Reviewing globular protein modelling

No Thumbnail Available
Files
Grönholm_Lydia_2024.pdf (918.53 KB)
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Kemiantekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis
Electronic archive copy is available locally at the Harald Herlin Learning Centre. The staff of Aalto University has access to the electronic bachelor's theses by logging into Aaltodoc with their personal Aalto user ID. Read more about the availability of the bachelor's theses.
Date
2024-05-14
Department
Major/Subject
Biotuotteet
Mcode
CHEM3048
Degree programme
Kemiantekniikan kandidaattiohjelma
Language
en
Pages
31
Series
Abstract
Knowing the structure of proteins and protein complexes, as well as understanding protein behaviour is, vital for understanding their function. The function of proteins in turn is important in many fields, such as the pharmaceutical industry, materials industry, and food industry. Predicting and studying protein behaviour is not always experimentally possible due to their complex nature. However, protein behaviour can be studied comprehensibly using computational models or combinations of computational and experimental methods. Computational models can predict protein structure and self-assembly, as well as protein-protein interactions and interactions between proteins and other molecules. However, proteins, protein complexes and protein interactions require a long time to simulate if all details are considered. Depending on the research question, some structural information can be simplified while still getting a satisfying result. On the other hand, when studying protein self-assembly, for example, insight into the position of each atom is almost irrelevant. When studying protein binding, for example enzyme-substrate binding, the exact position of the atoms in the active binding centre is highly relevant, while the positions of atoms in the rest of the protein is less important. This review looks at two levels of protein modelling, atomistic and coarse-grained. Atomistic models require more time to simulate due to a larger number of atoms, while coarse-grained models use pseudoatoms to cover several real atoms and therefore shorten the simulation time since the simulation time is directly proportional to particle number in the simulation. For atomistic level, the main discussed method is atomistic molecular dynamics. The three methods discussed on coarse-grained level are Rosetta, Martini, and colloidal modelling. Rosetta is the one closest to atomistic level, since it introduces only a few simplifications. Martini generally has one pseudoatom for every four real atoms. Colloidal modelling simulates proteins as spheres and is the most simplified model. The review also presents recent results attained by using these methods. The results are mainly relevant from a medicinal perspective, but some relevant results from other fields will also be discussed.

Kunskap om proteiners funktion är viktig inom många områden, så som läkemedelsindustrin, materialindustrin och livsmedelsindustrin. För att förstå funktionen hos ett protein eller proteinsystem är det avgörande att ha kunskap om deras struktur, samt att förstå deras beteende. På grund av proteiners och proteinsystems komplexitet är det inte alltid möjligt att experimentellt förutsäga och studera deras beteende. Dock kan proteinbeteendet studeras omfattande med hjälp av beräkningsmodeller på datorer eller genom en kombination av beräkningsmodeller och experimentella metoder. Beräkningsmodeller kan förutsäga proteinstruktur, självmontering av proteiner, protein-protein-interaktioner samt interaktioner mellan proteiner och andra molekyler, för att nämna några exempel. Simulering av proteiner, proteinkomplex och proteininteraktioner tar lång tid ifall alla detaljer beaktas. Viss strukturell information kan dock överses utan att resultaten blir oanvändbara. Vilken sorts information som är relevant beror på forskningsfrågan. Till exempel när självmontering av proteiner studeras är det inte nödvändigt att ha kunskap om varje atoms position. Vid studier av proteinbindning, såsom enzym-substrat-bindning, är det dock viktigt att känna till den exakta positionen för atomerna i det aktiva bindningscentret, medan resten av atomerna i proteinet har mindre betydelse. Två nivåer av proteinmodellering undersöks: atomistisk och grovkornig. Atomistiska modeller tar längre tid att simulera på grund av det stora antalet atomer. Grovkorniga modeller använder pseudoatomer som ersätter flera riktiga atomer och förkortar därmed simuleringstiden. Simuleringstiden är direkt proportionell mot antalet partiklar i simuleringen. Atomistisk molekylär dynamik diskuteras på atomistisk nivå. Rosetta, Martini och kolloidal modellering är de metoder som diskuteras på grovkornig nivå. Av dessa modeller är Rosetta närmast atomistisk nivå eftersom endast små förenklingar introduceras. I Martini används i genomsnitt en pseudoatom för fyra vanliga atomer. Kolloidal modellering simulerar hela proteinet som en hård sfär och är den mest simplifierade modellen. Färska forskningsresultat som gjorts med dessa modeller presenteras. Resultaten är mestadels intressanta från ett medicinskt perspektiv, men även relevanta resultat från andra områden behandlas. Atomistisk modellering används främst för modellering av mindre interaktioner mellan protein och andra partiklar, medan grovkornig modellering används vid simulering av större proteinsystem och proteininteraktioner.
Description
Supervisor
Hiltunen, Eero
Thesis advisor
Scacchi, Alberto
Keywords
protein behavior, modelling, atomistic, coarse-grained, globular protein
Other note
Citation