Author Archives: Alfonso

ALY è il peptide antimicrobico su cui era incentrata la tesi di dottorato di Lucia. Io ho effettuato delle simulazioni tramite Desmond, su Metrocubo, in cui ricreavo le condizioni in cui il peptide è stato testato a Zurigo.

Il primo passo è stato la costruzione del peptide e dell'omologo avente funzione azobenzenica, poi ho effettuato un clean e un rilassamento.

Poi sono passato alle simulazioni da 20ns di:

  1. ALY in acqua
  2. ALY in acqua e membrana POPC
  3. ALY in acqua e membrana POPC-POPG 90-10
  4. ALY-AZO in acqua
  5. ALY-AZO in acqua e membrana POPC
  6. ALY-AZO in acqua e membrana POPC-POPG 90-10

N.B. Le impostazioni utilizzate nelle dinamiche sono le stesse utilizzate nel report riguardante l'APP.

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Dopo un'iniziale fase di studio riguardante l'argomento, sono passato alla preparazione delle simulazioni.

Tutta la prima parte è stata svolta utilizzando la suite di Schrodinger, Maestro sul pc Metrocubo.

Il primissimo step è stato la scelta del peptide su cui effettuare i test, ovvero il dimero 2LZ3, presente su Protein Data Bank, della porzione transmembrana di APP. Questo è stato scaricato e preprocessato come di consueto: è stato effettuato un cleaning ed un refinement della struttura.

 

 

Il seguito il dimero 2LZ3 è stato immerso nelle membrane di POPC, POPC-PDHAPC 50-50 e POPC-POHDHAPC 50-50. La prima membrana è stata generata direttamente con MAESTRO mentre le altre due tramite i protocolli discussi nei report precedenti, con i programmi Cell2Microcosmos e Yasara.

 

Una volta pronte le membrane contenenti il dimero 2LZ3 preprocessato si è potuto passare alle simulazioni vere e proprie, da 100ns.

N.B per evitare di scrivere uno sterile elenco di informazioni, riguardante i comandi utilizzati per le simulazioni, ho preferito riportare gli screenshot delle finestre del programma, in modo che in futuro sia anche più semplice l'inserimento e il confronto dei valori.

 

Ora il passo successivo sarà effettuare tutte le analisi del caso e passare ad una metadinamica ma di questo parlerò nei prossimi report.

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Per ottenere una analisi QSAR di tutti i peptidi antimicrobici e ottenere un modello matematico che trovasse una correlazione tra questi e la MIC ho utilizzato Material Studio. Dopo aver ordinato in un'unica tabella tutti i descrittori gia posseduti per ciascun AMP ho effettuato diverse suddivisioni.
Ho diviso gli AMP prima per quelli attivi su Gram+ e Gram-, poi li ho suddivisi ancora in base al loro organismo target. Una volta finito ho importato in material studio i file .mol degli AMP e li ho caricati nelle rispettive Study Table.

Per importare i file nel folder desiderato basta cliccare con il tasto destro su quest'ultimo (per es. Structures o Gram+) e selezionare "Import". Questo procedimento funziona anche con più file per volta l'importante è ricordarsi di salvare sempre dopo aver importato qualsiasi oggetto.

In seguito per calcolare altri descrittori ho creato una nuova Study Table -> ho selezionato la colonna in cui voglio inserirli e i file struttura di cui mi voglio calcolare i nuovi descrittori -> tasto destro e seleziono "Insert to" -> Poi clicco sul pulsante "Models" in alto a sinistra e seleziono i calcoli che voglio effettuare. Nel mio caso ho selezionato tutto tranne i "VAMP" e i "DMol3" in quanto questi sono descrittori quantistici il cui calcolo è estremamente lento.

Dopo aver ottenuto queste tabelle le ho ripulite manualmente da eventuali colonne di dati che non è stato possibile calcolare. Per esempio il Modello su E.Coli è stato generato in questo modo:

-> Ho creato una study table chiamata 'Modello_Coli' contenente 200 AMP attivi con 0 < MIC < 100 trovata sperimentalmente, 25 AMP con 101 < MIC > 499 e 13 AMP con una MIC arbitraria di 500 -> Ho selezionato la colonna della MIC (chiamata nel nostro caso 'Escherichia Coli') -> ho aperto il menu a tendina nella barra in alto 'Statistics', mouse su 'Model Building' e ho selezionato 'Genetic Function Approximation'.

-> All'interno della finestra che si è aperta ho: selezionato tutte le 'Periodic Variables'; in 'Equation Data' ho selezionato 'Use Quadratic Splines'; infine settato i 'Parameters' cosi come si può apprezzare dall'immagine in basso.

Al termine del calcolo ho ottenuto cinque e equazioni che una volta applicate, cliccando nel menu a tendina 'Modules' e su 'Apply Data' , forniscono una precisa previsione della MIC dei peptidi in studio, sia dei peptidi attivi che di quelli non attivi.

Dopo aver scaricato dal sito "http://www.cellmicrocosmos.org/index_cm2.php?inputPage=cm2start" la versione più adatta al proprio pc ed averlo installato, lanciare il programma. Se il programma dovesse dare errore o più in avanti dovesse essere molto lento e/o soggetto a continuni blocchi bisogna aprire il file di installazione con ultra edit e modificare la riga 27 come qui : " <j2se version='1.6+' initial-heap-size="512m" max-heap-size="1024m" /> ". Dopo aver salvato utilizzare questo stesso file per lanciare il programma ogni volta.

  • Cm2

Una volta risolti i problemi iniziali possiamo utilizzare questo programma per creare in maniera semplice e intuitiva vari tipi di membrane. Nel menu in basso è possibile selezionare la voce "LIPIDS" e da questa numerosi lipidi di membrana oppure caricarne altri dall'esterno.
Per caricarne di nuovi basta semplicemente andare a copia/incollare questi ultimi, in formato .pdb, nella cartella "C:\MembraneEditor\Pdb_Files\User_Files" e poi caricarli tramite il pulsante raffigurante una cartella sempre nella parte bassa del programma.
Per rendere migliore la spiegazione farò l'esempio di quando ho creato una membrana POPC/POPE con e senza raft.

Dopo aver aperto il programma clicco su "file"-> "New membrane model" -> seleziono le dimensioni della mia membrana (in genere 200x200 Armstrong va bene). -> Poi carico i file come mostrato su:

Successivamente ho clicco sul pulsante con il simbolo "+" alla sinistra del nome del lipide -> dopo aver selezionato uno solo o entrambi i lati della membrana su cui voglio sia presente la mia molecola, sul lato sinistro dello schermo mi compare la mia scelta. Seleziono eventualmente un altro lipide e poi modifico la percentuale di concentrazione dei due -> Fatto questo clicco su "Calculate Bilayer" in basso, seleziono "Advanced random placing" e premo "Start" -> Attendo che la membrana sia pronta, poi la salvo sia come "Save membrane model" che come "Generate the PDB file…" , entrami nel menu "file" in alto a sinistra. Quest'ultimo passaggio richiederà un po' di tempo ma una volta terminato è possibile importare il nostro nuovo file.pdb in yasara e modificarlo a nostro piacimento per eventuali simulazioni.

  • RAFT

Per la creazione di raft lipidici il procedimento non è molto diverso, ma dovremo partire sempre da zero e non modificare membrane di gia esistenti! Questo va fatto perché altrimenti rischieremo solo di aggiungere qualche lipide sulla membrana e non creare un vero e proprio raft lipidico.

Dopo aver (eventualmente) caricato dei file nel programma ed aver selezionato le dimensioni della mia membrana clicco sul tasto con la scritta "NEW" nella barra in alto al centro

. -> seleziono la forma del mio raft lipidico e lo disegno con il mouse all'interno degli assi. -> passo alla selezione della composizione lipidica. Questo passaggio è identico a ciò che facciamo quando creiamo una membrana semplice ma questa volta c'è un opzione in più: il programma ci chiederà dove vogliamo mettere i lipidi, in "Default Area" che sarebbe la membrana o in "Domain

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1" che sarebbe il nostro Raft. -> si passa alla creazione ed al salvataggio della membrana come nei punti precedenti.

Per creare raft a composizione diversa all'interno si una stessa membrana io consiglio di generare prima una membrana con il raft centrale vuoto -> salvarla con "Save membrane model" e "Generate the PDB file…" -> poi passare alla creazione solo del raft, naturalmente utilizzando gli stessi assi

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e lo stesso "Domain 1"

. Questo perché in questo modo avremo 2 file .pdb separati, uno per la membrana e uno per il raft, cosi ci sarà più facile modificarli e lavorarci in Yasara.

Paf

Per poter usufruire di questa funzione di Amira abbiamo bisogno di un file multi-pbd. A sua volta questo tipo di file può

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.pdb e di un file di traiettoria .xtc. Questi due tipologie di file possono essere facilmente create tramite Yasara.

Salvare un file in formato .pdb è molto semplice, mentre le cose si complicano un po' per un .xtc. Quest'ultimo per salvare la traiettoria della nostra molecole ha bisogno che venga lanciata una simulazione. Per fare ciò ho trovato e poi modificato una macro sul sito di Yasara. Lanciandola ora sono in grado di generare questo

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tipo di file al termine di una simulazione. Il file si chiama "md_convert_alf.mcr" e mi consente di salvare solo la traiettoria della molecola che mi interessa e non di tutti gli oggetti in simulazione.

  • VegaZZ:

Una volta ottenuti i file .pdb e il rispettivo .xtc da yasara posso seguire questo pathway: Apro VegaZZ -> Clicco su "Apri" in alto a sinistra per aprire il .pdb poi clicco su "Analisi della traiettoria" sul centro-sinistra dello schermo e nella finestra che si aprirà carico il file.xtx -> Seleziono "Salva traiettoria" nel menu a tendina in alto e salvo il file come ".pdb multi modello".

  • Amira:

Una volta creato il file multi.pdb posso: Aprire il multi-pdb, cliccarci sopra e selezionare il bottone "Alligned Trajectory"-> da questo ancora "molecule" e poi "molecule view" -> Tasto destro su "Alligned Trajectory", portare il mouse su "Compute" e selezionare "Configuration Density" (qui è possibile modificare i colori di ciò che andremo a vedere dopo). Nelle opzioni, in

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basso, di "Configuration Density" cliccare sul bottone "Field" -> Si aprirà un "Alligned Trajectory.color" (in base alle opzioni precedentemente selezionate può aprirsi anche un "Alligned Trajectory.scalar") -> tasto destro su questo nuovo pulsante,mouse su "display" e selezionare queste tre opzioni: "Volren", "Voltex" e "Projection View". Se i primi due inizialmente non funzionano andare nelle opzioni in basso e selezionare "Adjust Range" nel menu a tendina. -> infine per effettuare uno "Snapshot" cliccare sull'omonimo bottone in alto con il simbolo della macchina fotografica e impostare le dimensioni 5624x3016 e il formato.png-> salvare con "Save Network as" e selezionare "amira scripts and data file"

In questo breve report sono elencati gli step da me seguiti per la creazione di mappe di contatto (o mappe di interazione) di diverse ATPasi animali e batteriche con degli AZOcomposti selezionati in precedenza da Lucia.

Grazie alla G.R.I.M.D. abbiamo potuto ottenere in breve tempo delle simulazioni in superflex dei composti succitati. I file di output, grandi diverse centinaia di Mbyte, si presentano in questo modo:

"1MAB
A2 3 004 | 005 | 001 | 000007.6290 | 0000002557813.2500 | ILE B 168 SER B 272 ALA B 275 VAL B 276 ARG B 279 ARG B 291 GLU B 292 TYR B 294

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ILE B 327 GLU B 328 THR B 329 GLN B 330 ASP B 333 VAL B 334 ALA B 336 TYR B 337 ILE B 338 PRO B 339

1MAB
A2 3 005 | 003 | 004 | 000007.5030 | 0000003163938.7500 | GLY B 290 ARG B 291 VAL B 298 TYR B 337 PHE F 259 THR F 262 GLN F 263 SER F 266 GLY F 280 TYR F 281 GLN F 282 TYR F 311 VAL F 312 PRO F 313 ALA F 314 ALA F 321"

In queste righe vi è indicato è indicato il tipo di ATPasi, l'AZOcomposto, l'energia di binding, la costante di binding e gli amminoacidi esatti con cui avviene una possibile interazione (gli altri valori non sono importanti ai fine della nostra analisi in quando sono assegnati da G.R.I.M.D. per svolgere il calcolo).

Al fine di rendere questo lunghissimo elenco interpretabile ho scritto una macro per matlab chiamata "read_output_docking_GRIM.m" che dopo aver suddiviso i file di output per tipo di ATPasi, può essere lanciata. La

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macro riconosce la sigla dell'AZOcomposto e gli assegna una riga. In seguito passa alla lettura degli amminoacidi con cui la mostra molecola entra in contatto e in base alla catena (alfa1-2-3,Beta1-2-3 o gamma), conta quante volte l'amminoacido è ripetuto e lo moltiplica per il quadrato del valore dell' energia di binding e lo assegna a una colonna il cui numero indica il numero dell'amminoacido in questione.

Il risultato è leggibile all'interno del Workspace di Matlab in un file chiamato "residuo":

Al fine di rendere ancora più veloce la lettura dei dati ho creato un file excell chiamato "ATP corr.xlsx" in cui ho suddiviso i vari risultati per catena, target e numero di occorrenze. Ho inoltre scritto un'altra piccola macro che mi consente di visualizzare il tutto sottoforma di grafico, chiamata "Contform.m" che assegna ad ascisse e ordinate i nomi delle varie catene proteiche dell'ATPasi e dei composti testati. Ho inoltre aggiunto nel titolo del grafico un numero che

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è il risultato della somma di tutti i valori contenuti in "residuo" come ulteriore indicazione.

Al termine di tutto ho inserito ed allineato i grafici in un file chiamato "Mappe d'interazione.docx" per renderne più agevole la visualizzazione, il confronto e lo studio dai dati da me ottenuti.

Ho fatto un breve report in cui vi sono elencati i progressi sugli AMP (peptidi anti-microbici) di questa settimana.

Dopo aver ricevuto da Lucia il file Excel contenente tutti i 2525 AMP presenti in Yadamp, è stata fatta una prima selezione di questi ultimi. Sono stati eliminati tutti i peptidi che presentassero un elicità > 5 e una lunghezza > 41 aa. In questo modo abbiamo ridotto il numero degli AMP a 1295, che si sono ridotti ancora per ulteriore eliminazione di peptidi contenenti in sequenza aa modificati e ponti disolfuro. Al termine di questa prima fase abbiamo avuto una raccolta di 1164 AMP per i passaggi successivi.

Tramite a Yasara ho creato i file .yob e .mol necessari:


  • Yasara:

Nel preparare il file listapep.fasta ho analizzato 60 AMP per volta, fino a quelli di una lunghezza di 30 aa circa.

In seguito ho ridotto il numero a 20 AMP per volta perché altrimenti tra quelli più lunghi avrei avuto una sovrapposizione

all'interno della cella che avrebbe portato

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a delle interazioni tra i peptidi e quindi ad un'errata conformazione finale

(nonostante queste accortezze alcuni AMP sono stati spostati manualmente perché nel momento in cui prendevano la

propria conformazione si avvicinavano troppo o si sovrapponevano a quelli più vicini).

p.s. il numero di 20 per volta non è casuale in quanto Yasara, all'interno della cella, incolonna i peptidi proprio per 20.

In questo modo ho escluso le possibili interazioni tra AMP che potevano avvenire lateralmente che erano anche quelle

più comuni e più invalidanti.

  • Percorso da seguire:

Crea file Listapep.fasta -> apri con UltraEdit -> Copia le sequenze AMP da analizzare, senza nessun simbolo aggiuntivo ma lasciando una riga vuota dopo

l'ultima sequenza -> salva file

Apri Yasara

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-> Lab13 -> MakePepfasta -> Leggi file fasta

-> SMG -> CleanHelixPeptideNew

-> SMG -> Esporta_yob.mcr (se da errore è perché bisogna creare la cartella "AMP" all'interno della cartella "yob" in "yasara")

Tramite VegaZZ ho calcolato l'MLP o Virtual LogP delle molecole AMP:


  • VegaZZ:

    Una volta ottenuti i file .mol da yasara ho aperto vega, ho inserito il comando "CONSET 100000000 4000000" all'interno della

console per aumentarne le righe e ho fatto partire lo script Peptide_MLP.r e caricato la cartella con tutti i file .mol.

Al termine del calcolo, per estrarre i dati sull' MLP ottenuti ho inserito un altro comando in console

"CONSAVE "C:\Users\federica\Desktop\Prova\Output.txt"". In questo modo ho creato un file chiamato "Output.txt"

contenente tutti i dati da me cercati (in alternativa un più semplice "seleziona tutto, copia e incolla" va bene lo stesso).

  • Percorso da seguire:

Copia il file Peptide_MLP.r in :C/Program Data/VegaZZ/Scripts/Calculation -> Apri VegaZZ -> Scrivi in console il comando per aumentare le righe -> File -> Esegui Script, seleziona cartella e clicca sul nome dello script -> Appena ha finito usa lo script per salvare i dati in output oppure copia/incolla.

-> Seleziona la cartella che contiene i file .mol e parte la simulazione

Con UltraEdit ed Excel ho infine estratto i dati utili e aggiornato il file .xlsx iniziale:


seleziona la riga, la copia e la incolla in un nuovo foglio che ho chiamato MLP_AMP.txt . Ho Aperto questo file .txt direttamente con Excel,

ho modificato la formattazione del testo, ho ordinato i valori in base al Virtual LogP crescente ed ho unito il foglio al file AMP_per simulazioni.xlsx già esistente.

Infine ho unito i valori di MLP delle 1164 molecole ancora in studio al vecchio foglio