Abstract COVID-19 is a highly infectious respiratory disease caused by the novel coronavirus SARS-CoV-2. It has become a global pandemic and its frequent mutations may pose new challenges for vaccine design. During viral infection, the Spike RBD of SARS-CoV-2 binds the human host cell receptor ACE2, enabling the virus to enter the host cell. Both the Spike and ACE2 are densely glycosylated, and it is unclear how distinctive glycan types may modulate the interaction of RBD and ACE2. Detailed understanding of these determinants is key for the development of novel therapeutic strategies. To this end, we perform extensive all-atom simulations of the (i) RBD-ACE2 complex without glycans, (ii) RBD-ACE2 with oligomannose MAN9 glycans in ACE2, and (iii) RBD-ACE2 with complex FA2 glycans in ACE2. These simulations identify the key residues at the RBD-ACE2 interface that form contacts with higher probabilities, thus providing a quantitative evaluation that complements recent structural studies. Notably, we find that this RBD-ACE2 contact signature is not altered by the presence of different glycoforms, suggesting that RBD-ACE2 interaction is robust. Applying our simulated results, we illustrate how the recently prevalent N501Y mutation may alter specific interactions with host ACE2 that facilitate the virus-host binding. Furthermore, our simulations reveal how the glycan on Asn90 of ACE2 can play a distinct role in the binding and unbinding of RBD. Finally, an energetics analysis shows that MAN9 glycans on ACE2 decrease RBD-ACE2 affinity, while FA2 glycans lead to enhanced binding of the complex. Together, our results provide a more comprehensive picture of the detailed interplay between virus and human receptor, which is much needed for the discovery of effective treatments that aim at modulating the physical-chemical properties of this virus.

Photosynthesis is the process responsible for nearly all life on Earth. It has been the subject of many studies aimed to better understand this process and develop novel approaches to harvesting light energy. The first, light-induced steps of photosynthesis include light harvesting, energy transfer and charge transfer; they occur in trans-membrane pigment-protein complexes. These primary processes of photosynthesis are particularly well-suited to be explored by means of optical spectroscopy. Of particular interest are high-resolution frequency-domain techniques such as non-photochemical spectral hole burning (NPHB) and single complex spectroscopy. The very existence of NPHB and observations of line shifts in the single-molecule optical spectra of pigment-protein complexes indicate the occurrence of small structural changes in the pigment environment, even at cryogenic temperatures. Nonetheless, the specific molecular elements responsible for the observed spectral dynamics remain largely unknown, leaving the traditional double-well / two-level-system (TLS) model without molecular-level evidence supporting it. In this work, we have studied the Water-Soluble Chlorophyll-binding Protein to elucidate some of these molecular-level mechanisms. From large-scale molecular dynamics simulations of the complex, we identified potential molecular drivers for experimental observations, including long hydrogen bonds and side chain rotations of certain amino acid residues. The protein free energy landscapes associated with side chain rotations demonstrated energy barriers of around 1100-1600 cm-1 , in agreement with experimental results, with the most promising residue type associated with experimental signatures being serine. Overall, we have demonstrated new evidence of the molecular-level origins of optical spectroscopy results and provided important support for the TLS/MLS model.

Summary The COVID-19 pandemic underwent a rapid transition with the emergence of a SARS-CoV-2 variant that carried the amino acid substitution D614G in the Spike protein that became globally prevalent. The G-form is both more infectious in vitro and associated with increased viral loads in infected people. To gain insight into the mechanism underlying these distinctive characteristics, we employed multiple replicas of microsecond all-atom simulations to probe the molecular-level impact of this substitution on Spike’s closed and open states. The open state enables Spike interactions with its human cellular receptor, ACE2. Here we show that changes in the inter-protomer energetics due to the D614G substitution favor a higher population of infection-capable (open) states. The inter-protomer interactions between S1 and S2 subunits in the open state of the D-form are asymmetric. This asymmetry is resolved in the G-form due to the release of tensile hydrogen bonds resulting in an increased population of open conformations. Thus, the increased infectivity of the G-form is likely due to a higher rate of profitable binding encounters with the host receptor. It is also predicted to be more neutralization sensitive due to enhanced exposure of the receptor binding domain, a key target region for neutralizing antibodies.

Antimicrobial peptides (AMPs) are of growing interest as potential candidates for antibiotics to which antimicrobial resistance increases slowly. In this article, we perform the first in silico study of the synthetic β sheet-forming AMP GL13K. Through atomistic simulations of single and multipeptide systems under different charge conditions, we are able to shine a light on the short timescales of early aggregation. We find that isolated peptide conformations are primarily dictated by sequence rather than charge, whereas changing charge has a significant impact on the conformational free energy landscape of multi-peptide systems. We demonstrate that the lack of charge-charge repulsion is a sufficient minimal model for experimentally observed aggregation. Overall, our work explores the molecular biophysical underpinnings of the first stages of aggregation of a unique AMP, laying necessary groundwork for its further development as an antibiotic candidate.

Abstract Short, cysteine-rich peptides can exist in stable or metastable structural ensembles due to the number of possible patterns of formation of their disulfide bonds. One interesting subset of this peptide group is the coonotoxins, which are produced by aquatic snails in the family Conidae . The µ conotoxins, which are antagonists and blockers of the voltage-gated sodium channel, exist in a folding spectrum: on one end of the spectrum are more hirudin-like folders, which form disulfide bonds and then reshuffle them, leading to an ensemble of kinetically trapped isomers–and on the other end are more BPTI-like folders–which form the native disulfide bonds one by one in a particular order, leading to a preponderance of conformations existing in a single stable state. In this article, we employ the composite diffusion map approach to study the unified free energy surface of pre-folding µ -conotoxin equilibrium. We identify the two most important nonlinear collective modes of the unified folding landscape and demonstrate that in the absence of their disulfides, the conotoxins can be thought of as largely disordered polymers. A small increase in the number of hydrophobic residues in the protein shifts the free energy landscape towards hydrophobically collapsed coil conformations responsible for cysteine proximity in hirudin-like folders, compared to semi-extended coil conformations with more distal cysteines in BPTI-like folders. Overall, this work sheds important light on the folding processes and free energy landscapes of cysteinerich peptides and demonstrates the extent to which sequence and length contribute to these landscapes.

The COVID-19 pandemic, caused by the SARS-CoV-2 virus, has triggered myriad efforts to dissect and understand the structure and dynamics of this complex pathogen. The Spike glycoprotein of SARS-CoV-2 has received special attention as it is the means by which the virus enters the human host cells. The N-terminal domain (NTD) is one of the targeted regions of the Spike protein for therapeutics and neutralizing antibodies against COVID-19. Though its function is not well-understood, the NTD is reported to acquire mutations and deletions that can accelerate the evolutionary adaptation of the virus driving antibody escape. Cellular processes are known to be regulated by complex interactions at the molecular level, which can be characterized by means of a graph representation facilitating the identification of key residues and critical communication pathways within the molecular complex. From extensive all-atom molecular dynamics simulations of the entire Spike for the wild-type and the dominant variant, we derive a weighted graph representation of the protein in two dominant conformations of the receptor-binding-domain; all-down and one-up. We implement graph theory techniques to characterize the relevance of specific residues at facilitating roles of communication and control, while uncovering key implications for fitness and adaptation. We find that many of the reported high-frequency mutations tend to occur away from the critical residues highlighted by our graph theory analysis, implying that these mutations tend to avoid targeting residues that are most critical for protein allosteric communication. We propose that these critical residues could be candidate targets for novel antibody therapeutics. In addition, our analysis provides quantitative insights of the critical role of the NTD and furin cleavage site and their wide-reaching influence over the protein at large. Many of our conclusions are supported by empirical evidence while others point the way towards crucial simulation-guided experiments.

Many toxins are short, cysteine-rich peptides that are of great interest as novel therapeutic leads and of great concern as lethal biological agents due to their high affinity and specificity for various receptors involved in neuromuscular transmission. To perform initial candidate identification for design of a drug impacting a particular receptor or for threat assessment as a harmful toxin, one requires a set of candidate structures of reasonable accuracy with potential for interaction with the target receptor. In this article, we introduce a graph-based algorithm for identifying good extant template structures from a library of evolutionarily-related cysteine-containing sequences for structural determination of target sequences by homology modeling. We employ this approach to study the conotoxins, a set of toxin peptides produced by the family of aquatic cone snails. Currently, of the approximately six thousand known conotoxin sequences, only about three percent have experimentally characterized three-dimensional structures, leading to a serious bottleneck in identifying potential drug candidates. We demonstrate that the conotoxin template library generated by our approach may be employed to perform homology modeling and greatly increase the number of characterized conotoxin structures. We also show how our approach can guide experimental design by identifying and ranking sequences for structural characterization in a similar manner. Overall, we present and validate an approach for venom structure modeling and employ it to expand the library of extant conotoxin structures by almost 300% through homology modeling employing the template library determined in our approach.