In silico characterisation of AtPARP1 and virtual screening for AtPARP inhibitors to increase resistance to abiotic stress

Abstract

Es wurde eine virtuelle Screening Route für Arabidopsis thaliana L. PARP (AtPARP) etabliert, um Substanzen zu finden, die zu einer Erhöhung der Trockenstresstoleranz in Pflanzen führen. Die Route basiert auf Homologiemodellen, um effektiv in Datenbanken nach Inhibitoren für pflanzliche PARP zu suchen. Vorgeschlagene Verbindungen wurden in vitro und in planta getestet. ROC und statistische Power Analysis wurden für Docking Studien genutzt, um active von nichtaktiven Strukturen zu unterscheiden. IC50 Werte für 6 Verbindungen waren unter 1 μM. Fünf von 22 Verbindungen zeigten positive Effekte in planta. Aktivitätsdaten wurden genutzt, um ein binäres QSAR Model zu erstellen. Die Substratbindung in AtPARP1 wurde mittels MD Simulationen untersucht. Es wird gezeigt, dass PARP1 in die abiotische Stressantwort involviert ist und effektive Diskriminierung von Inhibitoren und Nichtaktiven unter Verwendung statistischer Methoden möglich ist.

A virtual screening route was developed for identification of compounds that lead to an increased drought stress resistance. The route was based on Arabidopsis thaliana L. PARP (AtPARP) homology models to effectively screen databases for plant PARP inhibitors. Proposed compounds were tested on AtPARP1 in vitro and on Lolium perenne plants. ROC and statistical power analysis were applied on docking studies to effectively discriminate potential inhibitors from non-active structures. IC50 values for 6 compounds were below 1 μM. Five of 22 compounds showed a positive effect in planta. Activity data of compounds was used to derive a binary QSAR model. Substrate binding was investigated by comparing MD simulation data with data from other PARP orthologues. The research shows that PARP1 is involved in abiotic stress response in Arabidopsis thaliana and that an effective discrimination of inhibitors from non-actives can be possible, if statistical assumptions are taken into account.