HSP27(Heat Shock Protein 27)은 단백질의 항상성 유지에 매우 중요한 단백질 중 하나이다. 이러한 HSP27이 변이를 일으키게 되는 경우 말초유전 운동신경병(Distal hereditary motor neuronopathies; dHMN) 및 샤르코 마리 투드병(Charcot-Marie-Tooth disease type 2; CMT2)를 유발하게 된다. 이러한 변이 HSP27로 인해 발생하는 질환의 경우, HSP27를 타겟으로 하는 저해제를 투여하면 동물실험 상에서 큰 효과를 볼 수 있음이 임상적으로 나타났다. 그러나 HSP27의 분자학적 구조에 기반한 기전 연구는 아직 이루지지 않은 상태로, 효과가 있음이 알려져 있는 화합물의 유사체들을 합성하여 임상 실험을 통해 간접적으로 그 효능을 개선하고 있다. 그러나 분자학적 단계에서 고안된 효과적인 저해제 개발이 전무하여 비용대비 성과를 얻는 것에 차질이 빚어지고 있다. 본 연구에서는 상동성 모델링을 통해 변이를 일으킨 HSP27의 ACD 구조를 예측하고, COX-2 저해제 그룹 중 저해 효과가 높은 Compound 48를 각각의 변이 HSP27의 모델에 도킹하여 단백질과 리간드 간의 결합을 예측하였다. GalaxyTBM과 GalaxyRefine을 통해 모델을 예측한 결과, 이미 밝혀진 원형 HSP27과 대조되는 도메인에서 유사한 β-sheet 및 loop를 가짐을 확인 할 수 있었다. 상동성 모델링을 통해 만든 구조를 에디슨 다킹 프로그램으로 compound 48이 어떻게 결합하는지 확인하였다. 그 결과, 대조군으로 설정된 원형 HSP27과 compound 48간의 결합에서 저해제가 Arginine 136, Serine 155과 수소 결합하는 것과는 달리 변이를 일으킨 단백질 모델들은 Valine 111과 같은 다른 아미노산과 저해제가 수소 결합하거나 Tryptophan 127과 pi-pi 결합을 하는 등 차이를 나타냈다. 이런 차이는 저해제를 디자인함에 있어서 저해제가 결합부위에 결합하는 양상이 다른 변이 HSP27에 보다 효과적으로 결합하는 저해제를 설계하는데 중요한 실마리가 될 수 있다. 따라서 이 연구를 통해, 상기 질병을 유발하는 HSP27의 저해제에 대한 설계에 있어서 도움이 되는 정보를 얻을 수 있다.

Cyclic peptides have been recognized as an important class of drug leads because they have pharmacokinetic qualities of small molecules and target binding affinity of biologics at the same time. However, one of the major challenges for developing cyclic peptide drugs is the large-scale synthesis of cyclic peptides with structural and chemical diversity. Enzymatic synthesis of macrocyclic peptides could be a solution for this issue. In this work, we explored the biosynthesis of plesiocin, a member of ribosomally synthesized and post-translationally modified peptides (RiPPs). The Galaxy protein modeling package and molecular dynamics simulation were performed to predict the interactions between the enzyme PsnB, the substrate PsnA, and cofactors ATP and Mg2+. Then the predictions were tested with biochemical experiments. Through this modeling-experiment collaboration, we proposed the reaction mechanism of PsnB where phosphorylation of glutamate in PsnA, enzyme-guided bending of substrate backbone, and intramolecular cross-linking reaction occur in a highly coupled manner.

2012 년 G 단백질 연결 수용체(G-Protein Coupled Receptors ; GPCR) 연구가 노벨 화학상을 받았다.1 상당히 많은 병과 관련되어 있어 잠재력이 크고, 많은 연구가 진행 중이다.2 현재 리간드와 단백질간의 정전기적 포텐셜 연구를 통한 예측 연구가 진행되고 있지만,3 GPCR 과 리간드 간의 연구에서 아직 리간드의 전하를 통한 단백질과 리간드간의 상호작용 예측 연구가 되어 있지 않다. 그렇기 때문에 이번 연구에서는 8 가지 방법으로 전하(charge)를 띠게 하여서 단백질과 리간드의 상호작용을 계산을 통하여 예측하여 보았다.

Auxin response factor (ARF) and Aux/IAA transcriptional repressor family proteins play a major role in auxin’s signalling process. Using the GALAXY protein modelling programs, monomer, dimer and oligomer structures of Aux/IAA17 and ARF5 protein were predicted based on the known experimental structures. By analysing the proposed complex structures, key interacting residues on binding site could be determined, and further suggestions for experimental studies were made.

The Zika virus, which is a member of the flavivirus genus, poses a serious threat to humanity because there is no vaccine or cure. Zika is suspected to cause microcephaly, and it is rapidly spreading throughout parts of Brazil. Surprisingly, there are no known protein structures for the virus which are essential for drug and vaccine development. This paper investigates the Zika virus’s nonstructural proteins with template-based modeling by using GalaxyTBM/Refine/SC. GalaxyDock was used to examine the effectiveness of various known serine protease inhibitors in inhibiting the Zika viral protease. In testing five inhibitors, Kunitz soybean trypsin inhibitor showed the strongest binding affinity (-10.082 kcal/mol). This paper provides a rudimentary foundation for further drug discovery research regarding the Zika virus.

"대부분의 단백질-리간드 도킹 프로그램에서 리간드의 구조 유연성은 리간드의 회전 가능한 torsion angle들을 샘플링 하는데 국한된다. 따라서 도킹에 사용되는 초기 리간드 구조의 결합길이, 결합각, ring 구조 등에 따라 단백질-리간드 도킹의 성공여부가 달라질 수 있다. 실제 단백질-리간드 도킹 프로그램을 이용하여 단백질-리간드 상호작용을 연구하는 경우, 리간드의 구조를 임의의 구조 데이터베이스로부터 얻거나 다양한 리간드 3차원 구조 생성 프로그램 등을 이용하여 생성하게 된다. 따라서 리간드의 초기 구조가 단백질-리간드 도킹 프로그램의 성능에 어떤 영향을 주는지 살펴보는 것은 실제 단백질-리간드 도킹을 활용하는 경우에 단백질-리간드 도킹 프로그램의 성능이 어떨 것인지 알아볼 수 있다는 점에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 리간드 분자의 초기 구조가 단백질-리간드 도킹에 미치는 영향을 알아보기 위해 30개의 단백질-리간드 복합체 표적에 대해 리간드의 초기 구조를 다양하게 생성하여 GalaxyDock으로 단백질-리간드 복합체 구조를 예측하였다. 도킹을 위한 리간드 분자를 만들 때 Ring library에서 여러 가능한 ring의 conformation을 가져오는 방법으로 리간드의 구조를 다양하게 만들었으며, 도킹 결과 한 가지 모델만 사용했을 때에 비해 도킹의 성공률이 70%에서 80%로 10% 증가한 것을 확인하였다. 또한 특히 구조적으로 유연한 ring이 리간드에 있는 경우 초기 구조가 도킹의 성공률에 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다."

단백질의 구조를 예측하기 위해서 구조가 알려져 있는 단백질 중 진화적으로 유사한 단백질의 구조 정보를 이용하는 Template Based Modeling (TBM) 방법이 현재까지 가장 효과적으로 많이 사용되고 있다. 단백질의 삼차 구조를 이루는 단위 중에서도 고리 부분은 효소 활성 부위 또는 리간드 결합 부위 등으로 작용하여 단백질의 생물학적 기능에 연관되어 있다. 하지만 진화적으로 가까운 단백질이어도 고리 부분은 서열이 잘 보존되지 않아 충분한 구조 정보를 주지 못하고 TBM 방법으로 고리 구조까지 정확히 예측을 할 수 없다. 따라서 TBM 방법으로 예측한 구조의 고리 부분을 주형 정보에 의존하지 않고 다시 예측하여 전체 구조를 정밀화하는 과정이 중요하다. 이번 연구에서는 이를 위해 자유 에너지를 고려한 고리 구조 예측 방법을 적용하여 그 효과를 검증해보았다.

D-Psicose 3-Epimerase (DPE)는 D-Fructose의 C3 Epimerase로써 D-Fructose를 D-Psicose로 전환해 주는 효소이다. D-Psicose는 설탕 대신 사용하는 감미료로 몸에 흡수되지 않아 칼로리가 없다고 알려져 있고 자연에서는 오로지 DPE에 의해서만 생산되는 희귀당이다. 이에 따라 DPE를 통한 D-Psicose 대량생산의 필요성이 대두되고 있는 등 이 분야에 대한 관심이 뜨거운 실정이다. 본 연구팀은 이 당과 관련된 작용기작 연구를 수행하기 위하여 아직 단백질 3차구조가 알려지지 않은 Clostridium hylemonae DPE (chDPE) 단백질의 3차 구조예측 연구를 수행 하였다. 우리는 HHsearch를 이용하여 agrobacterium tumefaciens의 DPE 외 2개의 구조를 호몰로지 모델링 연구를 위한 주형으로 선정하였다. 다음으로 PROMALS3D를 이용하여 주형들과 chDPE의 multiple sequence alignment를 수행하였고 이를 바탕으로 3차구조 예측 연구를 수행 하였다. 예측된 구조를 검증하기 위하여 ProSA와 Ramachandran plot분석을 이용하였고 Ramachandran plot에서 단백질의 94.8%에 해당하는 잔기들이 favoured regions에 위치하였다. ProSA에서는 Z-score값이 -9.3으로 X-선 결정학이나 핵자기 공명법으로 밝혀진 구조들에서 관측되는 범위 내에 위치하였다. 나아가 예측된 구조에 D-Psicose와 D-Fructose의 결합모드를 규명하기 위하여 도킹을 시도하였다. 이번 연구를 통하여 chDPE의 구조를 예측 할 수 있었고 이를 바탕으로 이 단백질의 기능을 이해 하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.

이 연구에서는 팔라듐 착물 Pd(PPh3)2 을 사용한 bromotoluene과 morpholine 간의 coupling reaction (Buchwald-Hartwig animation)반응 메커니즘을 계산화학적 방법을 이용하여 연구하였다. 용매화 자유에너지를 고려한 중간체 에너지를 비교하였으며, 반응물질이 o-bromotoluene 일 때와 p-bromotoluene 일 때, 반응 중간체로 monophosphine 착물이 형성되는 경우와 bisphosphine 착물이 형성되는 경우를 비교하였으며, 반응 중간체로 bishposphine 착물이 형성되는 경우 cis 이성질체가 중간체인 경우와 trans 이성질체가 중간체인 경우를 비교하였다. 그 결과, 반응물로 p-bromotoluene을 사용할 때 o-bromotoluene을 사용할 대보다 중간체가 상대적으로 더 안정하여 더 좋은 수득률을 얻을 수 있을 것으로 예상되었다. 또한 Pd(PPh3)n(o-tolyl)(N(CH2CH2)2O) (n=1 또는 2) 중간체를 제외하고는 모든 경우에서 bisphosphine 중간체가 형성되는 반응경로가 더 안정한 것으로 밝혀졌다. 그리고 Pd(PPh3)2ArBr의 경우 trans 이성질체가 cis 이성질체보다 안정하지만 Pd(PPh3)2Ar(N(CH2CH2)2O)의 경우 반대로 cis 이성질체가 trans 이성질체보다 안정한 것으로 나타났다.

"Predicting protein loop structures is an important modeling problem since protein loops are often involved in diverse biological functions by participating in enzyme active sites, ligand binding sites, etc. However, loop structure prediction is difficult even when structures of homologous proteins are known due to large sequence and structure variability among loops of homologous proteins. Therefore, an ab initio approach is necessary to solve loop modeling problems. One of the difficulties in the development of ab initio loop modeling method is to derive an accurate scoring function that closely approximates the true free energy function. In particular, entropy as well as energy contribution have to be considered adequately for loops because loops tend to be flexible compared to other parts of protein. In this study, the contribution of conformational entropy is considered in scoring loop conformations by employing “colony energy” which was previously proposed to estimate the free energy or an ensemble of conformations. Loop conformations were generated by using tow EDISON_Chem programs GalaxyFill and GalaxySC, and colony energy was designed for this sampling by tuning relevant parameters. On a test set of 40 loops, the accuracy of predicted loop structure improved on average by scoring with the colony energy compared to scoring by energy alone. In addition, high correlation between colony energy and deviation from the native structure suggested that more extensive sampling can further improve the prediction accuracy. In another test on 6 ligand-binding loops that show conformational changes by ligand binding, both ligand-free and ligand-bound states could be identified by using colony energy when no information on the ligand-bound conformation is used. "

Dopamine agonists and antagonists and its receptor play a critical role in the information transfer in the nervous system, and dopamine receptor-ligands interactions are deeply related to Parkinson’s disease, schizophrenia and some other mental diseases. However, the only experimental 3D structure available for dopamine receptors is human D3 dopamine receptor. Therefore, it is important to create model of subtype dopamine receptor-ligands interactions. We report here the 3D structures of the human D1 and D2 dopamine receptor predicted by using GalaxyTBM, and its predicted binding site determined by using GalaxyDock. The highly conserved Asp on TM 3 and Phe on TM 6 have critical role in ligand binding. Also, highly conserved serines on TM 5 are essential for binding agonists and some kinds of antagonists. We identify differences between binding sites of agonists and antagonists of human D1 and D2 dopamine receptor, and find the reasons of selective binding of antagonists.