라마찬드란 조사구
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.
| 이름 | 라마찬드란 도표 |
|---|---|
| 유형 | 단백질 구조 분석 도구 |
| 정의 | 단백질이나 펩타이드의 골격 구조에서, 인접한 아미노산 잔기의 φ (파이) 각도와 ψ (프사이) 각도의 가능한 값을 그래프로 나타낸 것 |
|---|---|
| 사용 목적 | 단백질 구조의 품질을 평가하고, 가능한 구조적 형태를 시각화하는 데 사용 |
| φ (파이) 각 | N-Cα 결합의 회전 각도 |
|---|---|
| ψ (프사이) 각 | Cα-C 결합의 회전 각도 |
| 허용 영역 | 특정 φ 및 ψ 각도 조합은 단백질 구조 내에서 입체적인 충돌을 피하기 때문에 허용됨 라마찬드란 도표는 이러한 허용 영역을 보여줌 |
| 주요 영역 | 알파 나선, 베타 시트, 루프 등의 구조적 특징은 도표 상에서 특정 영역에 나타남 |
|---|
| 구조 검증 | 실험적으로 결정된 단백질 구조의 유효성을 평가하는 데 사용 |
|---|---|
| 모델링 | 단백질 구조를 예측하거나 모델링하는 데 도움을 줌 |
| 연구 분야 | 구조 생물학, 단백질 화학 |
-
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.
2. 역사
최초의 라마찬드란 플롯은 짧은 펩타이드의 결정학적 결론에 기반했지만, 최초의 원자 분해능 단백질 구조(1960년에 밝혀진 미오글로빈 구조)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.
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.
3. 아미노산 잔기의 선호도
라마찬드란 도표에서 측쇄가 클수록 제약이 더 커지고 허용되는 영역이 더 작을 것으로 예상할 수 있지만, 실제로는 측쇄의 영향이 크지 않다. 주된 영향은 Cβ에 메틸렌기가 존재하는지 여부이다. 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. 이 데이터는 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. 따라서 글리신은 제약이 가장 적으며, 이는 허용 영역이 훨씬 더 큰 글리신의 라마찬드란 도표에서 분명하게 나타난다.
--
3.2. 프롤린 (Proline)
라마찬드란 도표에서 측쇄가 클수록 제약이 더 커지고 허용되는 영역이 더 작을 것으로 예상할 수 있지만, 측쇄의 영향은 미미하다. 실제로 관찰되는 주요 영향은 Cβ에 메틸렌기가 존재하는지 여부이다. 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.
3.3. 프롤린 이전 잔기 (Pre-Proline)
라마찬드란 도표에서 측쇄가 클수록 제약이 더 커지고 허용되는 영역이 더 작을 것으로 예상할 수 있지만, 측쇄의 영향은 미미하다. 실제로 관찰되는 주요 영향은 Cβ에 메틸렌기가 존재하는지 여부이다. 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. 실제로 관찰되는 주요 영향은 Cβ에 메틸렌기가 존재하는지 여부이다. 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).
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.
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.
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. 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.
라마찬드란 플롯은 펩타이드 결합의 구조적 거동을 설명하는 교과서 자료로 사용되어 왔지만, 펩타이드가 라마찬드란 플롯의 모든 영역에서 어떻게 작용하는지에 대한 철저한 탐구는 최근에야 발표되었다.
인도 과학대학원의 분자 생물 물리학 연구실은 2013년 1월 8일부터 11일까지 생체 분자 형태와 기능에 관한 국제 학술대회를 개최하여 라마찬드란 맵 50주년을 기념했다.
6. 관련 도구
라마찬드란 조사구와 관련된 여러 도구들이 개발되어 있으며, 이 도구들은 단백질 구조 분석 및 검증에 널리 사용된다.
* 웹 기반 구조 분석 도구: PDB 파일을 업로드하여 라마찬드란 플롯을 생성하고, 이면각을 계산하며, PDB에서 서열을 추출하는 기능을 제공한다.
* 웹 기반 도구: PDB 항목의 라마찬드란 플롯을 표시한다.
* SAVES(구조 분석 및 검증): WHATCHECK, PROCHECK를 사용하고 자체 내부 라마찬드란 플롯을 생성한다.
* STING
* WHAT CHECK(WHAT IF 소프트웨어의 독립형 검증 루틴)
* Sirius
* https://spdbv.vital-it.ch/ Swiss PDB Viewer
* http://spin.niddk.nih.gov/NMRPipe/talos/ TALOS
* http://www.al-nasir.com/www/Jamie/Zeus/ Zeus 분자 시각화 프로그램: "도구" 메뉴에서 찾을 수 있으며, 지역 윤곽선이 있는 고품질 플롯을 제공한다.
* http://www.ebi.ac.uk/thornton-srv/software/PROCHECK/ Procheck
* http://dunbrack.fccc.edu/ndrd 이웃 의존적 및 이웃 독립적 라마찬드란 확률 분포
* 유사한 소프트웨어 목록은 PDB를 참조할 수 있다.
* 다당류 및 기타 다량체의 이면각에 대해서도 유사한 플롯을 생성할 수 있다(http://glycosciences.de/tools/carp/ CARP 등). 단백질 측쇄 간 이면각에 대한 유사한 플롯으로는 자닌 플롯이 있다.
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)