In silico modeling and molecular dynamics simulations of a cpGFP-derived fluorescent oxytocin receptor biosensor
cpGFP'den türetilmiş floresan oksitosin reseptörü biyosensörünün in-silico moleküler modelleme ve moleküler dinamik simülasyonlarının araştırılması
- Tez No: 872545
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER DEVRİM ÖZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Oksitosin reseptörü (OXTR), oksitosin hormonu ile etkileşen ve heterometrik G proteinini aktive eden bir G proteini kenetli reseptör (GPCR) olup, aşağı yöndeki sinyalleşme yolağının basamaklarını tetikler. Bu kompleks çeşitli fizyolojik ve davranışsal süreçlere katkıda bulunurken, potansiyel bir ilaç hedefi olarak büyük ilgi çekmektedir. Bu in silico çalışma, dalgalanan oksitosin seviyelerine yanıt olarak OXTR aktivitesinin gerçek zamanlı değerlendirmesini sağlamak amacıyla tasarlanan ve burada geçici olarak iXsov olarak adlandırılan genetik olarak kodlanmış floresan raporlayıcının (GEFR) yapısal dinamik profilini çizmeyi amaçlamaktadır. Optik sensörün tasarımı, döngüsel permütasyonlu Yeşil Floresan Protein (cpGFP)'nin OXTR'nin üçüncü hücre içi döngüsüne entegrasyonuyla gerçekleştirildi. cpGFP eklenmesinin OXTR fonksiyonuna oksitosin ve GαO proteininin Ras ile ilişkili bölgesinin varlığında müdahale edip etmediğini belirlemek için bir dizi moleküler dinamik simülasyon gerçekleştirildi. iXsov'un üçüncül yapısı AlphaFold2 aracılığıyla tahmin edildi ve CHARMM-GUI aracılığıyla bir lipid membrana yerleştirildi. Ardışık Moleküler Dinamik simülasyonlar, ligand ve G protein iXsov'a bağlıyken ve bağlı değilken iXsov'un stabilitesini belirlemek için CHARMM36m Kuvvet Alanı ve TIP3P su modeli ile GROMACS 2023.2 yazılımı kullanılarak gerçekleştirildi. Aktif ve inaktif durumlar için, cpGFP'li ve cpGFP'siz olarak üç şablon (PDB Kimliği: 6TPK, 7RYC ve 7QVM) temel alınarak altı farklı sistem modellenmiştir. iXsov'un sistem dinamiklerindeki karşılaştırmalı değişiklikleri vurgulamak için omurga atomlarının karekök ortalamalı sapması ve kalıntılarının karekök ortalamalı dalgalanması hesaplandı. Hesaplamalı çalışmamız, biyosensör tasarımının fizibilitesine yönelik bir kavram kanıtı olarak hizmet etmekte ve yakın gelecekte in vitro çalışmaların planlanması konusunda bilgi vermektedir. Bu bulgular, özellikle ilaç tarama uygulamalarında araştırma deneylerinin ilerletilmesinde umut vaat ediyor.
Özet (Çeviri)
Oxytocin receptor (OXTR) is a G protein-coupled receptor (GPCR) that interconnects with the oxytocin hormone and heterometric G proteins to trigger downstream signaling cascades. This complex has been associated with a variety of physiological and behavioral processes and attracted much interest as a potential drug target. This in silico study aims to produce a structural-dynamic profile of a genetically encoded fluorescent reporter (GEFR), tentatively named iXsov, to enable real-time assessment of OXTR activity in response to fluctuating oxytocin levels. The design of the optical sensor was performed by the integration of cyclic permuted green fluorescent protein (cpGFP) within the third intracellular loop of OXTR. A series of molecular dynamics simulations were performed to determine whether cpGFP insertion interferes with OXTR function in the presence of oxytocin and the GαO ras-associated domain. The tertiary structure of iXsov was predicted via Alphafold2 and placed in a lipid membrane via CHARMM-GUI. Subsequent molecular dynamics simulations were performed using GROMACS 2023.2 software with CHARMM36m force field and TIP3P water model to determine the stability of iXsov with and without its associated ligand and G protein. Six distinct systems were modeled based on three templates (PDB ID: 6TPK, 7RYC, and 7QVM) representing active and inactive states for both iXsov and WT OXTR. The root means square deviation of backbone atoms and root mean square fluctuation of residues were calculated to highlight comparative changes in the system dynamics of iXsov. Our computational study serves as a proof-of-concept for the feasibility of the biosensor design, informing the planning of in vitro studies in the near future. In addition, we emphasize the importance of using customized predicted structures to ensure accurate and reliable MD simulation outcomes. These findings hold promise in informing the future design and optimization of iXsov, as well as advancing research in drug screening applications.
Benzer Tezler
- İn siliko modelleme yaklaşımıyla yeni ve seçici protein tirozin fosfataz 1b inhibitörlerinin araştırılması
Investigation of new and selective protein tyrosine phosphatase 1b inhibitors using in silico modeling approach
KÜBRA AKYOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
BiyokimyaAtatürk ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYANUR KILIÇ
- In silico modeling of dopamine transporter and design of novel neuroprotective drugs for Parkinson's disease
In sı̇lı̇co olarak Parkı̇nson hastalığı ı̇çı̇n yenı̇ nöroprotektı̇f ı̇laç tasarımı ve dopamı̇n transporterı̇nı̇n modellenmesı̇
TEODORA DIKIC
Doktora
İngilizce
2017
NörolojiKadir Has ÜniversitesiBiyoenformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL YELEKÇİ
- A virtual screening procedure combining pharmacophore filtering and molecular docking with the lie method
Başlık çevirisi yok
GÜZİN TUNCA
- Sanal tarama ve çok boyutlu moleküler modelleme yöntemleri ile p53-MDM2 potansiyel inhibitörlerinin belirlenmesi
Identification of p53-MDM2 potential inhibitors with virtual screening and multidimensional molecular modeling methods
GÜLŞAH AYDIN
Doktora
Türkçe
2020
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE YURTSEVER
PROF. DR. SERDAR DURDAĞI
- Structure-based drug design studies for the discovery of novel carbonic anhydrase IX-selective inhibitors
Karbonik anhidraz IX'a seçici yeni inhibitörlerin yapı bazlı bilgisayar destekli tasarımı
VUSLAT ÖYKÜ SAYIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE YURTSEVER
PROF. DR. SERDAR DURDAĞI