Functional Domain Motions and Processivity in Bacterial Hyaluronate Lyase

Abstract

Prozessive Enzyme bilden eine spezielle Klasse von Enzymen, die vermutlich während vieler katalytischer Durchläufe an ihrem Substrat haften bleiben. Hierdurch gleitet das Substrat am Enzym entlang und die Zeit bis zu einem zufälligen diffusiven Aufeinandertreffen von Enzym und Substrat wird reduziert, was die Effizienz der Enzyme um ein Vielfaches erhöht. Obwohl Informationen über die Struktur vieler prozessiver Enzyme zur Verfügung stehen, ist die Gleitphase, die inhärent dynamisch ist, weitgehend unbekannt. Wir unternehmen erste Schritte, um den Gleitprozess zu verstehen, indem wir einen Prototyp für ein Prozessives Enzym untersuchen, nämlich Streptococcus Pneumoniae Hyaluronate lyase, ein bakterielles Enzym, das das Polysaccharidsubstrat Hyaluronsäure abbaut. Wir haben den Zusammenhang zwischen der Flexibilität des Enzyms, wie sie in Essential Dynamics Molekulardynamik Simulationen beobachtet wurde, mit Enzym-Substrat Interaktionen untersucht, indem wir etliche freie Simulationen und erzwungene Molekulardynamiksimulationen angewandt haben. Auf diese Art haben wir eine Kopplung von Domänenbewegungen des Enzyms mit der Prozessivität oder der Gleitphase des Substrates aufgezeigt. Bei dem vermuteten Mechanismus der Substrattranslokation haben wir eine Energiebarriere entlang der Prozessionsrichtung beobachtet und es ist zu vermuten, dass diese sich aus der Reorientierung des Zuckers innerhalb der Proteinspalte ergibt. Diese Sichtweise wurde unterstützt durch Force Probe Molekulardynamiksimulationen und Umbrella Sampling Simulationen, die angewandt wurden, um vorläufige freie Energie Profile zu erhalten, die dem Mechanismus zu Grunde liegen. Die beobachtete freie Energie Barriere ist niedrig genug, um leicht durch thermische Fluktuationen überwunden zu werden, so dass essentielle langsame kollektive Reorganisationen der Domains als wahrscheinliche Raten bestimmende Faktoren für den prozessiven Zyklus in Frage kommen. Experimentelle Bestätigung zusammen mit weiteren rechnergestützten Studien wird von großem Nutzen für das Verständnis dieses komplexen Mechanismus sein.