Transzmembrán fehérjék rendezetlen régióinak membránokkal és fehérjékkel kialakított kölcsönhatása
Title in English
Membrane and protein interactions of disordered regions in transmembrane proteins
Keywords in Hungarian
transzmembrán fehérjék, rendezetlen fehérjék, fehérje-lipid és fehérje-fehérje kölcsönhatások, foszforiláció, számításos biológia, egyedi molekula erőspektroszkópia, SPR, NMR
Keywords in English
transmembrane proteins, intrinsically disordered protein, protein-lipid and protein-protein interactions, phosphorylation, computational biology, single molecule force spectroscopy, SPR, NMR
Discipline
Computational biology (Council of Medical and Biological Sciences)
40 %
Bioinformatics (Council of Medical and Biological Sciences)
40 %
Structural biology (NMR) (Council of Medical and Biological Sciences)
20 %
Panel
Genetics, Genomics, Bioinformatics and Systems Biology
Department or equivalent
Dept. of Biophysics and Radiation Biology (Semmelweis University)
Participants
Csizmadia, Georgina Farkas, Bianka Vivien Kissné Laár, Eszter Maróti, János Endre Molnár, Edit Padányi, Rita Tordai, Hedvig Tóth, Ágota Tóth, Péter
Starting date
2018-12-01
Closing date
2023-05-31
Funding (in million HUF)
47.946
FTE (full time equivalent)
13.68
state
running project
Final report
Results in Hungarian
Tanulmányunkban a transzmembrán (TM) és membránasszociált fehérjék rendezetlen régióit (IDR) és ezek lipidmembránokkal való kölcsönhatását vizsgáltuk. A kölcsönhatásokban résztvevő IDR-ek, amelyeket MemMoRF-nak neveztük el, jelentős hatással vannak a sejt különböző fiziológiai és patológiai folyamataira. MemMoRF-okat manuális kurációval gyűjtöttük és jellemeztük, valamint ezen goldstandard adathalmaz alapján prediktorokat fejlesztettünk. Molekuladinamikai szimulációkat alkalmaztunk IDR konformációs sokaság jellemzésére oldatban és membrán kettősréteg jelenlétében. Több ilyen szimulációhoz szükséges volt AlphaFold alapú szerkezeti modelleket használnunk. Ezért megvizsgáltuk az új AlphaFold módszerrel generált szerkezetek alkalmazhatóságát MD szimulációkban, és bemutattuk a módszer transzmembrán fehérjéken mutatott magas teljesítményét is. Leírtunk az ABCG2 és CFTR fehérjékhez kapcsolódó transzportfolyamatokat és mutációk szerkezetükre kifejtett hatását. A CFTR fő IDR-je, az R domén jellemzésére különböző kísérleti módszereket alkalmaztunk, beleértve a membrán-lipid kötődési vizsgálatokat, a fluoreszcens nanodisk rendszert és a keresztkötéssel kombinált tömegspektrometriát. Eredményeink hozzájárulnak fontos jelátviteli fehérjék MemMoRF régióival kapcsolatos funkciók jobb megértéséhez, a transzmembrán fehérje szerkezetek minőségének értékeléséhez, és fehérjék 3D adataira vonatkozó szabványok kidolgozásához.
Results in English
We studied intrinsically disordered regions (IDRs) in transmembrane (TM) and membrane associated proteins and their interactions with membranes. These regions, referred to as MemMoRFs, have significant implications in various physiological and pathological processes. We collected and characterized MemMoRFs through manual curation and developed prediction tools based on this gold standard set. Molecular dynamics simulations were employed to study IDR ensembles in solution and their interactions with membranes. Some of these simulations required structural models based on AlphaFold. Therefore, we also explored the use of the structures generated by the novel AlphaFold method in MD simulations and also demonstrated its high performance with transmembrane proteins. Transport processes and effect of mutations associated to ABCG2 and CFTR proteins were also described. In order to characterize the main IDR of CFTR, R domain, we exploited various experimental methods, including membrane overlay assays, a fluorescent nanodisc system, and mass spectrometry combined by cross-linking. Our results contribute to a better understanding of function of important signaling proteins with MemMoRF regions, to estimating the quality transmembrane protein structures in the AI-era, and to developing standards for 3D protein data.
Farkas Bianka, Csizmadia Georgina, Katona Eszter, Tusnády Gábor, Hegedűs Tamás: MemBlob database and server for identifying transmembrane regions using cryo-EM maps, BIOINFORMATICS 0: p. 0., 2019
Farkas Bianka, Tordai Hedvig, Padányi Rita, Tordai Attila, Gera János, Paragi Gábor, Hegedűs Tamás: Discovering the chloride pathway in the CFTR channel, CELLULAR AND MOLECULAR LIFE SCIENCES 0: p. 0., 2019
Mózner Orsolya, Bartos Zsuzsa, Zámbó Boglárka, Homolya László, Hegedűs Tamás, Sarkadi Balázs: Cellular Processing of the ABCG2 Transporter-Potential Effects on Gout and Drug Metabolism., CELLS 8: (10) E1215, 2019
Csizmadia Georgina, Erdős Gábor, Tordai Hedvig, Padányi Rita, Tosatto Silvio, Dosztányi Zsuzsanna, Hegedűs Tamás: The MemMoRF database for recognizing disordered protein regions interacting with cellular membranes, NUCLEIC ACIDS RESEARCH, 2020
Geisler Markus, Hegedűs Tamás: A twist in the ABC: Regulation of ABC transporter trafficking and transport by FK506-binding proteins, FEBS LETTERS In press:, 2020
Nagy T., Tóth Á., Telbisz Á., Sarkadi B., Tordai H., Tordai A., Hegedűs T.: The transport pathway in the ABCG2 protein and its regulation revealed by molecular dynamics simulations, CELLULAR AND MOLECULAR LIFE SCIENCES 2020: p. In press., 2020
Sarkadi Balázs, Homolya László, Hegedűs Tamás: The ABCG2/BCRP transporter and its variants - from structure to pathology, FEBS LETTERS In press:, 2020
Hegedűs Tamás, Geisler Markus, Lukács Gergely László, Farkas Bianka: Ins and outs of AlphaFold2 transmembrane protein structure predictions, CELLULAR AND MOLECULAR LIFE SCIENCES 79: (1) 73, 2022
Padányi Rita, Farkas Bianka, Tordai Hedvig, Kiss Bálint, Grubmüller Helmut, Soya Naoto, Lukács Gergely L., Kellermayer Miklós, Hegedűs Tamás: Nanomechanics combined with HDX reveals allosteric drug binding sites of CFTR NBD1, COMPUTATIONAL AND STRUCTURAL BIOTECHNOLOGY JOURNAL 20: pp. 2587-2599., 2022
Tordai Hedvig, Suhajda Erzsebet, Sillitoe Ian, Nair Sreenath, Varadi Mihaly, Hegedus Tamas: Comprehensive Collection and Prediction of ABC Transmembrane Protein Structures in the AI Era of Structural Biology, INTERNATIONAL JOURNAL OF MOLECULAR SCIENCES 23: (16) 8877, 2022
