Computational analysis of enzyme specificity by molecular docking and quantum mechanical modeling of catalytic active site
Katalitik aktif bölgenin moleküler yerleştirme ve kuantum mekaniksel modellemesi ile enzim özgüllüğünün hesaplamalı analizi
- Tez No: 980816
- Danışmanlar: PROF. DR. NİHAN ÇELEBİ ÖLÇÜM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyokimya, Kimya, Biochemistry, Chemistry
- Anahtar Kelimeler: Biyoteknoloji, Enzimler, Biotechnology, Enzymes
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilim ve Mühendislik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Enzimler yüksek substrat özgüllüğü sergiler ve bu, özgüllüğü, seçiciliği ve kararlılığı artırılmış yeni enzimlerin tasarımında önemli bilgiler sağlar. Enzim özgüllüğü, güncel araştırma bilgilerine dayalı çeşitli hesaplamalı yöntemler kullanılarak analiz edilebilir. Hedef molekül veya substratın bilindiği sistemlerde, moleküler bağlanma analizi yararlı bir araç görevi görür; hedef bilinmiyorsa, enzim özgüllüğünü analiz etmek için katalitik olarak aktif bölge modelleri tasarlanmalıdır. Bu araştırma, enzim özgüllüğünü incelemek için iki farklı sisteme odaklanmaktadır: Polihidroksialkanoat biyoplastiklerinin depolimerizasyon enzimlerinin geliştirilmesi: (1) Polihidroksialkanoatlar (PHA'lar) uygun biyoplastik alternatifleri olarak ortaya çıkmış olsa da, bozunmaları zorluk teşkil etmektedir. Bu araştırma, enzim özgüllüğünü analiz etmek için moleküler yerleştirme yoluyla PHA depolimeraz aktivitesini geliştirmeyi amaçlamaktadır. Moleküler docking ve yakın saldırı konformasyonu (NAC) analizine dayanarak, bu çalışmada incelenen her protein için 3- hidroksioktanoik asit p-nitrofenol ligandı en uygun olarak belirlendi. (2) Sinir ajanlarının hidrolizi için katalitik olarak aktif bölge modellerinin tasarlanması. Sinir ajanları, asetilkolinesterazı inhibe ederek sinir sistemi yetmezliğine ve ölüme yol açan organofosfor bileşikleridir. Bu nedenle, sinir ajanlarına AChE'den daha güçlü bağlanabilen ve onları hidrolize edebilen yeni enzimlerin bulunması büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada kullanılan aktif bölge modelleri, en düşük enerjili olan konfigürasyonunda fosfor grubuna eksenel olarak saldıran nükleoif bulunmuştur, en uygun katalitik gruplar olarak Ser–Lys ve Asp–His'i içeren ve en uygun sinir ajanı olarak Soman'ı ortaya koymuştur. Her iki araştırma ile birlikte enzim-substrat etkileşimlerinin analizinde önemli gelişmeler bulundu; moleküler bağlanma simülasyonları, PHO depolimerazındaki temel bağlanma kalıntılarını analiz ederken, sinir gazı hidrolizinde kullanılan aktif bölge modelleri enzim özgüllüğü açısından etkili sonuçlar elde ettiğini kanıtlamış oldu. Bu sonuçlar, enzim özgüllüğü analizini kolaylaştıracak yeni bir hesaplama aracı geliştirmek için de güçlü bir temel atılmasını sağladı.
Özet (Çeviri)
Enzymes exhibit high substrate specificity which provides important information for designing new enzymes with enhanced specificity, selectivity, and stability. Enzyme specificity can be analyzed using various computational methods based on current research knowledge. In systems where the target molecule or substrate is known, molecular docking analysis serves as a useful tool; if the target is unknown, catalytical active site models emerge as a promising approach to analyze enzyme specificity. This research focuses on two systems to explore the enzyme specificity: (1) Developing depolymerizing enzymes for polyhydroxyalkanoate bioplastics. Polyhydroxyalkanoates (PHAs) have emerged as suitable bioplastic alternatives, yet their degradation present challenges. This research aims to enhance PHA depolymerase activity through molecular docking to analyze enzyme specificity. Based on molecular docking and near attack conformation (NAC) analysis, 3- hydroxyoctanoic acid p-nitrophenol was identified as the most favorable ligand for each protein that was studied in this research. (2) Designing catalytically active site models for the nerve agent hydrolysis. Nerve agents are organophosphorus compounds that inhibit acetylcholinesterase (AChE), leading to nervous system failure and death. Therefore, finding new enzymes that can bind nerve agents more strongly than AChE and hydrolyze them is in great importance. Active site models were used in this study, revealed nucleophile that attack phosphorous group axially as the lowest-energy configuration, with Ser–Lys and Asp–His as the optimal catalytic groups, and Soman as the most easily degradable nerve agent. Both studies revealed significant developments in predicting enzyme-substrate interactions, while molecular docking simulations identified key binding residues in PHO depolymerase, active site models that used in nerve agent hydrolysis captured critical features for enzyme specificity. These outcomes provided a strong foundation for the upcoming computational tool that will be facilitate enzyme specificity analysis.
Benzer Tezler
- Investigating allosteric modulators for pathogenic enzymes using molecular docking and molecular dynamics simulations
Patojenik enzimler ıçin allosterik modülatörlerin moleküler yerleştirme ve moleküler dinamik simülasyonları kullanılarak araştırılması
MERVE YÜCE
Doktora
İngilizce
2025
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE ÖZGE KÜRKÇÜOĞLU LEVİTAS
- Kalsinörin proteinini hedefleyerek kandidiyaz hastalığının tedavisine yönelik peptit tabanlı moleküllerin bilgisayar ortamında tasarımı
In silico design of peptide-based molecules targeting calcineurin protein for the treatment of candidiasis
YAĞMUR DİCLE ALTUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR ALPTÜRK
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER BADAY
- Detectıon of allosterıc sıtes for desıgnıng specıes-specıfıc allosterıc ınhıbıtors ın hexokınase and ıncreasıng the potency of ınhıbıtıon for ST2 receptor
Hekzokinazda türe özgü allosterik inhibitörlerin tasarlanması ve ST2 reseptörü için inhibisyon gücünün arttırılması için allosterik alanların tespiti
LATİFE SUDE VURAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
BiyolojiKadir Has ÜniversitesiMühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. EBRU DEMET AKDOĞAN
- Large-scale integration of protein structural data into protein-protein interaction networks
Protein yapısal verisinin protein-protein etkileşim ağlarıyla geniş çapta birleştirilmesi
GÖZDE KAR MAKİNACI
Doktora
İngilizce
2012
BiyokimyaKoç ÜniversitesiKimya ve Biyoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM KESKİN
PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY
- Detecting motifs for computational classification of dockerin and cohesin sequences
Dockerin ve kohezin dizilerinin hesaplamalı sınıflandırılması için motiflerin tespiti
EBRU ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
BiyolojiSabancı ÜniversitesiBiyoloji Bilimleri ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN UĞUR SEZERMAN