schraubenwindungen.<br />
Damit das Durchprobieren vieler verschiedener<br />
Konformationen und Bindungsstellen<br />
die Kapazität unserer Computer nicht überstieg,<br />
nahmen wir für die Simulationen Vereinfachungen<br />
vor. Ausgehend von den errech<br />
PAOLO MeReGhettI<br />
neten diffusionsgetriebenen »Begegnungskomplexen«<br />
lassen sich nun mit einem<br />
verfeinerten Modell, das die Flexibilität <strong>der</strong><br />
Makromoleküle vollständig berücksichtigt,<br />
weitere Details untersuchen. So kann jetzt<br />
beispielsweise bestimmt werden, wie die Partnermoleküle<br />
ihre Gestalt während des Bindungsvorgangs<br />
aneinan<strong>der</strong> anpassen und welchen<br />
Einfluss dabei die nur auf kurze Distanzen<br />
wirksamen Wasserstoffbrückenbindungen<br />
und hydrophoben Wechselwirkungen haben.<br />
Das Geheimnis<br />
extremer Oberflächenaktivität<br />
Hydrophobine sind kleine Proteine mit <strong>der</strong><br />
höchsten Oberflächenaktivität aller bekannten<br />
Eiweißstoffe. Sie kommen in <strong>der</strong> Hülle<br />
von Pilzsporen vor und haften auch an äußerst<br />
glatten Oberflächen. Wegen dieser Eigenschaft<br />
sind Hydrophobine für biotechnologische<br />
Anwendungen wie die Herstellung<br />
von Biosensoren o<strong>der</strong> die Immobilisierung<br />
von Enzymen von großem Interesse. Wir<br />
wollten wissen, wie sie sich in Lösung verhalten<br />
und worauf ihre extreme Haftfähigkeit an<br />
Oberflächen beruht. Dazu simulierten wir die<br />
brownsche Molekularbewegung von hun<strong>der</strong>ten<br />
Hydrophobinmolekülen in wässriger Lösung<br />
in Gegenwart einer Graphitoberfläche.<br />
Ausgehend von einer experimentell ermittelten<br />
Proteinstruktur des KlasseIIHydropho<br />
bins (HFBI) aus dem Schimmelpilz Tricho<strong>der</strong>ma<br />
reesei verwendeten wir ein Modell,<br />
bei dem die Proteine mit atomarer Auflösung<br />
dargestellt waren, aber nicht ihre Konformation<br />
verän<strong>der</strong>n konnten. Die Simulationen<br />
zeigten, wie DipolDipolWechselwirkungen<br />
das Erkennen <strong>der</strong> Moleküle untereinan<strong>der</strong><br />
för<strong>der</strong>n. Zudem konnten wir sehen, wie die<br />
Proteine Oligomere bilden: Die in <strong>der</strong> Simulation<br />
gefundene Zusammenlagerung von jeweils<br />
vier Hydrophobinen entspricht den kristallografisch<br />
nachgewiesenen Homotetrameren.<br />
An <strong>der</strong> Graphitoberfläche neigen diese<br />
Oligomere dazu, sich aufzulösen und über<br />
ihre hydrophobe Außenseite mit dem Festkörper<br />
in Kontakt zu treten (Kasten links).<br />
Die biomolekulare Erkennung ist ein anspruchsvolles<br />
Problem, das mo<strong>der</strong>nste rechnergestützte<br />
Methoden aus den verschiedensten<br />
Fachgebieten erfor<strong>der</strong>t. Die drei hier beschriebenen<br />
Anwendungen sind gute Beispiele<br />
dafür, wie Computersimulationen dabei helfen<br />
können, dieses äußerst komplexe Problem<br />
zu lösen. Ÿ<br />
die autorin<br />
Rebecca C. Wade studierte<br />
Physik an <strong>der</strong> University<br />
of Oxford (B. A. hons.<br />
1985) und promovierte in<br />
molekularer Biophysik<br />
(D. Phil. 1988). Danach<br />
forschte sie an den Uni<br />
versitäten houston und<br />
Illinois. 1992 bis 2001 war sie Gruppenleiterin<br />
am european Molecular Biology<br />
Laboratory (eMBL) in heidelberg. seit 2001<br />
leitet sie die Gruppe »Molecular and<br />
Cellular Modeling« (MCM), zunächst bei<br />
<strong>der</strong> eML Research gGmbh und seit 2010<br />
am heidelberger Institut für theoretische<br />
studien (hIts).<br />
quellen<br />
Ferrari, S. et al.: Virtual screening Identification<br />
of nonfolate Compounds, Including<br />
a Cns Drug, as Antiparasitic Agents<br />
Inhibiting Pteridine Reductase. In: journal<br />
of Medical Chemistry 54, s. 211 – 221, 2011<br />
Mereghetti, P. et al.: Brownian Dynamics<br />
simulation of Protein solutions: structural<br />
and Dynamical Properties. Biophysical<br />
journal 99, s. 782 – 791, 2010<br />
Mereghetti, P., Wade, R. C.: Diffusion of<br />
hydrophobin Proteins in solution and<br />
Interactions with a Graphite surface. In:<br />
BMC Biophysics 4, Artikel 9, 2011,<br />
doi:10.1186/2046168249<br />
Pachov, G. et al.: On the structure and<br />
Dynamics of the Complex of the nucleosome<br />
and the Linker histone. In: nucleic<br />
Acid Research 2011, doi: 10.1093/nar/gkr101<br />
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