Download ppt - CRO GRID Aplikacije

Transcript
Page 1: CRO GRID Aplikacije

CRO GRID Aplikacije

Modeliranje i simulacija savijanja proteina i katalitičke uloge enzima

Izvješće za razdoblje01.01.2004 – 1.12.2006.

Prof. dr. sc. Zvonimir Maksić

Institut “Ruđer Bošković”

Zagreb, Studeni 2006.

Page 2: CRO GRID Aplikacije

CILJEVI

Modeliranje i simulacija savijanja proteina i katalitičke uloge enzima

Ciljevi:

- Primjeniti moderne računske metode u analizi strukture i

dinamike bioloških sustava, konkretno peptida i malih proteina.

- Razraditi proceduru za simulaciju dinamike peptida i manjih proteina u fiziološkim uvjetima (MD simulacije), te proceduru analize rezultata dobivenih MD simulacijama (analiza MD trajektorija).

- Identificirati računski zahtjevne dijelove simulacije i analize koji bi se mogli ubrzati računanjem na GRID-u.

- Razviti vlastitu aplikaciju za GRID.

- Primjeniti alikaciju na složenije sustave.

Page 3: CRO GRID Aplikacije

METODE

Metode

- U simulaciji dinamike peptida korištena je metoda klasične molekulske dinamike (MD)

U toj metodi atomi u molekuli tretiraju se kao klasične čestice koje se gibaju u skladu sa

zakonima klasične mehanike. Sile koje djeluju na čestice izvode se iz funkcije

potencijalne energije odnosno iz parametara tzv. polja sila koji su dobiveni vrlo točnim

kvantno kemijskim računima. MD računi se svode na rješavanje Newtonovih jednadžbi

gibanja:

Fi = mi ai (1) (2)

U praksi se jednadžba (2) numerički integrira sa konačnim vremenskim korakom t koji

tipično iznosi 1-2 ps.

- U analizi rezultata korištene su metode analize glavnih komponenti (PCA) i clustering

analiza. Potrebne rutine za analizu preuzete su iz 'open source' paketa MMTSB

(Multiscale Modeling Tools for Structural Biology). Za procesiranje MD trajektorija

korišten open source alat ‘ptraj’.

-dUdri

= mid2ridt2

Page 4: CRO GRID Aplikacije

Znanstveni cilj projekta bio je ispitivanje postojanja specifičnih interakcija između peptida, tzv. sense-antisense interakcija. Te interakcije su izuzetno važne u teoriji molekulskog prepoznavanja. Premda je bilo dosta eksperimentalnih podataka koji su upućivali na postojanje specifičnih interakcija među peptidima, konačna eksperimentalna, a pogotovo teorijska potvrda nije postojala.

Kao modelni sustav za simulacije izabran je pentapeptid Met-enkefalin (peptid spada u endogene opioidne peptide koji su odgovorni za različite biološke procese od kojih je najbolje opisan proces ublažavanja boli).

Na primjeru tog peptida prvo je razrađena procedura za simulaciju dinamike peptida (MD simulacija). Testirana je tzv. replika exchange metoda koja se odnedavno koristi u simulacijama ovakvog tipa. Mi smo utvrdili da se ona može u većini slučajeva zamijeniti metodom neinteragirajućih replika, koja se pak može izvoditi na GRID-u jer ne zahtijeva komunikaciju među procesima Dobivena znanja pretočena su u tutorial za MD simulacije koji se može pronaći na adresi http://spider.irb.hr/tutorial

POSTIGNUTI REZULTATI - SIMULACIJA

Page 5: CRO GRID Aplikacije

POSTIGNUTI REZULTATI - SIMULACIJA

50 ps MD simulacije na 300 K s implicitnim otapalom

Primjer simulacije peptida Met-enkefalina u implicitnom otapalu – animacija trajektorije

Kako zapravo izgleda jedna tipična MD simulacija ?

Page 6: CRO GRID Aplikacije

POSTIGNUTI REZULTATI - SIMULACIJA

Primjer simulacije peptida Met-enkefalina u eksplicitnom otapalu (H2O) – animacija trajektorije

50 ps MD simulacije na 300 K sa eksplicitnim otapalom (kutija vode)

Animacije su vizalno dojmljive, ali što iz njih možemo zaključiti o ponašanju peptida?

GOTOVO NIŠTA!

Page 7: CRO GRID Aplikacije

POSTIGNUTI REZULTATI - ANALIZA

Problem koji je bilo potrebni riješiti, bio je problem analize trajektorija dobivenih MD simulacijama (posebno trajektorija dobivenih tzv. “replika exchange” metodom).

Rezultat simulacije od 1ns za Met-enkefalin koji ima 5 aminokiselina, u ‘kutiji’ vode dimenzija 27 Å, je datoteka veličine oko 16 GB (850 MB kad se izbaci voda), dakle radi se o ogromnoj količini podataka koju je potrebno analizirati. Ovaj problem u analizi identificiran je kao problem koji je moguće adekvatno riješiti pisanjem aplikacije za GRID.

Na primjeru gore spomenutog peptida razrađena je procedura za analizu MD trajektorija. Procedura je opisana u tutorialu koji se nalazi na adresi http://spider.irb.hr/tutorial2

Na osnovu definirane procedure opisane u “tutorialu 2” napisan je program koji nam je omogućio rutinsku analizu MD trajektorija. U analizi se koristi tzv. analiza glavnih komponenti (PCA) i klastering analiza. Program je korišten u analizi trajektorija modelnog sustava Met-enkefalina a kasnije je primijenjen i u analizi većeg sustava – hormona -MSH.

Page 8: CRO GRID Aplikacije

POSTIGNUTI REZULTATI - ANALIZA

Analiza: Clustering

Cluster 1, Pop. = 61%Cluster 2, Pop. = 13% Cluster 3, Pop. = 26%

Ace-Ile-Pro-Pro-Lys-Tyr-Nme

Page 9: CRO GRID Aplikacije

POSTIGNUTI REZULTATI - ANALIZA

Analiza glavnih komponenti (PCA)

Projekcija na vlastite vektore matrice kovarijance

Ace-Ile-Pro-Pro-Lys-Tyr-Nme

Page 10: CRO GRID Aplikacije

POSTIGNUTI REZULTATI - ANALIZA

Analiza glavnih komponenti

Kombinirana sa clustering analizomAce-Ile-Pro-Pro-Lys-Tyr-Nme

Page 11: CRO GRID Aplikacije

POSTIGNUTI REZULTATI - ANALIZA

Analiza glavnih komponenti

Kombinirana sa ‘potential of mean force’ [-ln(M/Mtot)]

Ace-Ile-Pro-Pro-Lys-Tyr-Nme

Page 12: CRO GRID Aplikacije

POSTIGNUTI REZULTATI - ANALIZA

Analiza trajektorija dobivenih replika exchage dinamikom (REMD) je puno zahtjevnija

REMD -Istodobno izvršavanje nekoliko simulacija (replika) na različitim temperaturamapri čemu se dozvoljava njihova izmjena kada je ispunjen određen uvjet sličnosti

16 replika, svaka simulira 2.5 ns što znači da je ukupno vrijeme simulacije 40 ns. Temperaturni rasponje od 275K do 420K.

Page 13: CRO GRID Aplikacije

POSTIGNUTI REZULTATI - ANALIZA

REMD – analiza 4 temperature

Ace-Tyr-Gly-Gly-Phe-Met-Nme

Page 14: CRO GRID Aplikacije

POSTIGNUTI REZULTATI - ANALIZA

3’ → AUA-CCC-CCG-AAG-UAC → 5’Complementary mRNA (-)

N → Ile-Pro-Pro-Lys-Tyr→ CComplementary Peptide

3’ → AUA-CCC-CCG-AAG-UAC → 5’Complementary mRNA (-) 3’ → AUA-CCC-CCG-AAG-UAC → 5’Complementary mRNA (-)

N → Ile-Pro-Pro-Lys-Tyr→ CComplementary Peptide N → Ile-Pro-Pro-Lys-Tyr→ CComplementary Peptide

5’ → TAT-GGG-GGC-TTC-ATG → 3’Sense DNA

3’ ← ATA-CCC-CCG-AAG-TAC ← 5’Complementary DNA

5’ → UAU-CCC-GGC-UUC-AUG → 3’Sense mRNA (+)

N → Tyr-Gly-Gly-Phe-Met→ CSense Peptide

5’ → TAT-GGG-GGC-TTC-ATG → 3’Sense DNA 5’ → TAT-GGG-GGC-TTC-ATG → 3’Sense DNA

3’ ← ATA-CCC-CCG-AAG-TAC ← 5’Complementary DNA 3’ ← ATA-CCC-CCG-AAG-TAC ← 5’Complementary DNA

5’ → UAU-CCC-GGC-UUC-AUG → 3’Sense mRNA (+) 5’ → UAU-CCC-GGC-UUC-AUG → 3’Sense mRNA (+) 5’ → UAU-CCC-GGC-UUC-AUG → 3’Sense mRNA (+)

N → Tyr-Gly-Gly-Phe-Met→ CSense Peptide N → Tyr-Gly-Gly-Phe-Met→ CSense Peptide N → Tyr-Gly-Gly-Phe-Met→ CSense Peptide

Pro. Nat. Acad. Sci. 1985, 82, 1372

Što su zapravo sense i komplenetarni peptidi ?

Page 15: CRO GRID Aplikacije

POSTIGNUTI REZULTATI - ANALIZA

ArgArgArgArg

Ala

GlyGlyGlyGly

Pro

ProProProPro

Gly

CysCysTrpstop

Thr

Sense Complementary Sense Complementary

J . Theor. Biol. 1983, 100, 99

Svakoj aminokiselini iz sense peptida odgovara jedna ili dvije aminokiseline u komplementarnom peptidu

Page 16: CRO GRID Aplikacije

POSTIGNUTI REZULTATI - ANALIZA

Sense i koplementarni (antisense) peptid – postoji li specifična interakcija?

Ace-Tyr-Gly-Gly-Phe-Met-NmeAce-Ile-Pro-Pro-Lys-Tyr-Nme

Page 17: CRO GRID Aplikacije

POSTIGNUTI REZULTATI - ANALIZA

Analiza: Strukturna svojstva

Histogrami udaljenosti centara masa (COM) komplementarnih aminokiselina

Page 18: CRO GRID Aplikacije

POSTIGNUTI REZULTATI - ANALIZA

Analiza: Strukturna svojstva

Udaljenosti između centara masa komplementarnih peptida

Page 19: CRO GRID Aplikacije

i di

ni di

ni di

ni di

n

didi

i di

n

|di - dj|

n(n-1)i<j2

xi di

ni di

n

|di - dj|

n(n-1)i<j2 |di - dj|

n(n-1)i<j2

x

|di - dj|

n(n-1)i<j2 |di - dj|

n(n-1)i<j2 |di - dj|

n(n-1)i<j2

POSTIGNUTI REZULTATI - ANALIZA

Mjera komplementarnosti ?

Page 20: CRO GRID Aplikacije

Mjera komplementarnosti peptida

|di - dj|

n(n-1)i<j2 |di - dj|

n(n-1)i<j2

i di

n

|di - dj|

n(n-1)i<j2

xi di

ni di

n

|di - dj|

n(n-1)i<j2 |di - dj|

n(n-1)i<j2

x

POSTIGNUTI REZULTATI - ANALIZA

di i di

ni di

n

Page 21: CRO GRID Aplikacije

Strukture koje su unutar granične vrijednosti za komplementarnost

grupiraju se u dva klastera.

Te strukture čine 2% ukupnog konformacijskog prostora

POSTIGNUTI REZULTATI - ANALIZA

Page 22: CRO GRID Aplikacije

POSTIGNUTI REZULTATI - ANALIZA

Zaključak:

• Simulacije ukazuju na postojanje interakcija između Met-Enkefalina i njegovog antisense peptida.

• Simulacije također pokazuju da se 2% ukupnog broja struktura u simulacijimože smatrati strukturama sparenim prema definiciji komplementarnosti.

• Ovaj pristup simulaciji i analizi peptida koji smo razvili pokazao se vrlo obećavajućiu razumijevanju interakcija između sense i komplementarnih peptida.

Page 23: CRO GRID Aplikacije

۰ Analiza trajektorija dobivenih ‘replica – exchhange’ simulacijama pokazala se izuzetno zahtjevnom ۰ Količina podataka prelazi 16 GB za pentapeptid u kutiji vode veličine 27 Å. ۰ Analiza je zahtijevala izradu odgovarajućeg programa, koji je u početku napisan za izvršavanje na klasteru a kasnije je modificiran i prilagođen radu na GRID-u. ۰ Program je zamišljen tako da analizira podatke za svaku pojedinu temperaturu iz ‘replica exchange’ simulacije na zasebnom nodu unutar klastera odnosno na zasebnom računalu unutar GRID-a.۰ Analiza MD trajektorija sastoji se od posla koji se može razdijeliti na nekoliko neovisnih procesa (analiza pojedinih teperatura) i posla koji se mora izvršiti na jednom procesoru (dijeljenje trajektorije na n dijelova pri čemu je n broj temperatura). ۰ Da bi se takav kompleksan posao mogli izvršavati na GRID-u bilo je potrebno definirati ‘workflow’. To smo postigli pisanjem odgovarajuće CONDOR-DAGMAN skripte, te nekoliko CONDOR skripti. Program se na gridu pokreće izvršavanjem jedne skripte sa nekoliko argumenata: [TRAJEKTORIJA] [BROJ REPLIKA] [BROJ STRUKTURA] [TOPOLOGIJA] [RADIJUS KLASTERA]

POSTIGNUTI REZULTATI – PROGRAM ZA ANALIZU

Page 24: CRO GRID Aplikacije

Output programa čine slijedeće datoteke:Centroid.stats sadrži informacije o broju klastera i njihovoj populaciji

(statistika)CentroidI.member.dat (gdje je I broj klastera) sadrži strukture koje

su dio tog klasteraCentroidI.pdb (gdje je I broj klastera) sadrži kordinate centroida tog

klasteraClustI.crd (gdje je I broj klastera) je ASCII trajektorija tog

klasterabestI-J.pdb (gdje je I broj klastera a J je broj strukture najbliže

centroidu tog klastera) sadrži strukturu najbližu centroidu klasterapca-I.dat (gdje je I broj klastera) sadrži projekciju prve dvije

glavne komponente struktura u I-to klasterurmscI.dat (gdje je I broj klastera) sadrži rmsd struktura u

klasteru I u odnosu na centroid I-tog klasterarmsbI.dat (gdje je I broj klastera) sadrži rmsd struktura u

klasteru I u odnosu na strukturu najbližu centroidu klasteraProgram je testiran na analizi Met-enkefalina i kasnije je rutinski primjenjen

u analizi većeg peptida tzv. -melanocit hormona - peptida koji se sastoji od 13 aminokiselina.

POSTIGNUTI REZULTATI – PROGRAM ZA ANALIZU

Page 25: CRO GRID Aplikacije

POSTIGNUTI REZULTATI – PROGRAM ZA ANALIZU

Zaključak:

• Pokazali smo da je analizu trajektorija dobivenih ‘replica exchange’ MD

simulacijama moguće izvršavati na GRID-u.

• Napisan je program za analizu MD trajektorija prilagođen radu na

postojećoj CRO-GRID infrastrukturi i instaliranom middleware-u.

• Korištenjem programa na GRID-u analiza je ubrzana nekoliko puta u odnosu

analizu koja se prije izvršavala sekvencijalno na jednom računalu.

• Korištenjem programa sada je moguće rutinski analizirati i veće sustave

što smo demonstrirali na slučaju peptida -MSH (koji ima 13 aminokiselina)

i dimera -MSH i njegovog komplementarnog peptida.

Page 26: CRO GRID Aplikacije

POSTIGNUTI REZULTATI - SAŽETAK

Razrađena je procedura simulacije dinamike peptida, te procedura analize MD trajektorija.

Napisan je tutorial za simulaciju dinamike peptida (http://spider.irb.hr/tutorial ), te tutorial za analizu rezultata (http://spider.irb.hr/tutorial2/Tutorial2.htm)

Završene su simulacije dinamike peptida Met-Enkefalina i njegovog antisense peptida, te simulacije -melanocit hormona i njegovog antisense analoga. Završena je i analiza MD trajektorija za oba peptida. Dobiveni rezultati upućuju na postojanje specifičnih sense-antisense interakcija.

Napisan je program za analizu MD trajektorija i prilagođen radu na CRO-GRID-u. Napisana su dva znanstvena rada i poslana u časopis. Trenutno su u postupku

recenzije. Održano je nekoliko pozvanih predavanja na skupovima i nekoliko predavanja na

Institutu Ruđer Bošković. Prezentacije se mogu naći na http://spider.irb.hr/GRID/prezentacijee.htm

Sažetak postignutih rezultata:

Page 27: CRO GRID Aplikacije

Kadrovsko izvješće

Popis suradnika na podprojektu

Dr. sc. Borislav Kovačević Dr. sc. Danijela Barić Dr. sc. Robert Vianello Prof. dr. sc. Zvonimir Maksić

Dr. sc. David Smith


Recommended