Компьютерный анализ структуры и эволюции функциональных сайтов белка P53

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Компьютерный анализ структуры и эволюции функциональных сайтов белка P53 (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

Перечень условных обозначений

Цель и задачи исследования

Научная новизна работы.9.

Практическая значимость работы.9.

Положения, выносимые на защиту.10.

Апробация работы и публикации.10.

Структура и объем диссертации

11.

Вклад автора.11.

1. Обзор литературы.13.

1.1. Белок Р53 и родственные ему белки Р63 и Р73.13.

1.1.1. Участие Р53 в клеточных функциях.13.

1.1.2. Первичная, вторичная, третичная структура Р53.18.

1.1.3. Мутации гена Р53.20.

1.1.4. Классификация мутаций гена Р53.21.

1.1.5. Белки Р63, Р73, их структура, функции, эволюция и происхождение Р53.23.

1.1.6.

Заключение

к обзору литературы по белку Р53 и родственным ему белкам Р63 и Р73.25.

1.2. Методы поиска функциональных сайтов в белках.27.

1.2.1. Методы, основанные на сходстве фрагментов структур белков.30.

1.2.2. Методы, основанные на обучении.37.

1.2.3. Методы, основанные на особенностях функциональных сайтов.40.

1.2.4. База данных по функциональным сайтам белков PDBSite.42.

1.3. Методы реконструкции филогенетических деревьев.44.

1.3.1. Метод максимального правдоподобия для построения филогенетических деревьев.50.

1.3.2. Метод байесовской статистики.56.

1.3.3. Программные пакеты для реконструкции филогенетических деревьев.'.58.

1.3.4. Метод исследования режимов отбора в эволюционной истории и среди позиций кодирующих последовательностей генов.60.

1.4.

Заключение

по обзору литературы.62.

2. Материалы и методы.66 1.

2.1. Филогенетический анализ.66.

2.1.1. Получение последовательностей.66.

2.1.2. Выравнивания последовательностей.69.

2.1.3. Построение филогенетических деревьев.70.

2.1.4. Поиск аминокислот, подверженных движущему отбору.71.

2.1.5. Предсказание вторичной и третичной структуры белков.

Р63 и Р73.73.

2.1.6. Реконструкция предковых последовательностей и анализ адаптивных замен.75.

2.2. Поиск новых функциональных сайтов в мутантных формах белка Р53.75.

2.3. Молекулярная динамика.77.

2.4. Анализ частот мутаций.81.

2.5. Реконструкция предковых последовательностей и анализ адаптивных замен.82.

3. Результаты и обсуждение.83.

3.1. Методы, разработанные для исследования структуры функциональных сайтов белков.83.

3.1.1. Пространственное выравнивание сайтов с белками.83.

3.1.2. Классификация функциональных сайтов в базе PDBSite.88.

3.1.3.

Заключение

90.

3.2. Поиск функциональных сайтов в пространственной структуре белка Р53.91.

3.2.1.

Заключение

97.

3.3. Анализ конформационных различий мутантных и нормальной форм белка Р53.98.

3.3.1. Динамика комплексов мутантных форм белка с ионом Zn2+.99.

3.3.2. Динамика мутантных форм белка, не связанных с ионом Zn2+.106.

3.4. Молекулярная эволюция белка Р53 и родственных ему белков Р63 и Р73.110.

3.4.1. Адаптивная эволюция семейства белков Р53.111.

3.4.2. Физико-химические свойства адаптивных замен.ИЗ.

3.4.3. Адаптивная эволюция семейства белков Р63.117.

3.4.4. Адаптивная эволюция семейства белков Р73.120.

3.4.5. Филогенетический анализ группы семейств Р53, Р63 и Р73 в целом.123.

3.4.6.

Заключение

127.

3.5. Предрасположенность наследуемых мутаций гена р53, имеющих различное фенотипическое проявление, к консервативным позициям его кодирующей последовательности.127.

Заключение

133.

Выводы.136.

Библиографический список.138.

Перечень условных обозначений.

DBD — домен связывания ДНК.

LSH — loop-sheet-helix, белковый мотив «петля-лист-спираль».

SAM — sterile alpha motif, а-спиральный мотив белков.

TAD — transcription activation domain, домен активации транскрипции.

TAD — домен транскрипционной активности.

ППД — пиримидин-пиримидоновые димеры.

ТЭРН — эксцизионная репарация нуклеотидов, сопряженная с транскрипцией.

ЦПД — циклобутан-пиримидиновые димеры ЭРЫ — эксцизионная репарация нуклеотидов ЭРО — эксцизионная репарация основании.

Актуальность работы.

Основной функцией белка Р53, являются предотвращение деления клеток, имеющих повреждения в своей ДНК, и участие в формировании органов у эмбрионов большинства позвоночных животных. В случае повреждения клеточной ДНК, белок Р53 вызывает либо задержку клеточного цикла в одной из контрольных точек, либо вызывает апоптоз данной * клетки. При этом белок может выступать как в качестве фактора транскрипции, так и активировать продукты других генов напрямую. Как правило, для задержки клеточного цикла необходима транскрипционная активность гена р53, тогда как апоптоз может проходить и посредством белок-белковых взаимодействий (Levine, 1997). Противоопухолевые функции Р53 включают также его непосредственное участие в прямой и эксцизионной репарации ДНК. (Donehower, 1997). Белок Р53 также играет важную роль и в эмбриональном развитии у позвоночных, регулируя пролиферацию и апоптоз клеток (Prochazkovaet al, 2004). Таким образом, исследование структуры, функции и эволюции Р53 является актуальным и представляет как чисто теоретический, так и прикладной интерес.

Белку Р53 родственны белки Р63 и Р73. Белки Р63 и Р73 способны вызывать остановку клеточного цикла и апоптоз, но имеют большее значение в эмбриогенезе, чем Р53. Оба гена имеют множество функциональных продуктов альтернативного сплайсинга, в отличие от Р53 (William et al, 1999). Организация функциональных доменов белков Р53, Р63, Р73 эволюционно консервативна, за исключением того, что Р63 и Р73 отличаются наличием^ С-концевого домена, обозначаемого как SAM (sterile alpha motif).

У млекопитающих обнаружены гены всех трех семейств: р53, рб3,р73. У костистых рыб найдены только гены р53 и р73, а у земноводных и птиц — ранее были обнаружен только лишь р53. На этом основании, ранее было предположено, что ген р53 произошел от предка, общего с предком генов рбЗ и р73 и, впоследствии, потерял SAM-домен. (Saccone et al, 2002). При этом" его функции* претерпели значительную специализацию, что в работе (Yang et al, 2002) было предположительно связано с отбором, направленным на уменьшение риска образования опухолей, который повышен у позвоночных, в связи с темчто у них повышена скорость регенерации тканей. Итак, для^ полного понимания всех аспектов функционирования белка Р53 в клетке необходимо детальное изучение родственных ему белков Р63 и R73.

Функциональные характеристики сайта, в белке непосредственно зависят от символьной" последовательности входящих в него аминокислот и от стереометрии образующих его атомов белковой макромолекулы. Также свойства функционального сайта зависят от свойств его непосредственного-окружения, при этом последние также могут быть, определены через аминокислотную последовательность и пространственную структуру. В*' настоящее время в области биоинформатики разработаны мощные методы компьютерного анализа, позволяющие исследовать взаимосвязи, функциии эволюции белка с его5 первичной, вторичной и третичной структурой.

С другой стороны, изучение взаимосвязи структуры и функции белка требует анализа большого количества аминокислотных последовательностей* и пространственных структур его мутантных форм. В настоящее время накоплено довольно много экспериментальных данных по первичной последовательности, структуре и функции белка Р53 не только у человека, но и у других видов, представленных в электронных, базах данных. Такие базы предполагают использование компьютера для обработки содержащейся в них информации. Таким образом, представляется актуальным установление взаимосвязей между структурой, функцией и эволюцией белка Р53 с привлечением методов компьютерного анализа.

Цель и задачи исследования

Целью настоящего исследования было выявление закономерностей структурно-функциональной организации белка Р53 на основе анализа пространственных структур мутантных форм белка и определения режимов его эволюции.

Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи:

1. Разработка метода предсказания функциональных сайтов белков на основе структурного выравнивания шаблонов сайтов из базы данных пространственных структур функциональных сайтов белков PDBSite с пространственными структурами анализируемых белков.

2. Разработка метода выявления участков белка, подверженных конформационным изменениям в результате мутаций, на основе статистического анализа траекторий молекулярной динамики. v.

3. Анализ влияния мутаций на структурно-функциональную организацию белка Р53 с помощью моделирования пространственных структур его1 мутантных форм и разработанных методов предсказания функциональных сайтов, а также определения участков белка, подверженных статистически значимым конформационным изменениям в результате мутаций.

4. Изучение влияния естественного отбора на эволюционную историю и структуру белка Р53: поиск этапов движущего отбора в эволюционной истории белков Р53, Р63, Р73, определение позиций в кодирующих последовательностях соответствующих генов, замены в которых давали кодируемым белкам селективное преимущество.

5. Сравнительный анализ частот аминокислотных замен, приходящихся на позиции гена/>55, подверженных различным режимам естественного отбора.

Научная новизна работы.

Разработан метод оценки влияния мутаций на конформационные свойства белков на основе анализа траекторий молекулярной динамики с помощью метода Z-статистики. Предложенный подход является новым и ранее не применялся другими авторами. Впервые показано возникновение нового функционального сайта связывания катиона цинка в мутантной форме белка Р53 человека, возникающей в результате аминокислотной замены G245C. Предположен новый механизм влияния данной замены на функцию соответствующей мутантной формыбелка. Механизм основан на предположении, что катион цинка может смещаться из нормального положения во вновьобразованный сайт, нарушая конформационные свойства белка. Впервые обнаружено выраженное действие стабилизирующего отбора против мутантных форм белка Р53 с фенотипическим эффектом приобретения функции.

Практическая значимость работы.

Полученные результаты по анализу молекулярных механизмов нарушения • функции мутантных форм белка Р53 могут быть использованы при создании противоопухолевых лекарственных препаратов, направленных на коррекцию вновь созданного сайта связывания катиона цинка. Такой подход к фармакологической коррекции генетических нарушений может быть применен и к другимзаболеваниям, вызванных возникновением новых сайтов в мутантных белках.

База данных функциональных сайтов белков может быть использоваться при решении широкого круга задач функциональной аннотации белков-планировании генно-инженерных экспериментов и конструировании лекарственных препаратов.

Широкое применение также может найти предложенный в работе метод оценки влияния мутаций на конформационные свойства белков. В частности с помощью таких оценок могут планироваться эксперименты по получению белков с повышенной стабильностью, а также заранее заданной функцией.

Положения, выносимые на защиту.

1. Разработан метод анализа конформационных различий между мутантными и нормальной формой белка, основанный на методе молекулярной динамики и статистическом анализе траекторий молекулярной динамики с помощью Z-статистики. Метод позволяет оценивать влияние мутаций на, конформацию отдаленных участков белков.

2. Возникновение нового потенциального сайта связывания катиона цинка в мутантной форме белка Р53 человека обусловлено аминокислотной замене G245C. Связывание иона цинка новым сайтом,. обеспечивает уменьшение конформационных различий ДНК-связывающего мотива в мутантной и нормальной форме белка Р53.

3. Получены свидетельства этапов движущего отбора в эволюционной истории семейства Р53. Установлено выраженное действие стабилизирующего отбора против мутантных форм белка Р53 с фенотипическим эффектом приобретения функции.

Апробация работы и публикации.

По материалам диссертации, опубликовано 5 статей в рецензируемых журналах, 2 статьи в монографиях, а также 9 сообщений в трудах научных конференций.

Результаты работы были представлены автором, на следующих российских и международных конференциях: «BGRS'III-VI — International Conference on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure» (Новосибирск, 2002, 2004, 2006, 2008), «МССМВ'2005 — International Moscow Conference On Computational Molecular Biology» (Москва, 2005), «МНСК'2003;2006.

Международная Научная Студенческая Конференция" (Новосибирск, 20 032 006).

По материалам диссертации опубликованы следующие статьи в рецензируемых журналах:

1. Ivanisenko V.A., Pintus S.S., Grigorovich D.A., Kolchanov N.A. PDBSiteScan: a program for search of the active, binding and posttranslational modification sites in the 3D structures of proteins // Nucleic Acids Research. 2004. V.32. P. W549-W554.

2. Ivanisenko V.A., Pintus S.S., Grigorovich D.A., Kolchanov N.A. PDBSite: a database of the 3D structure of protein functional sites // Nucleic Acids Research. 2005. V.33. P. D1-D5.

3. Пинтус C.C., Фомин Э. С., Иванисенко B.A., Колчанов Н. А. Филогенетический анализ семейства Р53 // Биофизика. 2006. Т.51. С.640−649.

4. Pintus SS, Fomin ES, Oshurkov I, Ivanisenko VA. Phylogenetic analysis of the P53 and p63/p73 gene families. In Silico Biology. 2007 7(3):319−332.

5. Пинтус C.C. Коэволюция доменов ключевых белков апоптозаР53 и mdm2 // Информационный вестник ВОГиС. 2009. Т.13. № 1 С.128−136.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, обзора литературы, описания материалов и методов исследований, раздела «Результаты и обсуждение», заключения, выводов, библиографического списка (164 источника). Диссертация изложена на 154 страницах машинописного текста, включает 48 формул, 13 таблиц и 11 рисунков.

Выводы.

1. Разработаны новые методы поиска и автоматической классификации функциональных сайтов в третичных структурах белков на основе генетического алгоритма и структурного выравнивания сайтов из базы данных PDBSite. Проведена классификация сайтов в базе данных PDBSite, включая активные центры ферментов, сайты связывания ионов металлов, низкомолекулярных соединений, белков, РНК, ДНК, сайты посттрансляционной модификации белков.

2. Разработан новый метод анализа конформационных различий между нормальной и мутантными формами белка, основанный на методе молекулярной динамики и статистическом анализе траекторий молекулярной динамики с помощью Z-статистики. Метод позволяет оценивать влияние мутаций на конформацию отдаленных участков белков.

3. С помощью разработанных методов предсказано возникновение нового сайта связывания иона цинка в результате мутаций, вызывающих замены G245C и G245D в белке Р53, ассоциированные с синдромом Ли-Фраумени и рядом других опухолевых заболеваний. Новый сайт располагается в непосредственной близости от нормального цинк-связывающего сайта и, предположительно, может конкурировать с ним за связывание иона цинка — аллостерического регулятора связывания ДНК белком Р53.

4. Показано, что наибольшее влияние замены G245C и G245D оказывают на конформацию удаленных участков белка, расположенных в ядре домена связывания ДНК. Эти данные указывают на то, что механизм действия мутаций G245C и G245D реализуется через изменение конформационных свойств ДНК-связывающего домена белка Р53.

Показано, что связывание иона цинка с новым сайтом обеспечивает уменьшение конформационных различий ДНК-связывающего мотива в мутантной и нормальной форме белка Р53, что служит дополнительным свидетельством функциональности нового сайта.

5. Впервые обнаружено, что в белке Р53 движущему отбору подвергались позиции, соответствующие аминокислотным остаткам S106 и А129, важным для функциональных перестроек конформации при взаимодействии белка Р53 с ДНК.

6. В результате сравнительного анализа частот различных аминокислотных замен, приходящихся на кодоны с различными режимами отбора, установлено, что наиболее жесткий стабилизирующий отбор направлен против мутаций с эффектом приобретения функции.

Заключение

Белки Р53, Р63 и Р73 образуют одно семейство и произошли от общего предка. Наиболее узкоспециализированным является белок Р53, который разделяет функции активации транскрипции и активации апоптоза от своих предков, но потерял способность к самоингибированию,. лишившись С-концевого SAM-домена. Свой набор функций, сформировавшийся в ходе эволюции, белок Р53 использует для защиты целостности генома клетки, препятствуя передаче повреждений ДНК по наследству и способствуя уничтожению бесконтрольно делящихся клеток.

Некоторые районы белков Р53, Р63 и Р73 высоко консервативны. Как правило, это районы, отвечающие за выполнение этими белками характерных для них молекулярных функций. В частности, к ним относятся функциональные сайты: связывания промоторной ДНК и олигомеризации при активации транскрипции, белок-белковых взаимодействий при передаче сигнала в клетке, посттрансляционной модификации при регулировании активности и времени жизни белка. Тем не менее, для всех трех белков характерно наличие аминокислотных позиций, подвергавшихся преимущественно движущему отбору в эволюционной истории. Довольно значительные участки белков семейства не подвержены направленной эволюции и являются. нейтральными, в соответствии с теорией М. Кимуры о нейтральной эволюции.

Установленная связь между режимами естественного отбора и конкретными аминокислотными остатками Р53 позволяет установить эволюционную, а, следовательно, и функциональную значимость различных молекулярных эффектов мутаций гена Р53. Наиболее серьезные из них касаются сети взаимодействий Р53 с другими генами. При этом стоит учесть, что, как было сказано выше, белок Р53 утерял способность к саморегуляции, а значит, большую важность для гомеостаза положения клетки в окружающей ее ткани приобрели взаимодействия между несколькими генами. Добавление новых генов-мишеней к соответствующей сети может приводить даже к более серьезным изменениям, нежели потеря некоторых регуляторных событий. Следовательно, можно предположить, что гены-мишени Р53 эволюционируют в режиме коадаптации, причем отбор скорее вызывает изменения структуры промоторных районов, нежели белковых продуктов этих генов. Примером таких эволюционных изменений служит недавнее обнаружение свидетельств того что промотор гена pig3, приобрел свойство мишени белка Р53 только у приматов (Contente et al, 2003).

Предполагаемое возникновение нового сайта связывания иона Zn2+ в белке Р53 в результате замен G245C и G245D приводит к эволюционно значимому доминантно негативному эффекту, при котором белок теряет часть своих генов-мишеней. Отбор против такого эффекта выражен довольно сильно. Полная потеря способности белка к связыванию цинка приводит лишь к менее значимому эффекту потери функции белка, отбор против которого слабее (в случае гомозиготы по мутации, так как в гетерозиготе может возникать доминантно-негативный эффект.). Это явление может служить примером того, как возникновение, а не потеря молекулярной функции влияет на эволюционную судьбу соответствующих мутаций.

Полученные результаты применения разработанного метода оценки конформационных различий мутантных и нормальной форм белка показали, что замены в области сайта связывания иона цинка G245C и G245D сходным образом изменяют конформацию структурного ядра глобулы домена связывания ДНК белка Р53 человека, причем наиболее существенными являются изменения конформации структурных петель, соединяющих р-листы структурного бочонка, образующего это ядро. Тем не менее, замены различаются по влиянию на конформацию С-концевой а-спирали мотива петля-лист-спираль (LSH), связывающейся с ДНК, если белок Р53 не связан с ионом цинка. Интересно, что согласно полученным результатам, связывание Zn2+, с одной стороны, не влияет на конформацию ядра глобулы домена связывания ДНК белка Р53, а с другой стороны, частично компенсирует влияние замен в сайте связывания на конформацию структурных элементов мотива связывания ДНК, особенно С-концевой а-спирали мотива петля-лист-спираль.

Можно заключить, что связывание иона цинка потенциальным сайтом, найденным в мутантной форме G245C белка Р53, так же компенсирует влияние данной замены на конформацию а-спирали мотива транскрипционного фактора, связывающейся с ДНК, как и связывание иона цинка нормальным сайтом той же мутантной формы, что предполагает работоспособность этого потенциального сайта.

Разработанный метод оценки конформационных различий может быть применен для исследования функции мутантных форм белков, а также для проектирования белков с заранее заданными свойствами.

Таким образом, белок Р53 служит хорошим примером тесной связи между эволюцией гена и структурой, а также, функцией кодируемого им белка.

Показать весь текст

Список литературы

Adimoolam S., Ford J.M. p53 and regulation of DNA damage recognitionduring nucleotide excision repair // DNA Repair (Amst). 2003. — Vol. 2. — P. 947−954.
Ahuja R. K, Magnanti T.L., Orlin J.B. Network Flows: Theory, Algorithms and Applications. Prentice Hall, 1992.
Altschul S.F., Madden T.L., Schaffer A.A., Zhang J., Zhang Z., Miller W., Lipman DJ. Gapped BLAST and PSI-BLAST: a new generation of protein database search programs // Nucleic Acids Res. 1997. — Vol. 25. — P. 33 893 402.
Amariglio F., Tchang F., Prioleau M.N., Soussi Т., Cibert C., Mechali M.A. Functional analysis of p53 during early development of Xenopus laevis // Oncogene. 1997. — Vol. 15. — P. 2191−2199.
Aurelio O.N., Kong X.T., Gupta S., Stanbridge E.J. P53 mutants have selectivedominant-negative effects on apoptosis but not growth arrest in human cancer cell lines // Mol Cell Bioh 2000. — Vol. 20. — P. 770−778.
Babenko V.N., Basu M.K., Kondrashov F.A., Rogozin I.B., Koonin E.V. Signsof positive selection of somatic mutations in human cancers detected by EST sequence analysis. BMC Cancer. 2006. — Vol. 6. — P. 36.
Barrow H.G., Burstall R.M. Subgraph isomorphism, matching relationalstructures and maximal cliques // Inf. Process. Lett. 1976. — Vol. 4. — P. 83−84.
Benson D.A., Karsch-Mizrachi I., Lipman D.J., Ostell J., Wheeler D.L.
GenBank //Nucleic Acids Res. 2006. — Vol. 34. — P. D16-D20.
Bertram HM, Westbrook J, Feng Z, Gilliland G, Bhat T.N., Weissig H., Shindyalov I.N., Bourne P.E. The Protein Data Bank // Nucleic Acids Res. -2000. Vol. 28. — P. 235−242.
Beroud C., Soussi T. p53 gene mutation: software and database // Nucleic Acids Res. 1998. — Vol. 26. — P. 200−204.
Bian J., Sun Y. p53CP, a putative p53 competing protein that specifically binds to the consensus p53 DNA binding sites: a third member of the p53 family? // Proc Natl Acad Sci USA.- 1997. Vol. 94. — P. 14 753−14 758.
Blagosklonny M.V. p53 from complexity to simplicity: mutant p53 stabilization, gain-of-function, and dominant-negative effect. // FASEB J. -2000. Vol. 14. — P. 1901−1907.
Blandino G., Levine A .J., Oren M. Mutant p53 gain of function: differential effects of different p53 mutants on resistance of cultured cells to chemotherapy // Oncogene. 1999. — Vol. 18. — P. 477−485.
Bradford J.R., Westhead D.R. Improved prediction of protein-protein binding sites using a support vector machines approach // Bioinformatics. 2005. — Vol. 21.-P. 1487−1494.
Bush R.M., Fitch W.M., Bender C.A., Cox NJ. Positive selection on the H3 hemagglutinin gene of human influenza virus A// Mol Biol Evol. 1999. — Vol. 16. — 1457−1465.
Cai W., Pei J., Grishin N.V. Reconstruction of ancestral protein sequences and its applications // BMC Evol Biol. 2004. — P. Vol. 4.-33.
Casari G., Sander C., Valencia A. A method to predict functional residues in proteins //Nat Struct Biol. 1995. — Vol. 2. — P. 171−178.
Cavalli-Sforza L.L., Edwards A.W. Phylogenetic analysis. Models and estimation procedures //Am J Hum Genet. 1967. — Vol. 19. — 233−257.
Chan T.A., Hermeking H., Lengauer C., Kinzler K.W., Vogelstein B. 14−33 Sigma is required to prevent mitotic catastrophe after DNA daniage // Nature. 1999. — Vol. 401. — P. 616−620.
Chang D.T., Oyang YJ., Lin J.H. MEDock: a web server for efficient prediction of ligand binding sites based on a novel optimization algorithm // Nucleic Acids Res. 2005. — Vol. 33. — P. W233-W238.
Chavez-Reyes A., Parant J.M., Amelse L.L., de Oca Luna R.M., Korsmeyer S.J., Lozano G. Switching mechanisms of cell death in mdm2- and mdm4-null mice by deletion of p53 downstream targets // Cancer Res. 2003. — Vol. 63. -P. 8664−8669.
Chene P., Bechter E. Cellular characterisation of p53 mutants with a single missense mutation in the beta-strand 326−333 and correlation of their cellular activities with in vitro properties // J Mol Biol. 1999. — Vol. 288. — 891−897.
Chevenand F., Brun C., Banuls A.L., Jacq В., Christen R. TreeDyn: towards dynamic graphics and annotations for analyses of trees // BMC Bioinformatics. -2006.-Vol. 7.-P. 439.
Cho Y., Gorina S., Jeffrey P.D., Pavletich N.P. Crystal structure of a p53 tumor suppressor-DNA complex: understanding tumorigenic mutations // Science. -1994. Vol. 265. -P. 346−355.
Comband C., Blanchand C., Geourjon C., Deleage G. NPS@: network protein sequence analysis // Trends Biochem Sci. 2000. — Vol. 25. — P. 147−150.
Dameron K.M., Volpert O.V., Tainsky M.A., Bouck N. Control of angiogenesis in fibroblasts by p53 regulation ofthrombospondin-1 // Science. -1994. Vol. 265. — R 1582−1584.
Dayhoff M.O., R.M., Schwartz, B.C. Orcutt. A model of evolutionary change in proteins. //M.O. Dayhoff. Atlas of Protein Sequence and Structure. -Washington DC, 1978. Vol. 5. — Suppl. 3. — P. 345−352.
Derbyshire D.J., Basu B.P., Serpell L.C., Joo W.S., Date Т., Iwabuchi K., Doherty AJ. Crystal structure of human 53BP1 BRCT domains bound to p53 tumour suppressor // EMBO J. 2002. — Vol. 21. — P. 3863−3872.
Donehower L.A. Genetic instability in animal tumorigenesis models. Cancer Surv. 1997. — Vol. 29. — P. 329−352.
D’Sa-Eipper C., Leonard J.R., Putcha G., Zheng T.S., Flavell R.A., Rakic P., Kuida K., Roth K.A. DNA, damage-induced neural precursor cell apoptosis requires p53 and caspase 9 but neither Bax nor caspase 3 // Development. -2001.-Vol. 128.-P. 137−146.
Felsenstein J. Evolutionary trees from DNA sequences: a maximum likelihood approach // J Mol Evol. 1981. — Vol. 17. — P. 368−376.
Firestein G.S., Echeverri F., Yeo M., Zvaifler N.J., Green D.R. Somatic mutations in the p53 tumor suppressor gene in rheumatoid arthritis synovium // Proc Natl Acad Sci USA.- 1997. Vol. 94. — P. 10 895−10 900.
Fiser A., Sali A. Modeller: generation and refinement of homology-based protein structure models // Methods Enzymol. 2003. — Vol. 374. — P. — 461 491.
Fitch W.M., Bush R.M., Bender C.A., Cox N.J. Long term trends in the evolution of H (3) HA1 human influenza type A // Proc Natl Acad Sci U S A. -1997. Vol. 94. — P. 7712−7718.
Fitch W.M., Markowitz E. An improved method for, determining codon variability in a gene and its application to the rate of fixation of mutations in evolution // Biochem Genet. 1970. — Vol. 4. — P. 579−593.
Ford J.M. Regulation of DNA damage recognition and nucleotide excision repair: another role for p53 // Mutat Res. 2005. — Vol. 577. — P. 195−202.
Gaiddon C., Lokshin M., Ahn J., Zhang Т., Prives C. A subset of tumor-derived mutant forms of p53 down-regulate p63 and p73 through a direct interaction with the p53 core domain. Mol Cell Biol. — 200. — Vol. 21. — P. 1874−1887.
Glazko G.V., Koonin E.V., Rogozin I.B. Mutation hotspots in the p53 gene in tumors of different origin: correlation with evolutionary conservation and signs of positive selection // Biochim Biophys Acta. 2004. — Vol. 1679. — P. 95−106.
Goldman N., Yang Z.A. A codon-based model of nucleotide substitution for protein-coding DNA sequences // Mol Biol Evol. 1994. — Vol. 11. — P. 725 736.
Greenblatt M.S., Bennett W.P., Hollstein M., Harris C.C. Mutations in, the p53 tumor suppressor gene: clues to cancer etiology and molecular pathogenesis // Cancer Res. 1994. — Vol. 54. — P. 4855−4878.
Gualberto A., Aldape K., Kozakiewicz K., Tlsty T.D. An oncogenic form of p53 confers a dominant, gain-of-function phenotype that disrupts spindle checkpoint control // Proc Natl Acad Sci USA.- 1998. Vol. 95. — P. 51 665 171.
Guillot J1P, Gonnand J.F., Clement C., Faccini J.M. Comparative study of methods chosen by the Association Francaise de Normalisation (AFNOR) forevaluating sensitizing potential intthe albino, guinea-pig // FoodGhemToxicol. 1983--Vol. 21.-P. 795−805.
Guindon S., Gascuel O- A simple, fast, and. accurate algorithm to estimate large phylogenies by maximum likelihood // Syst Biol. 2003. — Vol. 52. — P.: 696−704.
GuiridoniS-, EethiecrF, Duroux P., GascueKOlPHYlVffi Online^ a web server for' fast maximum likelihood-basedVpKylogenetic inference // Nucleic Acids, Res, — 2005: Voli 33- - P W557-W5591
Но1гшЕ., Sander, G. New, structure—novel?fold?:// Structure: 1997 Г — V61I.5L -P. 165−171.57! HolimE.,, Sander* G. Protein structure comparison by alignment of distance: matrices // J’MoliBioU.- 1993- Vol: 233. — P. 123−38-
Holmquist R. Theoretical? foundations for a quantitative approach to paleogenetics. Part I: DNA// JMolEvol.- 1971. Vol. 1. — P. 115−133.
Holmquist R. Theoretical foundations for a quantitative approach to paleogenetics. Part II: proteins // J Mol Evol. -1971. Vol. 1. -Р/134−149.
Hsu H.W., Su H.Y., Huang P.H., Lee B.L., Liu H.J. Sequence and phylogenetic analysis of P10- and P17-encoding genes of avian reovirus //Avian Dis. 2005. — Vol. 49. — P. 36−42.
Hu W., Feng Z., Atwal G.S., Levine A.J. p53: a new player in reproduction // Cell Cycle. 2008. — Vol. 7. — P. 848−852.
Huelsenbeck J.P., Ronquist F. MRBAYES: Bayesian inference of phylogenetic trees // Bioinformatics. 2001. — Vol. 17. — P. 754−755.
Hurst L.D. The Ka/Ks ratio: diagnosing the form of sequence evolution // Trends Genet. 2002. — Vol. 18. — P. 486.
Ivanisenko V.A., Pintus S.S., Grigorovich D.A., Kolchanov N.A. PDBSite: a database of the 3D structure of protein functional sites // Nucleic Acids Res. -2005. Vol. 33. — P. D183-D 187.
Iwanaga Y., Jeang K.T. Expression of mitotic spindle checkpoint protein hsMADl correlates with cellular proliferation and is activated by a gain-of-function p53 mutant // Cancer Res. 2002. — Vol. 62. — P. 2618−2624.
Jambon M., Andrieu O., Comband C., Deleage G., Delfaud F., Geourjon C. The SuMo server: 3D search for protein functional sites // Bioinformatics. -2005. Vol. 21. — P. 3929−3930.
Jambon M., Imberty A., Deleage G., Geourjon C. A new bioinformatic approach to detect common 3D sites in protein structures. Proteins // 2003. -Vol. 52. P. 137−145.
Joerger A.C., Ang H.C., Veprintsev D. B, Blair C.M., Fersht A.R. Structures of p53 cancer mutants and mechanism of rescue by second-site suppressor mutations // J Biol Chem. 2005. — Vol. 280. — P. 16 030−16 037.
Jorgensen W.L., Chandrasekhar J., Madura J.D., Impey R.W., Klein M.L. Comparison of simple potential functions for simulating liquid water // J Chem Phys. 1983. — Vol. 79. — P. 926−935.
Jorgensen W.L., Tirado-Rives J. The OPLS potential functions for proteins: energy minimizations for crystals of cyclic peptides and crambin // J Am Chem Soc. 1988. — Vol. 110. — P. 1657−1666.
Jukes Т.Н., Cantor C.R. Evolution of protein molecules // H.N. Munro. Mammalian Protein Metabolism. New York, 1969. — Vol. 3. — P. 21−132.
Jurisicova A., Latham K.E., Casper R.F., Casper R.F., Varmuza S.L. Expression and regulation of genes associated with cell death during murine preimplantation embryo development // Mol Reprod Dev. 1998. — Vol. 51. -243−253.
Kabsch W., Sander C. Dictionary of protein secondary structure: pattern recognition of hydrogen-bonded and geometrical features // Biopolymers. -1983. Vol. 22. — P. 2577−2637.
Kaelin W.G. The p53 gene family // Oncogene. 1999. — Vol. 18. — P. 77 017 705.
Kalinina O.V., Rassel R.B., Rakhmaninova AB, Gel’fand MS. Computational method for prediction of protein functional sites using specificity determinants // Mol Biol (Mosk). 2007. — Vol. 41. — P. 151−162.
Karon J.M. The covarion model for the evolution of proteins: parameter estimates and comparison with Holmquist, Cantor, and Jukes' stochastic model. J Mol Evol. 1979. — Vol. 12. — P. 197−218.
Kashyap R.L., Subas S. Statistical estimation of parameters in a phylogenetic tree using a dynamic model of the substitutional process // J Theor Biol. -1974.-Vol. 47.-P. 75−101.
Kastan M.B., Onyekwere O., Sidransky D., Vogelstein В., Craig R.W. Participation of p53 protein in the cellular response to DNA damage // Cancer Res. 1991.-Vol. 51.-P. 6304−6311.
Kimura M. A simple method for estimating evolutionary rates of base substitutions through comparative studies of nucleotide sequences // J Mol Evol.- 1980.-Vol. 16.-P. 111−120.
Kimura M. The Neutral Theory of Molecular Evolution: Cambridge, 1983.
Kinoshita K., Murakami Y., Nakamura H. eF-seek: prediction of the functional sites of proteins by searching for similar electrostatic potential and molecular surface shape // Nucleic Acids Res. 2007. — Vol. 35. — P. W398-W402.
Kinoshita K., Nakamura H. eF-site and PDBjViewer: database and viewer for protein functional sites //Bioinformatics. 2004. — Vol. 20. — P. 1329−1330.
Kinoshita K., FuruiJ., Nakamura H. Identification of protein functions from a molecular surface database, eF-site // J Struct Funct Genomics. 2002. — Vol. 2. — P. 9−22.
Kumar S., Tamura K., Nei M. MEGA3: Integrated software for Molecular Evolutionary Genetics Analysis and sequence alignment. Brief Bioinform. 2004.-Vol. 5.-P. 150−163.
Laskowski R.A., Hutchinson E.G., Michie A.D., Wallace A.C., Jones M.L., Thornton J.M. PDBsum: a Web-based database of summaries and analyses of all PDB structures // Trends Biochem Sci. 1997. — Vol. 22. — P. 488−490.
Lawler J., Detmar M. Tumor progression: the effects of thrombospondin-1 and -2 // Int J Biochem Cell Biol. 2004. — Vol. 36. — P. 1038−1045.
Levine A. J, Finlay C.A., Hinds P.W. P53 is a tumor suppressor gene. Cell. -2004. — Vol. 116. — P. S67-S69.
Levine A.J. p53, the cellular gatekeeper for growth and. division // СеШ -1997.-Vol. 88. -P. 323−331.
Le Quesne W.J. 1974. The uniquely evolved character concept and its cladistic application // Systematic Zoology. Vol. 28. — P. 92−94.
Liang M.P., Banatao D.R., Klein Т.Е., Brutlag D.L., Altman R.B. WebFEATURE: An interactive web tool for identifying and visualizing functional sites on macromolecular structures // Nucleic Acids Res. 2003. Vol. 31.-P. 3324−327.
Lindahl E., Hess В., van der Spoel D. GROMACS 3.0: A package for molecular simulation and trajectory analysis // J.Mol.Mod. 2001. — Vol. 7. — P. 306−317.
Lowe S.W., Ruley H.E., Jacks Т., Housman D.E. p53-dependent apoptosis modulates the cytotoxicity of anticancer agents // Cell. 1993. — Vol: 74. — P. 957−967.
Май В., Newton M.A., Largand B. Bayesian phylogenetic inference via Markov chain Monte Carlo methods // Biometrics. 19 991 — Vol. 55. — P. 1−12.
McLachlan A.D. Three-fold structural pattern in the soybean trypsin inhibitor (Kunitz) // J Mol Biol. 1979. — Vol. 133. — P. 557−563
McLachlan Т.К., Takimoto R., El-Deiry W.S. BRCA1 directs a selective p53-dependent transcriptional response towards growth, arrest and DNA repair targets. Mol Cell Biol. — 2002. — Vol. 22. — P. 4280−4292.
May P., May E. Twenty years of p53 research: structural and functional aspects of the p53 protein // Oncogene. 1999. — Vol. 18. — P. 7621−7636.
McClendon C.L., Friedland G., Mobley D.L., Amirkhani H., Jacobson M.P. Quantifying Correlations Between Allosteric Sites in Thermodynamic Ensembles // J Chem Theory Comput. 2009. — Vol. 5. — P. 2486−2502.
Metropolis N., Rosenbluth A.W., Rosenbluth M.N., Teller A.H., Teller E. Equation of state calculations by fast computing machines. J. Chem. Phys. -1953. — Vol. 21. — P. 1087−1092.
Meinnel' Т., Blanquand S., Dardel F. A new subclass of the zinc metalloproteases superfamily revealed by the solution structure of peptide deformylase // J Mol Biol. 1996. — Vol. 262. — P. 375−386.
Miyata Т., Yasunaga T. Molecular evolution of mRNA: a method for estimating evolutionary rates of synonymous and amino acid substitutions from homologous nucleotide sequences and its application // J Mol Evol. -1980.-Vol. 16.-P. 23−36.
Miyazawa S., Jernigan R.L. Residue-residue potentials with a favorable contact pair term and an unfavorable high packing density term, for simulation and threading // J Mol Biol. 1996. — Vol. 256. — P. 623−44.
Moussaoui M., Cuchillo C.M., Nogues M.V. A phosphate-binding subsite in bovine pancreatic ribonuclease A can be converted into a very efficient catalytic site // Protein Sci. 2007. — Vol. 16. — P. 99−109.
Miiller Т., Vingron M. Modeling amino acid replacement // J Comput Biol. -2000.-Vol. 7.-P. 761−776.
Murphy K.L., Rosen J.M. Mutant p53 and genomic instability in a transgenic mouse model of breast cancer // Oncogene. 2000. — Vol. 19. — P. 1045−1051.
Nei M., Gojobori T. Simple methods for estimating the numbers of synonymous and nonsynonymous nucleotide substitutions // Mol Biol Evol. -1986.-Vol.3.-P. 418−426.
Neyman J.L. Molecular studies of evolution: a source of novel statistical problems // S.S. Gupta, J. Yackel. Statistical decision theory and related topics. -New York, 1971.-P. 1−27.
Nielsen R., Yang Z. Likelihood models for detecting positively selected amino acid sites and applications to the HTV-1 envelope gene // Genetics. -1998.-Vol. 148. P. 929−936.
Russell R.B. Detection of protein three-dimensional side-chain patterns: new examples of convergent evolution // J Mol Biol. 1998. — Vol. 279. — P. 12 111 227.
Ohki R., Nemoto J., Murasawa H., Oda E., Inazawa J., Tanaka N., Taniguchi T. Reprimo, a new candidate mediator of the p53-mediated cell cycle arrest at the G2 phase // J Biol Chem. 2000. — Vol. 275. — 22 627−22 630.
Olivier M., Eeles R., Hollstein M., Khan M.A., Harris C.C., Hainaut P. The IARC TP53 database: new online mutation analysis and recommendations to users // Hum Mutat. 2002. — Vol. 19. — P. 607−614.
Paranjpe S., Banerjee K. Phylogenetic analysis of the envelope gene of Japanese encephalitis virus // Virus Res. 1996. — Vol. 42. — P. 107−117.
Peterson C., Soderberg B.A. A new method for mapping optimization problems onto neural networks // Int. J. Neural. Syst. 1989. — Vol. 1. — P. 3−22.
Porter C.T., Bartlett G.J., Thornton J.M. The Catalytic Site Atlas: a resource of catalytic sites and residues identified in enzymes using structural data // Nucleic Acids Res. 2004. — Vol. 32. — P. D129-D133.
Press H.W., Teukolsky S.A., Vetterling W.T., Flannery B.P. Numerical recipes in C: the art of scientific computing. Cambridge, 1997.
Prochazkova J., Lichnovsky V., Kylarova D., Erdosova В., Vranka P. Involvement of p53 and Bcl-2 family proteins in regulating programmed cell death and proliferation in human embryogenesis // Gen Physiol Biophys. -2004. Vol. 23. — P. 209−229.
Procter J.B., Perry A.J., Torda A.E. Comparing objects of different sizes: treating proteins as strings //Aust. J. Chem. 2001. — Vol. 54. — P. 367−373.
Saccone C., Barome P.O., D’Erchia A.M., D’Errico I., Pesole G., Sbisa E, Tullo A. Molecular strategies in Metazoan genomic evolution. Gene. — 2002. -Vol. 300.-P. 195−201.
Schlosshauer M., Ohlsson M. A novel approach to local reliability of sequence alignments //Bioinformatics. 2002. — Vol. 18. — 847−854.
Schwede Т., Kopp J., GuexN., Peitsch M.C. SWISS-MODEL: An automated protein homology-modeling server // Nucleic Acids Res. 2003. — Vol. 31. — P. 3381−3385.
Shackney S.E., Shankey T.V. Common patterns of genetic evolution in human solid tumors // Cytometry. 1997. — Vol. 29. — P. 1−27.
Sharp P.M. In search of molecular darwinism // Nature. 1997. — Vol. 385. -P. 111−112.
Shindyalov I.N., Bourne P.E. Protein structure alignment by incremental combinatorial extension (CE) of the optimal path. Protein Eng. 1998. 11. — P. 739−747.
Shindyalov I.N., Kolchanov N.A., Sander C. Can three-dimensional contacts in protein structures be predicted by analysis of correlated mutations? // Protein Eng. 1994. — Vol. 7. — P. 349−358.
Sigal A., Rotter V. Oncogenic mutations of the p53 tumor suppressor: the demons of the guardian of the genome // Cancer Res. 2000. — Vol. 60. — 67 886 793.
Whelan S. Goldman N. A general empirical model of protein evolution derived from multiple protein families using a maximum-likelihood approach // Mol. Biol. Evol. 2001. — Vol. 18. — P. 691−699.
Smith M.L., Chen I.T., Zhan Q.M., Bae I.S., Chen C.Y., Gilmer T.M., Kastan M.B., O’Connor P.M., Fornace AJ. Interaction of the p53-regulated protein gadd45 with proliferating cell nuclear antigen // Science. 1994. — Vol. 266. — P. 1376−80.
Stiewe Т., Putzer B.M. Role of p73 in malignancy: tumor suppressor or oncogene? // Cell Death Differ. 2002 Mar. — Vol. 9. — P. 237−245.
Song S.Y., Lee S.K., Kim D.H., Son H.J., Kim H.J., Lim Y.J., Lee W.Y., Chun H.K., Rhee J.C. Expression of maspin in colon cancers: its relationship with p53 expression and microvessel density // Dig Dis Sci. 2002. — Vol. 47. -P. 1831−1835.
Soussi Т., Dehouche K., Beroud C. p53 website and analysis of p53 gene mutations in human cancer: forging a link between epidemiology and carcinogenesis // Hum Mutat. 2000. — Vol. 15. — P. 105−113.
Soussi T. The p53 tumor suppressor gene: from molecular biology to clinical investigation //Ann NY Acad Sci. 2000. — Vol. 910. — P. 121−137.
Springer M.S., Murphy WJ., Eizirik E., O’Brien S.J. Placental mammal diversification andsthe Cretaceous-Tertiary boundary // Proc Natl Acad Sci USA.- 2003. Vol. 100. — P. 1056−1061.
Stark A., Russell R.B. Annotation in three dimensions. PINTS: Patterns in Non-homologous Tertiary Structures // Nucleic Acids Res. 2003. — Vol. 31. -P. 3341−3344.
Suzuki Y., Gojobori T. A method for detecting positive selection at single amino acid sites // Mol Biol Evol. 1999. — Vol. 16. — P. 1315−1328.
Vogelstein В., Lane D., Levine A.J. Surfing the p53 network // Nature.2000. Vol. 408. — P. 307−310.
Vousden K.H., Lu X. Live or let die: the cell’s response to p53. Nat Rev Cancer. — 2002. — Vol. 2. — P. 594−604.
Waddell P.J., Kishino H., Ota R. A phylogenetic foundation for comparative mammalian genomics // Genome Inform Ser Workshop Genome Inform.2001.-Vol. 12.-P. 141−154.
Wallace A. C, Borkakoti N., Thornton J.M. TESS: a geometric hashing algorithm for deriving 3D coordinate templates for searching structural databases. Application to enzyme active sites // Protein Sci. 1997. — Vol. 6. — P. 2308−2323.
Wallingford J. B, Seufert D. W, Virta V.C., Vize P.D. p53 activity is essential for normal development in Xenopus // Curr Biol. 1997. — Vol. 7. — P. 747−757.
Wong K.B., DeDecker B.S., Freund S.M., Proctor M.R., Bycroft M., Fersht A.R. Hot-spot mutants of p53 core domain evince characteristic local structural changes // Proc Natl Acad Sci USA.- 1999. Vol. 96. — P. 8438−8442.
Wright J.D., Lim C. A fast method for predicting amino acid mutations that lead to unfolding // Protein Eng. 2001. — Vol. 14. — P. 479−486.
Wyllie F., Haughton M., Bartek J., Rowson J., Wynford-Thomas D. Mutant p53 can delay growth arrest and loss of CDK2 activity in senescing human fibroblasts without reducing p21(WAFl) expression // Exp Cell Res. 2003. -Vol. 285. — P. 236−242.
Yang A., Kaghad M., Caput D., McKeon F. On the shoulders of giants: p63, p73 and the rise of p53 // Trends Genet. 2002. — Vol. 18. — P. 90−95.
Yang X., Pater A., Tang S.C. Cloning and characterization of the human BAG-1 gene promoter: upregulation by tumor-derived p53 mutants // Oncogene. 1999. — Vol. 18. — 4546−4553.
Yang Z. Likelihood ratio tests for detecting positive selection and application to primate lysozyme evolution // Mol Biol Evol. 1998. — Vol. 15. — P. 568−573.
Yang Z., Bielawski J.P. Statistical methods for detecting molecular adaptation // Trends Ecol Evol. 2000. — Vol. 15. — P. 496−503.
Yang Z., Nielsen R., Goldman N., Pedersen A.M. Codon-substitution modelsfor heterogeneous selection pressure at amino acid sites // Genetics. 2000. t1.Vol. 155.-P. 431−449.'
Yang Z., Nielsen R. Codon-substitution models for detecting molecular adaptation at individual sites along specific lineages // Mol Biol Evol // 2002. -19.-P. 908−917.
Yang Z. PAML: a program package for phylogenetic analysis by maximum likelihood // Comput Appl Biosci. 1997. — Vol. 13. — 555−556.
Yonish-Rouach E., Resnitzky D., Lotem J., Sachs L., Kimchi A., Oren M. Wild-type p53 induces apoptosis of myeloid leukaemic cells that is inhibited by interleukin-6 //Nature. 1991. — Vol. 352. — P. 345−347.
Zhang M., Volpert O., Shi Y.H., Bouck N. Maspin is an angiogenesis inhibitor // Nat Med. 2000. — Vol. 6. — P. 196−199.

Заполнить форму текущей работой