Особенности молекулярного связывания циклоксидима с ацетил-КоА карбоксилазой культурной сои и сорных растений
- Авторы: Тимкин П.Д.1, Иваний А.А.1, Михайлова М.П.1, Штабная У.Е.1, Гретченко А.Е.1, Серебренникова Ю.О.1, Пензин А.А.1
-
Учреждения:
- Федеральный научный центр “Всероссийский научно-исследовательский институт сои”
- Выпуск: № 10 (2024)
- Страницы: 50-56
- Раздел: Пестициды
- URL: https://ogarev-online.ru/0002-1881/article/view/271621
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0002188124100065
- EDN: https://elibrary.ru/ANQIVC
- ID: 271621
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Ацетил-КоА карбоксилаза (ACC) – один из главных ферментов, выполняющих регуляторную роль в биосинтезе жирных кислот в растениях. Циклодим – один из гербицидов, являющийся ингибитором данного фермента. Некоторые сорные злаковые растения, такие как ежовник обыкновенный (Echinochloa crus-galli L.) и мятлик однолетний (Poa annua L.), обладают устойчивостью к циклоксидиму. Другие виды злаковых сорняков – росичка кроваво-красная (Digitaria sanguinalis (L.) Scop.) и щетинник зеленый (Setaria viridis (L.) P. Beauv.), напротив, подвержены воздействию гербицида. Молекулярные механизмы, лежащие в основе резистентности к ACC являются малоизученными. Объяснение механизма устойчивости, вероятно, лежит в структуре ACC у разных видов. Использование методов биоинформатики поможет понять механизмы адаптации, исходя из молекулярных свойств фермента, что поспособствует созданию новых гербицидов. Целью данной работы было изучение особенности связывания циклоксидима с ферментом ACC для каждого из этих видов сорных растений, включая сою (Glycine max (L.) Merr.). Для сорных растений E. crus-galli и P. annua выявлено от 6 до 7 возможных комплексов с разным положением лиганда по отношению к рецептору, что потенциально может объяснить механизм устойчивости. При этом определена низкая энергия связывания для комплекса циклоксидима с G. max (до –7.31 ккал/моль), что демонстрирует наличие у культуры иных механизмов устойчивости.
Полный текст
ВВЕДЕНИЕ
Ацетил-КоА карбоксилаза (ACC, EC6.4.1.2) представляет собой фермент, который выполняет регуляторную роль в биосинтезе жирных кислот и обнаружен в большинстве организмов, включая бактерии, грибы, растения, а также животных. ACC продуцирует малонил-КоА из бикарбоната, используемого в качестве источника карбоксильной группы, и аденозинтрифосфата (АТФ), который служит источником энергии [1].
Фермент ацетил-КоА карбоксилаза рассматривается как удобная мишень для гербицидов. Как сообщает база данных “The International Survey of Herbicide Resistant Weeds”, в природе встречаются сорные растения, имеющие устойчивость к циклоксидиму, и они также могут быть не чувствительными к другим гербицидам группы 1. Гербициды данной группы блокируют превращение ацетил-КоА в малонил-КоА путем ингибирования активности фермента ACC. Ингибирование синтеза жирных кислот нарушает выработку фосфолипидов, используемых для построения клеточных мембран [2]. При ингибировании ACC растение становится обесцвеченным и в конечном итоге подвергается некрозу и гибели [3].
Циклоксидим является ингибитором ацетил-КоА карбоксилазы и синтеза жирных кислот. Известно, что циклогександионовые гербициды биологически активны в очень низких концентрациях [4].
Согласно литературным источникам, циклоксидим токсичен для таких злаковых сорняков, как S. viridis, E. crus-galli, P. annua, D. sanguinalis [5–9]. Представленные сорные растения эндемичны для Дальнего востока и Амурской обл., в частности на полях с соей, где они наносят экономический ущерб сельскому хозяйству [10].
В предыдущих исследованиях с применением метода молекулярного докинга использовали экспериментальную трехмерную структуру ACC Saccharomyces cerevisiae и циклоксидима в форматах pdb [11]. За неимением структур ACC сои и нативных структур карбоксилазы других растений в предыдущей работе, точность результатов, полученных методом молекулярного докинга могла быть серьезно снижена. Создание и публикация AlphaFold и AlphaFold2 в свободный доступ дала возможность решить эту проблему [12]. Данная программа является самым современным инструментом, осуществляющим фолдинг белка (укладку белка, или процесс спонтанного сворачивания полипептидной цепи в уникальную нативную структуру) по первичной последовательности аминокислот. Использование белков, смоделированных в AlphaFold, сохраняет объективность исследования и повышает точность результатов в поставленном вопросе, поскольку в таком случае задействуются нативные аминокислотные последовательности белков.
Цель работы – изучение особенностей молекулярного взаимодействия циклоксидима с его мишенями у культурной сои и различных сорных растений, произрастающих в Амурской обл.
МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ
Для понимания особенностей молекулярного взаимодействия лиганда с его мишенью было проведено моделирование ACC сои и злаковых сорняков. Информация о трехмерной структуре ACC была взята из базы данных UniProt (https://www.uniprot.org/) в pdb-формате (protein data bank). Полученные трехмерные модели представляют собой результат прогноза нейронной сети на платформе Google Collab AlphaFold 2.0 [13]. Информация о структуре циклоксидима была взята из базы данных PubChem в sdf-формате. Прогноз молекулярных полостей ферментов происходил с использованием сервиса PrankWeb [14–16].
Полученные в PrankWeb координаты использовали в дальнейшем для корректного наложения gridbox (пространственной сетки, в которой происходит симуляция). Все мишени проходили стадию подготовки в программном обеспечение AutoDock 4.2 [17]. Молекулярный докинг (вычислительный метод предсказания взаимного положения, ориентации и конформаций 2-х молекул, образующих супрамолекулярный комплекс) проводили по стандартной процедуре. Затем импортировали лиганд (циклоксидим) в pdbqt-формате, полученный с использованием локального конвертера Open Babel из sdf-формата [18]. На лиганд был наложен заряд Гастейгера. Затем происходило центрование gridbox по координатам полостей, полученных в PrankWeb. Размер граней gridbox был равен 40×40×40 и представлял из себя куб. Длина граней составляла 0.375 А. Полученные результаты молекулярного моделирования в дальнейшем визуализировали в Discovery Studio [19].
РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
Во всех белках были определены молекулярные полости и их координаты в трехмерном пространстве (табл. 1).
Таблица 1. Координаты центра лиганд-связывающего сайта
ID UniProtKB, вид сорняка | Координаты центра полости лиганд-связывающего сайта | ||
x_cent | y_cent | z_cent | |
ID: A0A835B2W3, D. sanguinalis | –2.5844 | 1.7126 | 6.5734 |
ID: E5LBD5, E. crus-galli | –9.3405 | –2.7000 | 0.6966 |
ID: P31531, G. max | 0.0148 | 1.5562 | –9.0593 |
ID: Q3V4F2, P. annua | –8.1163 | 5.1251 | –3.8386 |
ID: A0A4U6SY93, S. viridis | –4.0009 | –0.8368 | 5.2461 |
Точность спрогнозированных молекулярных карманов составила 0.7 (E. crus-galli), 1.2 (P. annua), 3.0 (S. viridis), 4.1 (D. sanguinalis) и 19.2 (G. max). Количество аминокислотных остатков, участвующих в образовании активного центра, варьировались от 5 (P. annua) до 12 (G. max). Для E. crus-galli число аминокислот, образующих молекулярную полость, равнялось 7, для S. viridis – 8 и D. sanguinalis – 10.
Моделирование молекулярного взаимодействия между ортологами ACC и циклоксидимом показало образование множества успешных комплексов с различной энергией связывания (табл. 2).
Таблица 2. Энергия связывания ACC с циклоксидимом для каждой конформации
ID UniProtKB, вид сорняка | Ранг конформации | Минимальная энергия связывания, ккал/моль) |
ID: A0A835B2W3, D. sanguinalis | 1 | –6.79 |
2 | –6.59 | |
3 | –6.15 | |
ID: E5LBD5, E. crus-galli | 1 | –6.08 |
2 | –6.01 | |
3 | –5.65 | |
4 | –5.62 | |
5 | –5.52 | |
6 | –5.09 | |
ID: P31531, G. max | 1 | –7.31 |
2 | –7.00 | |
3 | –6.52 | |
ID: Q3V4F2, P. annua | 1 | –4.25 |
2 | –4.17 | |
3 | –3.95 | |
4 | –3.75 | |
5 | –3.60 | |
6 | –3.35 | |
7 | –3.17 | |
ID: A0A4U6SY93, S. viridis | 1 | –6.89 |
2 | –6.40 | |
3 | –5.85 | |
4 | –5.74 | |
5 | –5.58 |
Оценка связывания циклоксидима с ACC позволила провести подсчет всех комбинаций аминокислотных остатков, принимающих участие в связывании белка с лигандом, что важно для понимания особенностей работы фермента и поиска критически важных аминокислот (табл. 3).
Таблица 3. Комбинации аминокислотных остатков, участвующих в связывании фермента с циклоксидимом
D. sanguinalis | E. crus-galli * | G. max | P. annua* | S. viridis |
Ala108, Tyr109, Arg112, Ile125, Leu127, Leu148, Ile153, Val159 | Tyr86, Tyr90, Leu96, Arg112, Leu113, Ile115, Asn157, Ile159, Ile174, Trp243, Thr300, Ala303, Gln304, Leu307 | Ala108, Tyr109, Arg112, Leu127, Leu133, Tyr142, Leu148, Ile153, Met154, Val159 | Tyr90, Arg112, Leu113, Ile115, Asn157, Ile159, Trp243, Thr300, Ala303, Gln304, Leu307 | Ala108, Tyr109, Arg112, Leu113, Ile125, Ile126, Leu127, Leu148, Ile153, Met154, Val159 |
* Для данных видов был слишком большой разброс в положении лиганд-связывающих аминокислотных остатков.
При визуализации полученных комплексов удалось отследить изменения в положениях лиганда относительно белка-мишени (рис. 1).
Рис. 1. Визуализация комплексов ACC с циклоксидимом для: (а) – D. sanguinalis, (б) – E. crus-galli, (в) – G. max, (г) – P. annua, (д) – S. viridis.
При приближении комплекса в трехмерной проекции, можно заметить лиганд, находящийся в молекулярной полости вместе с водородными связями, принимающих непосредственное участие в связывании (рис. 2).
Рис. 2. Визуализация ACC в комплексе с циклоксидимом для D. sanguinalis: (а) – в полном масштабе, (б) – увеличение.
Также были получены двухмерные изображения с интеракцией водородных и координационных связей между циклоксидимом и аминокислотными остатками, участвующими в связывании лиганда (рис. 3).
Рис. 3. Визуализация ACC с циклоксидимом в двухмерной проекции для: (a) – D. sanguinalis, (б) – E. crus-galli, (в) – G. max, (с) – P. annua, (д) – S. viridis.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Таким образом, найденные молекулярные полости были сопоставимы друг с другом по своей топологии и взаиморасположению, что объясняется высоким уровнем гомологии фермента. Этот феномен позволяет осуществлять объективное сравнение представленных комплексов. Количество конформаций белков у каждого вида значительно разнилось между собой. Значимым для дальнейших исследований является то, что комплексы G. max имели 3 конформации, в том числе с наименьшей минимальной энергией связывания, равной –7.31 ккал/моль, что указывало на образование стабильного комплекса. Несмотря на это культурная соя обладает устойчивостью к циклоксидиму по отношению к злаковым сорнякам в полевых условиях. У P. annua выявлено до 7-ми различных комплексов с самым высоким показателем энергии связывания до –4.25 ккал/моль, большое количество конформаций и разброс в позициях аминокислот демонстрируют нестабильное взаимодействие циклоксидима с ферментом, что, видимо, позволяет P. annua. иметь устойчивость к ингибиторам ацетил-КоА карбоксилазы подобного типа. Касательно остальных форм ACC найдено аналогичное повторение аминокислотных остатков, за исключением E. crus-galli, где также можно было наблюдать большое количество конформаций и разброс по положениям, что компенсировалось низкой энергией связывания: это дает возможность образовывать более стабильные связи с лигандом. Полученные данные молекулярного докинга представляют собой более релевантный результат и отличаются от предыдущих результатов использованием информации о трехмерной структуре нативных белков, а не моделей, основанных на структуре белка других организмов.
Об авторах
П. Д. Тимкин
Федеральный научный центр “Всероссийский научно-исследовательский институт сои”
Email: penzin9898@mail.ru
Россия, 675028 Благовещенск Амурская обл., Игнатьевское шоссе, 19
А. А. Иваний
Федеральный научный центр “Всероссийский научно-исследовательский институт сои”
Email: penzin9898@mail.ru
Россия, 675028 Благовещенск Амурская обл., Игнатьевское шоссе, 19
М. П. Михайлова
Федеральный научный центр “Всероссийский научно-исследовательский институт сои”
Email: penzin9898@mail.ru
Россия, 675028 Благовещенск Амурская обл., Игнатьевское шоссе, 19
У. Е. Штабная
Федеральный научный центр “Всероссийский научно-исследовательский институт сои”
Email: penzin9898@mail.ru
Россия, 675028 Благовещенск Амурская обл., Игнатьевское шоссе, 19
А. Е. Гретченко
Федеральный научный центр “Всероссийский научно-исследовательский институт сои”
Email: penzin9898@mail.ru
Россия, 675028 Благовещенск Амурская обл., Игнатьевское шоссе, 19
Ю. О. Серебренникова
Федеральный научный центр “Всероссийский научно-исследовательский институт сои”
Email: penzin9898@mail.ru
Россия, 675028 Благовещенск Амурская обл., Игнатьевское шоссе, 19
А. А. Пензин
Федеральный научный центр “Всероссийский научно-исследовательский институт сои”
Автор, ответственный за переписку.
Email: penzin9898@mail.ru
Россия, 675028 Благовещенск Амурская обл., Игнатьевское шоссе, 19
Список литературы
- Burke I.C., Bell J.L. Plant health management: Herbicides, Encyclopedia of Agriculture and Food Systems. 2014. P. 425–440. doi: 10.1016/b978-0-444-52512-3.00181-9
- Jursík M., Hamouzová K., Hajšlová J. Dynamics of the degradation of acetyl-CoA carboxylase herbicides in vegetables // Foods. 2021. V. 10(2). P. 405. doi: 10.3390/foods10020405
- Ye F. Herbicidal activity and molecular docking study of novel ACCase inhibitors // Front. Plant Sci. 2018. V. 9. doi: 10.3389/fpls.2018.01850
- Rosculete C. Determination of the environmental pollution potential of some herbicides by the assessment of cytotoxic and genotoxic effects on Allium cepa // Inter. J. Environ. Res. Public Health. 2018. V. 16(1). P. 75. doi: 10.3390/ijerph16010075
- De Prado R., Osuna M.D., Fischer A.J. Resistance to accase inhibitor herbicides in a green foxtail (Setaria viridis) biotype in Europe // Weed Sci. 2004. V. 52(4). P. 506–512. doi: 10.1614/ws-03-097r
- Claerhout S., Reheul D., De Cauwer B. Sensitivity of echinochloa crus-galli populations to maize herbicides: A comparison between cropping systems // Weed Res. 2015. V. 55(5). P. 470–481. doi: 10.1111/wre.12160
- Grichar W.J. Control of Texas panicum (Panicum texanum) and southern crabgrass (Digitaria ciliaris) in peanuts (Arachis hypogaea) with postemergence herbicides // Peanut Sci. 1991. V. 18(1). P. 6–9. doi: 10.3146/i0095-3679-18-1-3
- Barua R., Boutsalis P., Kleemann S., Malone J., Gill G., Preston C. Alternative herbicides for controlling herbicide-resistant annual bluegrass (Poa annua L.) in Turf // Agronomy. 2021. V. 11. P. 2148. doi: 10.3390/agronomy11112148
- Clay D.V., Dixon F.L., Willoughby I. Efficacy of graminicides on grass weed species of Forestry // Crop Protect. 2006. V. 25(9). P. 1039–1050. doi: 10.1016/j.cropro.2006.01.015
- Захарова Е.Б., Немыкин A.A. Сорные растения Амурской области и меры борьбы с ними. Изд. 2-е, испр. и доп. Благовещенск: Дальневост. ГАУ, 2015. 153 с.
- Ye F. Herbicidal activity and molecular docking study of novel ACCase inhibitors // Front. Plant Sci. 2018. V. 9. doi: 10.3389/fpls.2018.01850
- Jumper J., Evans R., Pritzel A. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold // Nature. 2021. V. 596. P. 583–589. doi: 10.1038/s41586-021-03819-2
- Mirdita M., Schütze K., Moriwaki Y., Heo L., Ovchinnikov S., Steinegger M. ColabFold: Making protein folding accessible to all // Nature Methods. 2022.
- Jakubec D., Škoda P., Krivák R., Novotný M., Hoksza D. PrankWeb 3: accelerated ligand-binding site predictions for experimental and modelled protein structures // Nucl. Acid. Res. 2022. № 5.
- Jendele L., Krivák R., Škoda P., Novotný M., Hoksza D. PrankWeb: a web server for ligand binding site prediction and visualization // Nucl. Acid. Res. 2019. № 5.
- Krivák R., Hoksza D. P2Rank: machine learning based tool for rapid and accurate prediction of ligand binding sites from protein structure // J. Cheminformat. 2018 № 10(1). P. 39.
- Scripps Research. AutoDock. 2014. Available from: https://ccsb.scripps.edu/autodock/
- O'Boyle N.M., Banck M., James C.A. et al. Open Babel: An open chemical toolbox // J. Cheminform. 2011. V. 3. P. 33. doi: 10.1186/1758-2946-3-33
- BIOVIA, DassaultSystèmes, [Discovery studio], [ver. 4.5]. San Diego: Dassault Systèmes, 2021.
Дополнительные файлы





