Zusammenfassung
Proteine sind Makromoleküle, deren Monomereinheiten die 20 natürlich vorkommenden Aminosäuren sind. Die Verknüpfung der Aminosäuren zum Polypeptid geschieht unter Wasserabspaltung und Ausbildung einer Peptidbindung (s. Kap. 1). Polypeptide können sehr unterschiedliche Längen aufweisen, die zwischen drei und mehreren hundert Aminosäuren liegen. Die Sequenz, d. h. die Abfolge der Aminosäuren eines bestimmten Proteins, die auch als Primärstruktur bezeichnet wird, ist genetisch festgelegt. Sie wird während der Translation entsprechend der Informationen der mRNA aufgebaut.
Die Eigenschaften der gestreckten Polypeptidkette entsprechen einem Querschnitt der Eigenschaften der beteiligten Aminosäuren, d. h. die Funktion des jeweiligen Proteins kann nicht ausschließlich von der Primärstruktur determiniert sein. Gestreckte Polypeptidketten falten sich unter Ausbildung der Sekundärstrukturelemente i. d. R. spontan zu dreidimensionalen Strukturen. Die Sekundärstruktur besitzt zwei Hauptstrukturmerkmale, die α‐Helix und das β‐Faltblatt. Verbunden sind diese Strukturelemente über Schleifen (Loops), die aus nichtrepetitiven Elementen, den Kehren (Turns) aufgebaut sind. Die Gesamtanordnung aller Sekundärstrukturen wird Tertiärstruktur eines Proteins genannt. Besteht ein Protein aus mehreren Proteinuntereinheiten, so bezeichnet man die Assoziation der Untereinheiten zu einem funktionsfähigen Protein als Quartärstruktur.
This is a preview of subscription content, log in via an institution.
Literatur
Biasini M, Bienert S, Waterhouse A, Arnold K, Studer G, Schmidt T, Kiefer F, Cassarino TG, Bertoni M, Bordoli L, Schwede T (2014) SWISS-MODEL: modelling protein tertiary and quaternary structure using evolutionary information. Nuc Acids Res 42(W1):W252–W258
Blobel G, Sabatini DD (1971) Ribosome-membrane interaction in eukaryotic cells. In: Manson LA (Hrsg) Biomembranes, Bd. 2. Plenum, New York, S 193–195
Burley SK, Bonanno J (2002) Structuring the universe of proteins. Annu Rev Genomics Hum Genet 3:243–262
Dixon SL, et al. (2006) PHASE: a new engine for pharmacophore perception, 3D QSAR model development, and 3D database screening: 1. Methodology and preliminary results. J Comput Aided Mol Des 20(10–11):647–671
Ewing TJA, Kuntz ID (1996) Critical evaluation of search algorithms for automated molecular docking and database screening. J Comput Chem 18:1175–1189
Fischer E (1894) Einfluss der Configuration auf die Wirkung der Enzyme. Ber Dtsch Chem Ges 27:3189–3232
Jones G, Willett P, Glen RC, Leach AR, Taylor R (1997) Development and validation of a genetic algorithm for flexible docking. J Mol Biol 267:727–748
Khare S, Nagle AS, Biggart A, Lai YH, Liang F, Davis LC, Barnes SW, Mathison CJ, Myburgh E, Gao MY, Gillespie JR, Liu X, Tan JL, Stinson M, Rivera IC, Ballard J, Yeh V, Groessl T, Federe G, Koh HX, Venable JD, Bursulaya B, Shapiro M, Mishra PK, Spraggon G, Brock A, Mottram JC, Buckner FS, Rao SP, Wen BG, Walker JR, Tuntland T, Molteni V, Glynne RJ, Supek F (2016) Proteasome inhibition for treatment of leishmaniasis, Chagas disease and sleeping sickness. Nature 537(7619):229–233
Kitchen DB, Decornez H, Furr JR, Bajorath J (2004) Docking and scoring in virtual screening for drug discovery: methods and applications. Nat Rev Drug Discov 3(11):935–949
Klebe G (2009) Wirkstoffdesign – Entwurf und Wirkung von Arzneistoffen. Spektrum, Heidelberg
Koch O, Jäger T, Heller K, Khandavalli PC, Pretzel J, Becker K, Flohé L, Selzer PM (2013) Identification of M. tuberculosis thioredoxin reductase inhibitors based on high-throughput docking using constraints. J Med Chem 56(12):4849–4859
Lecaille F, Kaleta J, Brömme D (2002) Human and parasitic papain-like cysteine proteases: their role in physiology and pathology and recent developments in inhibitor design. Chem Rev 102:4459–4488
Li H, O’Donoghue AJ, van der Linden WA, Xie SC, Yoo E, Foe IT, Tilley L, Craik CS, da Fonseca PC, Bogyo M (2016) Structure- and function-based design of Plasmodium-selective proteasome inhibitors. Nature 530(7589):233–236
Lyne PD (2002) Structure-based virtual screening: an overview. Drug Discov Today 7:1047–1055
Morris GM, Huey R, Lindstrom W, Sanner MF, Belew RK, Goodsell DS, Olson AJ (2009) Autodock4 and AutoDockTools4: automated docking with selective receptor flexiblity. J Comput Chem 16:2785–2791
Petersen TN, Brunak S, von Heijne G, Nielsen H (2011) SignalP 4.0: discriminating signal peptides from transmembrane regions. Nat Methods 8:785–786
Rarey M, Kramer B, Lengauer T, Klebe G (1996) A fast flexible docking method using an incremental construction algorithm. J Mol Biol 261:470–489
Selzer PM (2003) Structure-Based-Rational-Drug-Design: Neue Wege der modernen Wirkstoffentwicklung. In: Lucius R, Hiepe T, Gottstein B (Hrsg) Grundzüge der allgemeinen Parasitologie. Parey, Berlin
Selzer PM, Chen X, Chan VJ, Cheng M et al (1997) Leishmania major: molecular modeling of cysteine proteases and prediction of new nonpeptide inhibitors. Exp Parasitol 87:212–221
Selzer PM, Pingel S, Hsieh I, Ugele B et al (1999) Cysteine protease inhibitors as chemotherapy: lessons from a parasite target. Proc Natl Acad Sci USA 96:11015–11022
Westbrook J, Feng Z, Chen L, Yang H, Berman HM (2003) The protein data bank and structural genomics. Nucleic Acids Res 31:489–491
Wolber G, Dornhofer AA, Langer T (2007) Efficient overlay of small organic molecules using 3D pharmacophores. J Comput Aided Mol Des 20(12):773–788
Wolber G, Seidel T, Bendix F, Langer T (2008) Molecule-pharmacophore superpositioning and pattern matching in computational drug design. Drug Discov Today 13(1-2):23–29
Internetquellen
Chimera. https://www.cgl.ucsf.edu/chimera/. Zugegriffen: 04.10.2017
DOCK. http://dock.compbio.ucsf.edu/. Zugegriffen: 04.10.2017
FlexX. https://www.biosolveit.de/FlexX/. Zugegriffen: 04.10.2017
GOLD. https://www.ccdc.cam.ac.uk/solutions/csd-discovery/components/gold/. Zugegriffen: 04.10.2017
Ligandscout. http://www.inteligand.com/ligandscout/. Zugegriffen: 04.10.2017
MOE. https://www.chemcomp.com/MOE-Molecular_Operating_Environment.htm. Zugegriffen: 04.10.2017
PDB. http://www.rcsb.org/. Zugegriffen: 04.10.2017
Phase. https://www.schrodinger.com/phase. Zugegriffen: 04.10.2017
SignalP. http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/. Zugegriffen: 04.10.2017
Spdbv. http://www.expasy.org/spdbv/. Zugegriffen: 04.10.2017
SWISS-MODEL. https://swissmodel.expasy.org/. Zugegriffen: 04.10.2017
TMHMM. http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/. Zugegriffen: 04.10.2017
Author information
Authors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2018 Springer-Verlag GmbH Deutschland
About this chapter
Cite this chapter
Selzer, P.M., Marhöfer, R.J., Koch, O. (2018). Proteinstrukturen und Proteinstruktur-basiertes rationales Wirkstoffdesign. In: Angewandte Bioinformatik. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-54135-7_5
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-54135-7_5
Published:
Publisher Name: Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-662-54134-0
Online ISBN: 978-3-662-54135-7
eBook Packages: Life Science and Basic Disciplines (German Language)