Lesson 18 of 20

수소결합 수 · SASA · 2차 구조 — 나머지 그림들

「higher numbers of hydrogen bonds between the protein residues than with non-protein residues」

논문은 RMSD·RMSF 말고도 여러 분석을 했습니다. 각각이 무엇을 묻는지 정리해 봅시다.

분석	묻는 것	논문의 결과
수소결합 수	내부 결합이 유지되나	궤적 내내 안정
SASA	표면이 얼마나 노출되나	어떤 잔기는 늘, 어떤 잔기는 전혀
원자당 면적	부분별 편차	뒤쪽 절반의 표준편차가 크다
평균 변위	큰 움직임이 있나	매끄럽다 — 급격한 변화 없음
2차 구조 변화	접힘이 풀리나	코일·굽음 ↓, 턴·3₁₀나선 ↑ (10~15잔기)

High school그림 다섯 장, 물음 다섯 개

MD 논문은 대개 그림 대여섯 장을 냅니다. 각각이 다른 물음에 답해요.

그림	묻는 것
수소결합 수	내부 결합이 유지되나
SASA	표면이 얼마나 노출되나
2차 구조 변화	접힘이 풀리나
평균 변위	급격한 움직임이 있나

그림이 많다고 정보가 많은 건 아닙니다. 어떤 물음에 답하는지를 봐야 해요.

같은 "수소결합이 있다" 인데 하나는 강하고 하나는 사실상 없습니다. 점유율이 그 차이를 잽니다.

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.default_rng(107)
t = np.linspace(0, 20, 1000)     # 복합체 궤적 20 ns

# 수소결합 유지율이 다른 두 경우
strong = (rng.random(t.size) < 0.85).astype(int)
weak   = (rng.random(t.size) < 0.22).astype(int)

fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(7.4, 3.4), sharex=True)
for ax, sig, name in zip(axes, [strong, weak],
                         ["strong H-bond (85% occupancy)",
                          "weak H-bond (22% occupancy)"]):
    ax.fill_between(t, 0, sig, step="mid", color="#3d5a80", alpha=0.8)
    ax.set_yticks([0, 1]); ax.set_ylabel("present")
    ax.set_title(name, fontsize=9)
axes[1].set_xlabel("time (ns)")
plt.tight_layout()
plt.show()

print("두 경우 모두 '수소결합이 관찰되었다' 고 쓸 수 있습니다.")
print("점유율(occupancy)을 세야", "강한지 약한지가 갈립니다.")
print()
print("논문이 보고한 것: 수소결합 길이 범위 1.5 ~ 2.8 A")
print("논문이 보고하지 않은 것: 점유율")

SASA 의 정의를 알면 무엇을 재지 않았는지가 보입니다.

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# SASA 가 무엇을 재나 — 굴러가는 공 모형.
print("SASA (Solvent Accessible Surface Area)")
print()
print("  반지름 1.4 A 의 공(물 분자 크기)을 단백질 표면에 굴린다.")
print("  공의 중심이 지나간 자리의 넓이가 SASA.")
print()
probe = 1.4
for name, r_atom in [("탄소", 1.70), ("질소", 1.55), ("산소", 1.52), ("황", 1.80)]:
    r_eff = r_atom + probe
    print(f"  {name:4s} vdW {r_atom:.2f} A  ->  SASA 계산 반지름 {r_eff:.2f} A")
print()
print("쓰임")
print("  · 소수성 잔기가 노출되면 -> 접힘이 풀리는 신호")
print("  · 리간드가 붙으면 -> 그 자리의 SASA 가 줄어든다 (묻힘)")
print()
print("논문은 단백질의 SASA 만 보고했습니다.")
print("리간드 결합면의 SASA 변화(buried surface area)는 없습니다 —")
print("결합의 세기를 가늠하는 가장 직접적인 값인데요.")

2차 구조가 10~15잔기 변했다

논문 — "코일과 굽음 영역의 잔기 수가 줄고 턴과 3₁₀ 나선 영역이 늘었다. 약 10~15 잔기만 상태가 바뀌었으므로 이 변화는 크지 않다. 큰 변화가 없다는 것은 매우 안정하고 보존적임을 뜻한다."

숫자를 견줘 봅시다. 388잔기 중 10~15잔기면 2.6~3.9% 입니다. 작아 보이죠.

그런데 200 ns 는 짧습니다. 그 시간에 3.9% 가 바뀌었다면, 마이크로초 단위에서는 훨씬 더 바뀔 수 있습니다.

그리고 RMSD 가 끝까지 올라가고 있었다는 것을 떠올리세요(16강). 2차 구조 변화가 아직 진행 중이었을 가능성이 큽니다. "변화가 작다" 가 아니라 "아직 다 안 변했다" 일 수 있어요.

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MD 에서 리간드-단백질 수소결합의 강도를 가늠하는 가장 좋은 값은?

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논문의 "2차 구조가 10~15잔기만 변했다" 를 조심해서 읽어야 하는 이유는?