RR
Rama Ranganathan
Author with expertise in Protein Structure Prediction and Analysis
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
22
(64% Open Access)
Cited by:
5,451
h-index:
46
/
i10-index:
81
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Evolutionarily Conserved Pathways of Energetic Connectivity in Protein Families

Steve Lockless et al.Oct 8, 1999
R
S
For mapping energetic interactions in proteins, a technique was developed that uses evolutionary data for a protein family to measure statistical interactions between amino acid positions. For the PDZ domain family, this analysis predicted a set of energetically coupled positions for a binding site residue that includes unexpected long-range interactions. Mutational studies confirm these predictions, demonstrating that the statistical energy function is a good indicator of thermodynamic coupling in proteins. Sets of interacting residues form connected pathways through the protein fold that may be the basis for efficient energy conduction within proteins.
0
Citation1,304
0
Save
0

Protein Sectors: Evolutionary Units of Three-Dimensional Structure

Najeeb Halabi et al.Aug 1, 2009
R
S
O
N
Proteins display a hierarchy of structural features at primary, secondary, tertiary, and higher-order levels, an organization that guides our current understanding of their biological properties and evolutionary origins. Here, we reveal a structural organization distinct from this traditional hierarchy by statistical analysis of correlated evolution between amino acids. Applied to the S1A serine proteases, the analysis indicates a decomposition of the protein into three quasi-independent groups of correlated amino acids that we term "protein sectors." Each sector is physically connected in the tertiary structure, has a distinct functional role, and constitutes an independent mode of sequence divergence in the protein family. Functionally relevant sectors are evident in other protein families as well, suggesting that they may be general features of proteins. We propose that sectors represent a structural organization of proteins that reflects their evolutionary histories.
0
Citation700
0
Save
0

Structural and Functional Analysis of the Mitotic Rotamase Pin1 Suggests Substrate Recognition Is Phosphorylation Dependent

Rama Ranganathan et al.Jun 1, 1997
J
T
K
R
The human rotamase or peptidyl-prolyl cis-trans isomerase Pin1 is a conserved mitotic regulator essential for the G2/M transition of the eukaryotic cell cycle. We report the 1.35 Å crystal structure of Pin1 complexed with an AlaPro dipeptide and the initial characterization of Pin1's functional properties. The crystallographic structure as well as pH titration studies and mutagenesis of an active site cysteine suggest a catalytic mechanism that includes general acid-base and covalent catalysis during peptide bond isomerization. Pin1 displays a preference for an acidic residue N-terminal to the isomerized proline bond due to interaction of this acidic side chain with a basic cluster. This raises the possibility of phosphorylation-mediated control of Pin1–substrate interactions in cell cycle regulation.
0

The spatial architecture of protein function and adaptation

Richard McLaughlin et al.Oct 7, 2012
+2
A
F
R
A high-throughput mutagenesis study in a PDZ domain shows that biochemical function and adaptation primarily originate from a collectively evolving amino acid network within the structure termed a protein sector. Statistical analysis of protein evolution suggests a 'design' for natural proteins in which sparse networks of coevolving amino acids comprise the essence of three-dimensional structure and function. To better understand the relationship of sector-based architecture to these properties, the authors performed a comprehensive single-mutation study of a PSD95pdz3 — a typical PDZ family protein — in which each position is substituted independently of every other amino acid. PDZ domains, which are made up of tens of amino acids, are conserved in many signalling proteins in animals, plants and other organisms. Mutational analysis showed that sector positions are functionally sensitive to mutation, whereas non-sector positions are much more tolerant to substitution, and that adaptation to a new binding specificity initiates exclusively through variation within sector residues. These results show how proteins can be robust yet also capable of rapid functional change when conditions of selection change. Statistical analysis of protein evolution suggests a design for natural proteins in which sparse networks of coevolving amino acids (termed sectors) comprise the essence of three-dimensional structure and function1,2,3,4,5. However, proteins are also subject to pressures deriving from the dynamics of the evolutionary process itself—the ability to tolerate mutation and to be adaptive to changing selection pressures6,7,8,9,10. To understand the relationship of the sector architecture to these properties, we developed a high-throughput quantitative method for a comprehensive single-mutation study in which every position is substituted individually to every other amino acid. Using a PDZ domain (PSD95pdz3) model system, we show that sector positions are functionally sensitive to mutation, whereas non-sector positions are more tolerant to substitution. In addition, we find that adaptation to a new binding specificity initiates exclusively through variation within sector residues. A combination of just two sector mutations located near and away from the ligand-binding site suffices to switch the binding specificity of PSD95pdz3 quantitatively towards a class-switching ligand. The localization of functional constraint and adaptive variation within the sector has important implications for understanding and engineering proteins.
0
Citation454
0
Save
0

Evolutionary information for specifying a protein fold

Michael Socolich et al.Sep 1, 2005
+3
K
H
M
0
Citation423
0
Save
0

The burden of cancers and their variations across the states of India: the Global Burden of Disease Study 1990–2016

Preet Dhillon et al.Sep 12, 2018
+78
A
P
P

Summary

Background

 Previous efforts to report estimates of cancer incidence and mortality in India and its different parts include the National Cancer Registry Programme Reports, Sample Registration System cause of death findings, Cancer Incidence in Five Continents Series, and GLOBOCAN. We present a comprehensive picture of the patterns and time trends of the burden of total cancer and specific cancer types in each state of India estimated as part of the Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study (GBD) 2016 because such a systematic compilation is not readily available. 

Methods

 We used all accessible data from multiple sources, including 42 population-based cancer registries and the nationwide Sample Registration System of India, to estimate the incidence of 28 types of cancer in every state of India from 1990 to 2016 and the deaths and disability-adjusted life-years (DALYs) caused by them, as part of GBD 2016. We present incidence, DALYs, and death rates for all cancers together, and the trends of all types of cancers, highlighting the heterogeneity in the burden of specific types of cancers across the states of India. We also present the contribution of major risk factors to cancer DALYs in India. 

Findings

 8·3% (95% uncertainty interval [UI] 7·9–8·6) of the total deaths and 5·0% (4·6–5·5) of the total DALYs in India in 2016 were due to cancer, which was double the contribution of cancer in 1990. However, the age-standardised incidence rate of cancer did not change substantially during this period. The age-standardised cancer DALY rate had a 2·6 times variation across the states of India in 2016. The ten cancers responsible for the highest proportion of cancer DALYs in India in 2016 were stomach (9·0% of the total cancer DALYs), breast (8·2%), lung (7·5%), lip and oral cavity (7·2%), pharynx other than nasopharynx (6·8%), colon and rectum (5·8%), leukaemia (5·2%), cervical (5·2%), oesophageal (4·3%), and brain and nervous system (3·5%) cancer. Among these cancers, the age-standardised incidence rate of breast cancer increased significantly by 40·7% (95% UI 7·0–85·6) from 1990 to 2016, whereas it decreased for stomach (39·7%; 34·3–44·0), lip and oral cavity (6·4%; 0·4–18·6), cervical (39·7%; 26·5–57·3), and oesophageal cancer (31·2%; 27·9–34·9), and leukaemia (16·1%; 4·3–24·2). We found substantial inter-state heterogeneity in the age-standardised incidence rate of the different types of cancers in 2016, with a 3·3 times to 11·6 times variation for the four most frequent cancers (lip and oral, breast, lung, and stomach). Tobacco use was the leading risk factor for cancers in India to which the highest proportion (10·9%) of cancer DALYs could be attributed in 2016. 

Interpretation

 The substantial heterogeneity in the state-level incidence rate and health loss trends of the different types of cancer in India over this 26-year period should be taken into account to strengthen infrastructure and human resources for cancer prevention and control at both the national and state levels. These efforts should focus on the ten cancers contributing the highest DALYs in India, including cancers of the stomach, lung, pharynx other than nasopharynx, colon and rectum, leukaemia, oesophageal, and brain and nervous system, in addition to breast, lip and oral cavity, and cervical cancer, which are currently the focus of screening and early detection programmes. 

Funding

 Bill & Melinda Gates Foundation; and Indian Council of Medical Research, Department of Health Research, Ministry of Health and Family Welfare, Government of India.
0
Citation389
0
Save
0

Hot Spots for Allosteric Regulation on Protein Surfaces

Kimberly Reynolds et al.Dec 1, 2011
R
R
K

Summary

 Recent work indicates a general architecture for proteins in which sparse networks of physically contiguous and coevolving amino acids underlie basic aspects of structure and function. These networks, termed sectors, are spatially organized such that active sites are linked to many surface sites distributed throughout the structure. Using the metabolic enzyme dihydrofolate reductase as a model system, we show that: (1) the sector is strongly correlated to a network of residues undergoing millisecond conformational fluctuations associated with enzyme catalysis, and (2) sector-connected surface sites are statistically preferred locations for the emergence of allosteric control in vivo. Thus, sectors represent an evolutionarily conserved "wiring" mechanism that can enable perturbations at specific surface positions to rapidly initiate conformational control over protein function. These findings suggest that sectors enable the evolution of intermolecular communication and regulation.
0

Surface Sites for Engineering Allosteric Control in Proteins

Jeeyeon Lee et al.Oct 16, 2008
+5
V
M
J
Statistical analyses of protein families reveal networks of coevolving amino acids that functionally link distantly positioned functional surfaces. Such linkages suggest a concept for engineering allosteric control into proteins: The intramolecular networks of two proteins could be joined across their surface sites such that the activity of one protein might control the activity of the other. We tested this idea by creating PAS-DHFR, a designed chimeric protein that connects a light-sensing signaling domain from a plant member of the Per/Arnt/Sim (PAS) family of proteins with Escherichia coli dihydrofolate reductase (DHFR). With no optimization, PAS-DHFR exhibited light-dependent catalytic activity that depended on the site of connection and on known signaling mechanisms in both proteins. PAS-DHFR serves as a proof of concept for engineering regulatory activities into proteins through interface design at conserved allosteric sites.
1

Deep learning-enabled design of synthetic orthologs of a signaling protein

Xinran Lian et al.Dec 21, 2022
+3
S
N
X
Abstract Evolution-based deep generative models represent an exciting direction in understanding and designing proteins. An open question is whether such models can represent the constraints underlying specialized functions that are necessary for organismal fitness in specific biological contexts. Here, we examine the ability of three different models to produce synthetic versions of SH3 domains that can support function in a yeast stress signaling pathway. Using a select-seq assay, we show that one form of a variational autoencoder (VAE) recapitulates the functional characteristics of natural SH3 domains and classifies fungal SH3 homologs hierarchically by function and phylogeny. Locality in the latent space of the model predicts and extends the function of natural orthologs and exposes amino acid constraints distributed near and far from the SH3 ligand-binding site. The ability of deep generative models to specify orthologous function in vivo opens new avenues for probing and engineering protein function in specific cellular environments.
Load More