нього лише деякими деталями реалізації. Подібний підхід застосовувався також для розробки процедури пошуку положень важких атомів в тяжелоатомних похідних кристалів макромолекул [13] і в прямих методах розрахунку фаз для кристалів вірусних частинок [29]. p> Еволюційний алгоритм використовує принцип природного відбору для знаходження оптимальних рішень. Спочатку генерується набір випадкових рішень, що задають одночасно і орієнтацію і положення моделі в елементарній комірці. Потім розраховуються структурні фактори
F m для кожного рішення і виробляється відбір кращих рішень виходячи з коефіцієнта лінійної кореляції [26].
Відібрані рішення зберігаються і використовуються для створення нового набору з тим же кількістю елементів, що і в попередньому. Відсутні елементи нового набору отримують, вносячи в орієнтації і положення відібраних рішень випадкові зміни відповідно з нормальним розподілом. Таким чином, щільність розподілу елементів нового набору вже не буде рівномірною, а буде мати максимуми в околицях відібраних рішень. Потім знову відбувається розрахунок структурних факторів F m , відбір кращих рішень, створення наступного набору, і так далі, поки не буде отримано рішення з деяким оптимальним значенням коефіцієнта лінійної кореляції. На останній стадії, для кращого відібраного рішення проводиться оптимізація орієнтації і положення моделі як твердого тіла за методом сполучених градієнтів [33].
Швидкість 6-мірного пошуку з використанням еволюційного алгоритму значно збільшується за рахунок застосування методу безперервних перетворень структурних факторів [14, 26]. У цьому методі структурні фактори розраховуються один раз за допомогою швидкого перетворення Фур'є (FFT) для моделі, вміщеній в початок координат штучної осередку симетрії P 1 . У ході 6-мірного пошуку, зміна орієнтації моделі враховується шляхом ортогональних перетворень індексів зворотного решітки та використання лінійної інтерполяції у зворотному просторі. Зміна положення моделі враховується застосуванням відповідних фазових зрушень. При цьому, беруться до уваги вклади всіх симетрично пов'язаних молекул.
Однією з серйозних проблем, що виникають при уточненні фаз, отриманих методом молекулярного заміщення, є так звана "model-bias" проблема [34]. Ця проблема виявляється в тому, що якщо частина моделі не відповідає реальній структурі, то на карті електронної щільності, розрахованої за моделлю, дана ділянка буде більшою мірою відповідати моделі ніж реальній структурі. Традиційно, ця проблема вирішується за допомогою OMIT карт електронної щільності, розрахованих за моделлю, з якої виключений зацікавив ділянку. З введенням Брюнгером в програму CNS [6] можливості модифікації електронної щільності розрахованої за моделлю, з'явився ще один спосіб вирішення цієї проблеми.
Таким чином, метод молекулярного заміщення являє собою потужний інструмент у кристалографії макромолекул, який у разі високої гомології дозволяє швидко і ефективно вирішувати фазову проблему. У міру того як кількість відомих структур макромолекул неухильно зростає, метод молекулярного заміщення стає все більш і більш актуальним. br/>
2.1.2. Збір та обробка дифракційних даних
Збір дифракційних даних комплексу S15-16SрРНК (S15 T3C мутант) проводився на синхротроні ESRF (Гренобль, Франція), лінія ID14 З використанням детектора Mar CCD (l = 0.93300 Г…; Т = 100К). p> Отримані дані обробляли програмами DENZO і SCALEPACK . Обробка даних має ряд етапів:
1) Виділення сильних рефлексів;
2) Передбачення зворотного решітки;
3) Визначення просторової групи і параметрів комірки;
4) Уточнення параметрів кристала і детектора;
5) Обробка всіх наявних зображень;
6) Приведення рефлексів до загальної шкалою;
7) Інтегрування рефлексів по всьому зворотному простору.
У результаті ми отримали набір дифракційних даних у зворотному просторі.
2.1.3. Рішення проблеми фаз
Початковий набір фаз отримано за допомогою методу молекулярного заміщення. Основою для моделі послужила структура з заміною Met на SeMet комплексу S15 (I11M + A79M)-16SрРНК.
Для вирішення завдання молекулярного заміщення використовувалася процедура оптимізації орієнтації і положення моделі як твердого тіла за методом сполучених градієнтів. Розрахунки проводилися за допомогою програми комплексу CNS RIGIT - BODY REFINEMENT . Отриманий R-фактор (0,339), показав, що при загальної гомології комплексів (В»99%) все ж спостерігається розбіжність у бічних ланцюгах і петлях. <В
2.1.4. Побудова та уточнення моделі
Спочатку було проведено кілька циклів автоматичного (програмою CNS ) кристалографічного уточнення, яке включало в себе молекулярно-динамічну процедуру модельованого в...
