맨위로가기

라마찬드란 조사구

"오늘의AI위키"는 AI 기술로 일관성 있고 체계적인 최신 지식을 제공하는 혁신 플랫폼입니다.
"오늘의AI위키"의 AI를 통해 더욱 풍부하고 폭넓은 지식 경험을 누리세요.

1. 개요

라마찬드란 조사구는 단백질의 이차 구조를 연구하는 데 사용되는 그래프로, 아미노산 잔기의 ψ와 φ 각도 조합의 가능성을 보여준다. 이 도표는 아미노산 측쇄의 크기에 따라 제약이 달라지며, 글리신과 프롤린과 같은 특정 아미노산의 경우 독특한 패턴을 보인다. 라마찬드란 플롯은 단백질 구조 예측, 구조 검증, 신약 개발 등 다양한 분야에서 활용되며, 단백질 구조의 품질을 평가하고 약물-리간드 상호작용을 예측하는 데 사용된다. 또한, MolProbity, PyMOL, VMD, UCSF Chimera 등 다양한 소프트웨어를 통해 라마찬드란 플롯을 생성하고 분석할 수 있다.

더 읽어볼만한 페이지

  • 생화학 기법 - 크산토프로테인 반응
    크산토프로테인 반응은 단백질 내 방향족 아미노산이 진한 질산에 의해 니트로화되어 황색으로 변하고, 알칼리성 조건에서 등황색으로 변하는 단백질 검출 및 정성 분석에 사용되는 반응이다.
  • 생화학 기법 - 단백질-단백질 상호작용
    단백질-단백질 상호작용은 단백질 간의 결합을 의미하며, 결합의 지속성, 결합력, 구성 단백질 종류에 따라 다양한 유형으로 분류되고, 물 분자에 의해 조절되며, 연구 방법과 데이터베이스를 통해 질병 연구 및 신약 개발에 응용된다.
라마찬드란 조사구
개요
설명
각도 정보
특징
활용
관련 정보

2. 역사

최초의 라마찬드란 플롯은 짧은 펩타이드의 결정학적 결론에 기반했지만, 최초의 원자 분해능 단백질 구조(1960년에 밝혀진 미오글로빈 구조[25])가 결정된 직후 계산되었다. 수십 년이 지난 현재, X선 결정 구조 분석으로 결정된 수만 개의 고해상도 단백질 구조가 존재하며, 단백질 데이터 뱅크(PDB)에 등록되어 있다. 이 데이터를 이용하여 많은 연구에서 보다 상세하고 정확한 φ와 ψ 플롯이 작성되었다.[26][27][28][29][30][31][32]

인도 과학대학원의 분자생물리학 단위(Molecular Biophysics Unit)는 라마찬드란 플롯 50주년을 기념하여 2013년 1월 8일부터 11일까지 생체 분자 형태 및 기능에 관한 국제 학술대회(International Conference on Biomolecular Forms and Functions)를 개최했다.[36][37]

3. 아미노산 잔기의 선호도

라마찬드란 도표에서 측쇄가 클수록 제약이 더 커지고 허용되는 영역이 더 작을 것으로 예상할 수 있지만, 실제로는 측쇄의 영향이 크지 않다.[5] 주된 영향은 Cβ에 메틸렌기가 존재하는지 여부이다.[5] 글리신은 측쇄로 수소 원자 하나만 가지고 있어 반데르발스 반지름이 작아 제약이 가장 적다. 반면 프롤린은 Cα와 주쇄 N을 연결하는 5원자 고리 형태의 측쇄를 가져 ψ와 φ 조합에 제한이 생긴다. 프롤린 앞 잔기("프롤린 이전 잔기") 또한 조합이 제한된다.[24] 이 데이터는 [30]에서 가져왔다.

3. 1. 글리신 (Glycine)

글리신은 측쇄로 수소 원자 하나만 가지고 있으며, 다른 모든 아미노산의 측쇄를 시작하는 CH₃, CH₂, 또는 CH 기보다 훨씬 작은 반데르발스 반지름을 갖는다.[5] 따라서 글리신은 제약이 가장 적으며, 이는 허용 영역이 훨씬 더 큰 글리신의 라마찬드란 도표에서 분명하게 나타난다.[24]

3. 2. 프롤린 (Proline)

라마찬드란 도표에서 측쇄가 클수록 제약이 더 커지고 허용되는 영역이 더 작을 것으로 예상할 수 있지만, 측쇄의 영향은 미미하다.[5] 실제로 관찰되는 주요 영향은 Cβ에 메틸렌기가 존재하는지 여부이다.[5] 글리신은 측쇄로 수소 원자 하나만 가지고 있으며, 다른 모든 아미노산의 측쇄를 시작하는 CH₃, CH₂, 또는 CH 기보다 훨씬 작은 반데르발스 반지름을 갖는다. 따라서 글리신은 제약이 가장 적으며, 이는 허용 영역이 훨씬 더 큰 글리신의 라마찬드란 도표에서 분명하게 나타난다. 반대로, Cα를 주쇄 N에 연결하는 5원자 고리 측쇄를 가진 프롤린의 라마찬드란 도표는 가능한 ψ와 φ의 조합이 제한적이다. 프롤린 앞에 있는 잔기("프롤린 이전 잔기")도 일반적인 경우에 비해 조합이 제한적이다.[24]

3. 3. 프롤린 이전 잔기 (Pre-Proline)

라마찬드란 도표에서 측쇄가 클수록 제약이 더 커지고 허용되는 영역이 더 작을 것으로 예상할 수 있지만, 측쇄의 영향은 미미하다.[5] 실제로 관찰되는 주요 영향은 Cβ에 메틸렌기가 존재하는지 여부이다.[5] 글리신은 측쇄로 수소 원자 하나만 가지고 있으며, 다른 모든 아미노산의 측쇄를 시작하는 CH₃, CH₂, 또는 CH 기보다 훨씬 작은 반데르발스 반지름을 갖는다. 따라서 글리신은 제약이 가장 적으며, 이는 허용 영역이 훨씬 더 큰 글리신의 라마찬드란 도표에서 분명하게 나타난다. 반대로, Cα를 주쇄 N에 연결하는 5원자 고리 측쇄를 가진 프롤린의 라마찬드란 도표는 가능한 ψ와 φ의 조합이 제한적이다. 프롤린 앞에 있는 잔기("프롤린 이전 잔기")도 일반적인 경우에 비해 조합이 제한적이다.

3. 4. 일반적인 잔기

라마찬드란 도표에서 측쇄가 클수록 제약이 더 커지고 허용되는 영역이 더 작을 것으로 예상할 수 있지만, 측쇄의 영향은 미미하다.[5] 실제로 관찰되는 주요 영향은 Cβ에 메틸렌기가 존재하는지 여부이다.[5] 글리신은 측쇄로 수소 원자 하나만 가지고 있으며, 다른 모든 아미노산의 측쇄를 시작하는 CH₃, CH₂, 또는 CH 기보다 훨씬 작은 반데르발스 반지름을 갖는다. 따라서 글리신은 제약이 가장 적으며, 이는 허용 영역이 훨씬 더 큰 글리신의 라마찬드란 도표에서 분명하게 나타난다. 반대로, Cα를 주쇄 N에 연결하는 5원자 고리 측쇄를 가진 프롤린의 라마찬드란 도표는 가능한 ψ와 φ의 조합이 제한적이다. 프롤린 앞에 있는 잔기("프롤린 이전 잔기")도 일반적인 경우에 비해 조합이 제한적이다.

4. 라마찬드란 플롯의 활용

라마찬드란 플롯은 두 가지 방식으로 사용될 수 있다. 하나는 단백질 내 아미노산 잔기의 ψ와 φ 각도가 이론적으로 어떤 입체 배좌 값을 가질 수 있는지 보여주는 것이다(오른쪽 상단 그림). 다른 하나는 구조 검증에 사용하거나 많은 구조의 데이터베이스에서 관찰된 단일 구조의 데이터 점의 경험적 분포를 보여주는 것이다(오른쪽 그림, 혹은 왼쪽 아래 3개의 그림).[1]

4. 1. 단백질 구조 예측

라마찬드란 플롯은 두 가지 방식으로 사용될 수 있다. 하나는 단백질 내 아미노산 잔기의 ψ와 φ 각도가 이론적으로 어떤 입체 배좌 값을 가질 수 있는지 보여주는 것이다. 다른 하나는 구조 검증에 사용하거나, 여러 구조의 데이터베이스에서 관찰된 단일 구조의 데이터 점의 경험적 분포를 보여주는 것이다. 이는 약물-리간드 상호작용 예측에 사용되며 제약 산업에 유용하다. 어떤 경우든 일반적으로 이론적으로 선호되는 영역의 윤곽선에 대해 표시된다.

4. 2. 단백질 구조 검증

라마찬드란 플롯은 두 가지 다른 방식으로 사용될 수 있다. 하나는 이론적으로 단백질 내 아미노산 잔기의 ψ와 φ 각도의 어떤 값들, 즉 입체 배좌가 가능한지를 보여주는 것이다. 다른 하나는 구조 검증에 사용하거나 많은 구조의 데이터베이스에서 관찰된 단일 구조의 데이터 점의 경험적 분포를 보여주는 것이다. 이는 약물-리간드 상호작용 예측에 사용되며 제약 산업에 유용하다. 어떤 경우든 일반적으로 이론적으로 선호되는 영역의 윤곽선에 대해 표시된다.[1]

4. 3. 신약 개발

라마찬드란 플롯은 두 가지 방식으로 사용될 수 있다. 하나는 단백질 내 아미노산 잔기의 ψ와 φ 각도, 즉 입체 배좌가 이론적으로 어떤 값들을 가질 수 있는지 보여주는 것이다. 다른 하나는 구조 검증에 사용하거나 많은 구조의 데이터베이스에서 관찰된 단일 구조의 데이터 점의 경험적 분포를 보여주는 것이다. 이는 약물-리간드 상호작용 예측에 사용되며 제약 산업에 유용하다. 어떤 경우든 일반적으로 이론적으로 선호되는 영역의 윤곽선에 대해 표시된다.[1]

5. 최근 업데이트

최초의 라마찬드란 플롯은 원자 수준의 해상도를 가진 최초의 단백질 구조(미오글로빈, 1960년)가 결정된 직후 계산되었지만, 그 결론은 짧은 펩타이드의 소분자 결정학에 기반한 것이었다.[6] 수십 년이 지난 지금, X선 결정학을 통해 결정되고 단백질 데이터 뱅크(PDB)에 저장된 수만 개의 고해상도 단백질 구조가 존재한다. 많은 연구에서 이 데이터를 활용하여 더욱 상세하고 정확한 φ, ψ 플롯을 생성했다.[7] [8] [9] [10] [11] [12] [13]

라마찬드란 플롯은 펩타이드 결합의 구조적 거동을 설명하는 교과서 자료로 사용되어 왔지만, 펩타이드가 라마찬드란 플롯의 모든 영역에서 어떻게 작용하는지에 대한 철저한 탐구는 최근에야 발표되었다.[16]

인도 과학대학원의 분자 생물 물리학 연구실은 2013년 1월 8일부터 11일까지 생체 분자 형태와 기능에 관한 국제 학술대회를 개최하여 라마찬드란 맵 50주년을 기념했다.[17] [18]

6. 관련 도구

라마찬드란 조사구와 관련된 여러 도구들이 개발되어 있으며, 이 도구들은 단백질 구조 분석 및 검증에 널리 사용된다.



이 외에도 MolProbity, 파이몰(PyMOL), VMD, UCSF 키메라(Chimera) 등의 도구들이 라마찬드란 플롯 생성 및 분석에 사용된다. (각 도구에 대한 자세한 내용은 해당 하위 섹션을 참조)

6. 1. MolProbity

MolProbity는 듀크 대학교에서 개발한 웹 서비스로, PDB 형식 파일의 유효성을 검증하고 라마찬드란 플롯을 생성하는 데 사용된다.[32] PDB에서도 유사한 소프트웨어 목록을 확인할 수 있다.

6. 2. PyMOL

파이몰(PyMOL)은 다이노플롯(DynoPlot) 확장 기능을 통해 라마찬드란 플롯을 생성하고 분석할 수 있는 프로그램이다.[32]

6. 3. VMD (Visual Molecular Dynamics)

VMD는 동적 라마찬드란 플롯 플러그인과 함께 배포된다.[32]

6. 4. UCSF Chimera

UCSF 키메라(Chimera)는 모델 패널에서 찾을 수 있다.[32]

참조

[1] 논문 Stereochemistry of polypeptide chain configurations
[2] 서적 Anatomy and Taxonomy of Protein Structures
[3] 논문 The Structure of Proteins: Two Hydrogen-Bonded Helical Configurations of the Polypeptide Chain
[4] 서적 Conformation of polypeptides and proteins
[5] 논문 The interrelationships of side-chain and main-chain conformations in proteins
[6] 논문 Structure of myoglobin: a three-dimensional Fourier synthesis at 2Å resolution
[7] 논문 Stereochemical quality of protein structure coordinates
[8] 논문 Phi/psi-chology: Ramachandran revisited
[9] 논문 Objectively judging the quality of a protein structure from a Ramachandran plot
[10] 논문 Conformations of amino acids in proteins http://scripts.iucr.[...]
[11] 논문 Structure validation by Cα geometry: ϕ,ψ and Cβ deviation
[12] 논문 Main-chain conformational tendencies of amino acids
[13] 논문 Neighbor-dependent Ramachandran probability distributions of amino acids developed from a hierarchical Dirichlet process model
[14] 논문 Automatic Classification and Analysis of αα-Turn Motifs in Proteins 1996-01
[15] 논문 Control over overall shape and size in de novo designed proteins 2015-10-06
[16] 논문 An exhaustive survey of regular peptide conformations using a new metric for backbone handedness (''h'') 2017-05-16
[17] 웹사이트 50th Anniversary of Ramachandran Plots http://sandwalk.blog[...] Professor Laurence A. Moran 2013-01-17
[18] 웹사이트 ICBFF-2013 https://web.archive.[...] MBU, IISc, Bangalore 2013-01-28
[19] 논문 Carbohydrate Structure Suite (CSS): analysis of carbohydrate 3D structures derived from the PDB
[20] 논문 Stereochemistry of polypeptide chain configurations
[21] 논문 Anatomy and Taxonomy of Protein Structures
[22] 논문 The Structure of Proteins: Two Hydrogen-Bonded Helical Configurations of the Polypeptide Chain
[23] 논문 Conformation of polypeptides and proteins
[24] 논문 The interrelationships of side-chain and main-chain conformations in proteins
[25] 논문 Structure of myoglobin: a three-dimensional Fourier synthesis at 2Å resolution
[26] 논문 Stereochemical quality of protein structure coordinates
[27] 논문 Phi/psi-chology: Ramachandran revisited
[28] 논문 Objectively judging the quality of a protein structure from a Ramachandran plot http://bioinformatic[...]
[29] 논문 Conformations of amino acids in proteins http://scripts.iucr.[...]
[30] 논문 Structure validation by Cα geometry: ϕ,ψ and Cβ deviation
[31] 논문 Main-chain conformational tendencies of amino acids
[32] 논문 Neighbor-dependent Ramachandran probability distributions of amino acids developed from a hierarchical Dirichlet process model
[33] 논문 Automatic Classification and Analysis of αα-Turn Motifs in Proteins 1996-01
[34] 논문 Control over overall shape and size in de novo designed proteins 2015-10-06
[35] 논문 An exhaustive survey of regular peptide conformations using a new metric for backbone handedness (''h'') https://peerj.com/ar[...] 2017-05-18
[36] 웹사이트 50th Anniversary of Ramachandran Plots http://sandwalk.blog[...] Professor Laurence A. Moran 2013-01-17
[37] 웹사이트 ICBFF-2013 http://icbff2013.com[...] MBU, IISc, Bangalore 2013-01-28
[38] 저널 Carbohydrate Structure Suite (CSS): analysis of carbohydrate 3D structures derived from the PDB
[39] 저널 Stereochemistry of polypeptide chain configurations
[40] 저널 Anatomy and Taxonomy of Protein Structures
[41] 저널 The Structure of Proteins: Two Hydrogen-Bonded Helical Configurations of the Polypeptide Chain
[42] 저널 Conformation of polypeptides and proteins



본 사이트는 AI가 위키백과와 뉴스 기사,정부 간행물,학술 논문등을 바탕으로 정보를 가공하여 제공하는 백과사전형 서비스입니다.
모든 문서는 AI에 의해 자동 생성되며, CC BY-SA 4.0 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
하지만, 위키백과나 뉴스 기사 자체에 오류, 부정확한 정보, 또는 가짜 뉴스가 포함될 수 있으며, AI는 이러한 내용을 완벽하게 걸러내지 못할 수 있습니다.
따라서 제공되는 정보에 일부 오류나 편향이 있을 수 있으므로, 중요한 정보는 반드시 다른 출처를 통해 교차 검증하시기 바랍니다.

문의하기 : help@durumis.com