ინფორმაცია

რა სარგებელი მოაქვს ცილის კრისტალური სტრუქტურის გარკვევას?

რა სარგებელი მოაქვს ცილის კრისტალური სტრუქტურის გარკვევას?



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

მე თვეები გავატარე, როგორც სტუდენტი, ვცდილობდი რთული ცილის კრისტალის ჩამოყალიბებას. მაგრამ მე არასოდეს ამიხსნია, რატომ იქნება ეს სტრუქტურა სასარგებლო. რა შეიძლება ვისწავლოთ სტრუქტურიდან ბიოლოგიური მნიშვნელობის თვალსაზრისით, როცა გაირკვევა?

არსებობს წამლების ან მკურნალობის მაგალითები, რომლებიც მხოლოდ ცნობილი კრისტალური სტრუქტურის გამო გახდა შესაძლებელი?

საერთოდ, რატომ ხარჯავენ ადამიანები მთელ ფულს სინქროტრონებზე, ლაბორატორიებზე, რობოტებზე და ასე შემდეგ, ბროლის სტრუქტურისთვის?


ცილის სტრუქტურები, რომელთა მიღებაც შესაძლებელია ცილის კრისტალებიდან ან სუფთა ცილის კონცენტრირებული ხსნარებიდან NMR-ის საშუალებით, სავარაუდოდ არის ცოდნის ძირითადი წყარო, რომელიც ჩვენ გვაქვს იმის შესახებ, თუ როგორ ასრულებენ გენები თავიანთ ფუნქციას მოლეკულურ დონეზე.

მე დავამატე ბმული RCSB.org-ზე ზემოთ - ისინი ყოველთვიურად წერენ ისტორიას მნიშვნელოვანი ცილის სტრუქტურაზე (?) - ეს შესანიშნავი გზაა რამდენიმე მომხიბლავი ისტორიების მოსაპოვებლად.

ცილის სტრუქტურის ზუსტი ატომური პოზიციები შეუცვლელია რამდენიმე მიზეზის გამო. ვინაიდან ბიოლოგიური პროცესები ყველა ფუნდამენტურად ქიმიურია. ატომების სპეციფიკური პოზიციები ცხადყოფს, თუ როგორ ურთიერთქმედებენ ცილები, ნუკლეოტიდები, ლიპიდები, წამლები და სხვა ბიოლოგიური მოლეკულები.

მაგალითები:

  1. ცილის სტრუქტურებმა ბიოლოგიური მემკვიდრეობა დაარღვია (უოტსონი / კრიკი / ფრანკლინის დნმ სტრუქტურა)
  2. ლიზოზიმის და პროტეაზების ცილოვანი სტრუქტურები იყო პირველი, ვინც ზუსტად აჩვენა, თუ როგორ აკავშირებს ცილები მათ სუბსტრატებს და ფერმენტულად კატალიზებს ქიმიურ რეაქციებს.
  3. ჰემოგლობინის ცილოვანი სტრუქტურა როგორც ჟანგბადის, ასევე დეოქსიფორმის სახით (ანუ ჟანგბადთან დაკავშირებულად და მის გარეშე). აჩვენა, რომ ცილები ცვლის მათ სივრცულ განლაგებას მათი ფუნქციის მოდულირებისთვის.

ეს სია აგრძელებს უახლეს მიღწევებს იმის შესახებ, თუ როგორ ურთიერთქმედებენ სიგნალები და მოლეკულები უჯრედთან მემბრანის მეშვეობით. ფიჭურ ბიოლოგიაში ფაქტიურად არ არსებობს თემა, რომელიც არსებითად არ ისარგებლა ცილის სტრუქტურის გამოვლენით.

პროტეინის კრისტალებთან მუშაობის უპირატესობა ის არის, რომ ისინი შეიძლება იყოს უფრო დიდი პროტეინები და გარკვეული სახის განსხვავებების ექსპერიმენტები უფრო ადვილად შესრულდება ცილის კრისტალის მიღებისას. მაგალითად, თუ თქვენ გაქვთ 100 kDa (~ 900 ამინომჟავა) პროტეინის კრისტალი, ხშირად შეგიძლიათ იპოვოთ ფერმენტის დამაკავშირებელი ჯიბე დიდი სამუშაოს გარეშე.

ცილის კრისტალებთან მუშაობის მინუსი, როგორც თქვენ ალბათ კარგად იცით, არის ის, რომ კრისტალების მიღება ხშირად კვიხოტიური ძალისხმევაა, რომელიც თვეების ან წლების განმავლობაში იწოვება, ხშირად მცირე ან უშედეგოდ. საკმაოდ დემორალიზებულია, სანამ მიზანში არ მოხვდები.

თუ გაოგნებული ხართ, როცა ფიქრობთ, რომ ცილები, რომლებიც ხშირად ასობით ან ათასობითჯერ აღემატება მარილს ან მინერალს, ჩვეულებრივ კრისტალებში აღმოაჩენთ... თქვენ მკვდარი ხართ. კრისტალები ხშირად ძალიან პაწაწინაა - ღირსეული ზომის კრისტალი ერთ მხარეს დაახლოებით მილიმეტრია, მაგრამ ხშირად ამ ზომის მხოლოდ მცირე ნაწილია. ამიტომ ცილის კრისტალები ხშირად მიჰყავთ სინქროტრონებს, ხაზოვან ამაჩქარებლებს ან სხვა თავისუფალ ელექტრონულ რენტგენის წყაროებს, რომლებიც მილიონობით (?) ჯერ უფრო ინტენსიურია ვიდრე კბილის რენტგენი. ვფიქრობ, რომ ცილოვანი კრისტალური სტრუქტურების უმეტესობა მიიღება სპეციალურად ბიოლოგიური კრისტალოგრაფიისთვის შექმნილი სპეციალური სხივების გამოყენებით.

ეს გიჩვენებთ დაფინანსების პრიორიტეტულ მეცნიერებას, რომელსაც სურს ჩადოს რენტგენის ცილის კრისტალურ სტრუქტურებში. უბრალოდ, იდეა, რომ ცილის კრისტალები შეიძლება უფრო ადვილად გაიზარდოს მიკროგრავიტაციაში (ექსპერიმენტის დაბალ წონასთან ერთად), გამართლებულია პროტეინის კრისტალების ზრდის ექსპერიმენტების ათწლეულზე მეტი ხნის განმავლობაში შატლზე და ISS-ზე.

საინტერესო შენიშვნა: The Guardian-მა (რომელიც დაფუძნებულია დიდ ბრიტანეთში, სადაც დაიწყო კრისტალოგრაფია, პროტეინი ან სხვაგვარად) გამოაქვეყნა მოკლე ვიდეო, სადაც ასახულია კრისტალოგრაფიის წვლილი ბოლო 100 წლის განმავლობაში. თუ გულმოდგინედ დააკვირდებით, დაინახავთ, რომ ცილის კრისტალოგრაფია ჩნდება ნობელის პრემიების ლიტანიასთან ერთად.

ახალი აზრები: არის ნიშნები იმისა, რომ კრისტალური სტრუქტურები დასასრულს უახლოვდება. ელექტრონული მიკროგრაფის გამოყენებით ათასობით ცალკეული ცილის სურათის გადასაღებად, ციფრული საშუალოდ შეიძლება შეიქმნას დაბალი გარჩევადობის სტრუქტურები, ისინი თანდათან ხდებიან უფრო მაღალი გარჩევადობა და გაცილებით ნაკლები სამუშაოა, ვიდრე პროტეინის კრისტალის მომზადება და დამზადება - და ეს კარგად მუშაობს. უფრო დიდ ცილებზე და ცილოვან კომპლექსებზე!


მე ყოველთვის მაინტერესებდა ეს მე თვითონ, მაგრამ ცილის სტრუქტურა შეიძლება საკმაოდ მნიშვნელოვანი იყოს მრავალი მიზეზის გამო. უმეტესობა დაკავშირებულია იმ ფაქტთან, რომ ცილის ფუნქცია ხშირად დამოკიდებულია კონკრეტულ დომენებზე, და სანამ ცილას შეიძლება ჰქონდეს მრავალი ფუნქციური დომენი, მნიშვნელოვანია ყველა დომენის სწორად გასწორება და აშენება სამგანზომილებიან სივრცეში. არასწორად დაკეცილ პროტეინებს ხშირად აქვთ უარყოფითი ფენოტიპები, ამიტომ არასწორად დაკეცილი უბნების ვიზუალიზაცია შეიძლება გამანათლებელი იყოს. შესაძლოა, უფრო ხშირად, ეს ტექნიკები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ხელოვნურად წარმოებული ცილის დასადასტურებლად, სანამ ის დამტკიცებული იქნება თერაპიისთვის.

გარდა ამისა, მიუხედავად იმისა, რომ ჩვენ შეგვიძლია ვიცოდეთ ამინომჟავების თანმიმდევრობა ცილაში ძალიან მარტივად, ჩვენ არ ვიცით, რომელი მათგანია სასარგებლო. ცილის გარეზე ორიენტირებული რეგიონი შეიძლება მონაწილეობდეს ბიოლოგიურ ფუნქციაში. თუ სპეციფიკური ცილის დომენი არის ჩადებული ცილის ცენტრში, ის არ არის ძალიან ხელმისაწვდომი ფუნქციონირებისთვის, არც ცილის მიერ და არც სხვა სამიზნეებისთვის, როგორიცაა ანტისხეულები. მაგალითად, ახლა აივ-ის კვლევის ერთ-ერთი დიდი პროექტი არის ვირუსის გარსზე ვირუსული ცილების ძალიან კარგი და ძალიან კარგი სტრუქტურის მიღება; იმის ცოდნა, თუ რომელი რეგიონებია ადვილად მისაწვდომი, პოტენციურად კარგი წამლის/უჯრედის/ანტისხეულების სამიზნეები იქნება.

საბოლოოდ, თავად სტრუქტურას შეუძლია გარკვეული წარმოდგენა მისცეს ფუნქციონირებასთან დაკავშირებით. პროტეინებს შეიძლება არ ჰქონდეთ ჰომოლოგია ამინომჟავების თანმიმდევრობით, მაგრამ მსგავსი სტრუქტურის ცილებს შეიძლება ჰქონდეთ მსგავსი ფუნქციები. ჩემზე ჭკვიან ადამიანებს შეუძლიათ ამოიცნონ ეს თვისებები და შეუძლიათ ცილის შესახებ საკმაოდ ბევრი ისწავლონ მხოლოდ მისი ფორმის მიხედვით.


აქ არის სახალისო პატარა ანეგდოტი, რომელიც ახლახან მომეჩვენა. ეს არის ციტატა შენი შინაგანი თევზი ნილ შუბინის მიერ (© 2008) ორი მკვლევარის, ლინდა ბაკის და რიჩარდ აქსელის შესახებ, რომლებმაც 1991 წელს აღმოაჩინეს გენების ოჯახი, რომლებიც გვაძლევს სუნის საშუალებას.

ექსპერიმენტებმა აჩვენა, რომ სუნის რეცეპტორებს აქვთ დამახასიათებელი სტრუქტურა მრავალი მოლეკულური მარყუჟით, რაც მათ ეხმარება ინფორმაციის გადაცემაში უჯრედში. ეს იყო დიდი მინიშნება, რადგან ბაკს და აქსელს შეეძლოთ თაგვის გენომის მოძიება ყველა გენისთვის, რომელიც ქმნის ამ სტრუქტურას.


ამორის მიერ ნათქვამის გაფართოება:

ისინი ძალიან სასარგებლოა ნარკოტიკების აღმოჩენაში. ეს იმიტომ ხდება, რომ აბსოლუტურად აუცილებელია გქონდეთ სტრუქტურა ნებისმიერი სახის მოლეკულური დინამიური სიმულაციის გასაკეთებლად. წამლის აღმოჩენის ადრეულ ფაზაში იაფი და მარტივია ამ ტიპის ექსპერიმენტების ჩატარება კომპიუტერზე, ვიდრე სხვადასხვა პოტენციური თერაპიული საშუალებების ანალიზის დაყენება. თქვენ უბრალოდ იღებთ ცილის კრისტალურ სტრუქტურას და თქვენი ნაერთის სტრუქტურას და პროგრამა სიმულაციას მოახდენს, თუ როგორ ურთიერთქმედებენ ისინი ერთმანეთთან. აქედან ხედავთ, შეუძლია თუ არა ნაერთს ცილის აქტიურ ადგილას შესვლა, ორიენტაციაზე, რომელშიც ის იქნებოდა და ა.შ. სუპერკომპიუტერის გამოყენებით შეგიძლიათ ამის გაკეთება ასობით ნაერთთან რამდენიმე საათში. მოლეკულურ დინამიკას სხვა სასარგებლო მიზნებიც აქვს, წამლის აღმოჩენა მხოლოდ ერთი მაგალითია.


რა სარგებელი მოაქვს ცილის კრისტალური სტრუქტურის გარკვევას? - ბიოლოგია

ერთმოლეკულიანი ფორსტერის რეზონანსული ენერგიის გადაცემის ექსპერიმენტებმა გაარკვია SecA-SecY გადაადგილების მექანიზმის ძირითადი დეტალები.

როგორც პოსტ-ტრანსლაციური მექანიზმების სტრუქტურული დეტალები მოგვარებულია კრიოგენული ელექტრონული მიკროსკოპით (კრიო-EM), მათ შორის თანატრანსლაციური მეოთხეული კომპლექსის კონფორმაცია და პოსტტრანსლაციური ტრანსლოკაციის შუალედური.

Sec61-ის ადამიანის დაავადების მუტანტები სტრუქტურულად განიხილება კრიო-EM-ით, რაც ქმნის საფუძველს ტრანსლოკონთან ასოცირებული კომპლექსის როლის გასაგებად ზოგიერთ აშლილობაში.

Tom40-ის მაღალი გარჩევადობის კრიო-EM სტრუქტურების დეტალურმა სტრუქტურულმა ანალიზმა, მიტოქონდრიული გადაადგილების არხი, გამოიწვია განახლებული მექანიკური მოდელი პრეპროტეინის შესვლისა და გასასვლელისთვის.

ერთი ნაწილაკიანი თვალთვალი გამოავლინა პლასტიდური ტრანსლოკონის კომპონენტების დინამიკა in vivo.

ტრანსლოკონები არის ცილების შეკრებები, რომლებიც ხელს უწყობენ ცილების დამიზნებას და ტრანსპორტირებას ბიოლოგიურ მემბრანებში. ჩვენი გაგება ამ სისტემების შესახებ გაუმჯობესდა გენეტიკის, ბიოქიმიისა და სტრუქტურული ბიოლოგიის გამოყენებით. მიუხედავად ამ კლასიკური მიღწევებისა, ბოლო დრომდე ჩვენ ჯერ კიდევ არ გვქონდა დეტალური გაგება იმის შესახებ, თუ როგორ ცნობენ და ხელს უწყობენ ტრანსლოკონები ცილების ტრანსლოკაციას. კრიოგენული ელექტრონული მიკროსკოპის (კრიო-EM) ერთი ნაწილაკების ანალიზისა და ერთმოლეკულური ფლუორესცენტული მიკროსკოპის გამოჩენითა და გაუმჯობესებით, საბოლოოდ ჩნდება დეტალები ტრანსლოკონების ფუნქციონირების შესახებ. აქ ჩვენ წარმოგიდგენთ ამ მეთოდებს და ვაფასებთ მათ მნიშვნელობას ტრანსლოკონის სტრუქტურის, ფუნქციისა და დინამიკის გაგებაში.


რას შეიძლება ნიშნავდეს DeepMind-ის ცილების დაკეცვის პრობლემის „გადაჭრა“ კიბოს კვლევისთვის?

სიმსივნური მარკერის ცილის კრისტალური სტრუქტურის 3-D მოდელი. კრედიტი: სერგანტი

ამ თვის დასაწყისში, ბიოლოგმა მუჰამედ ალ ყურაიშიმ აღფრთოვანებულმა წამოიძახა, რომ აღმოჩენების ახალი ნაკრები წარმოადგენდა „სეისმურ და უპრეცედენტო ცვლილებას, იმდენად ღრმა, რომ სიტყვასიტყვით გადაატრიალა ველი ღამით“. ამას ყოველდღე არ კითხულობ.

რამ აიძულა მას ასეთი თამამი პრეტენზია გამოეთქვა? ეს იყო ახალი ამბავი, რომ Google-ის მფლობელობაში მყოფი ბრიტანული ხელოვნური ინტელექტის კომპანია, DeepMind, „გაიბზარა“ ათწლეულების წინანდელი თავსატეხი იმის შესახებ, თუ როგორ იკეცება ცილები მათი ღრმა სწავლის სისტემის ახალი ვერსიით, AlphaFold.

პროტეინები ფუნდამენტურია მთელი ცხოვრებისთვის და მათი იდუმალი ხერხი დახვეწილ 3-D ფორმებად იკეცება დრამატულ გავლენას ახდენს ჩვენი უჯრედებისა და ქსოვილების ფუნქციონირებაზე, ასე რომ, ეს, რა თქმა უნდა, დიდი სიახლე იყო და სათაურებშიც იგივე ეხმიანება. მაგრამ რას გვითხრა აღმოჩენებმა, რას შეიძლება ნიშნავდეს ისინი კიბოს კვლევისთვის და გამართლებული იყო თუ არა ჰიპერბოლა? ჩვენ ვთხოვეთ ორ ჩვენს ექსპერტ პროტეინის სპეციალისტს, რომლებიც ცდილობენ მეტი გაიგონ, თუ როგორ მოქმედებს ცილები კიბოს შედეგებზე, გამოეტანა განაჩენი სიახლეებზე.

რა პრობლემა გადაჭრა DeepMind-მა?

"პროტეინის დაკეცვის პრობლემა" რჩება თავდაჭერილად მას შემდეგ, რაც ის პირველად წამოიჭრა დაახლოებით 50 წლის წინ. მოკლედ, იმის პროგნოზირება, თუ როგორ იკეცება ცილა, მნიშვნელოვანია იმის გასაგებად, თუ როგორ იფუნქციონირებს ის, რაც, თავის მხრივ, შეუძლია პასუხის გაცემას დიდ კითხვებზე, მათ შორის, როგორ ვუმკურნალოთ ისეთ დაავადებებს, როგორიცაა კიბო.

მკვლევარებმა დიდი დრო, ძალისხმევა და რესურსი დახარჯეს ცილების დაკეცვის გზების შესასწავლად, რამაც გამოიწვია ინოვაციური, მაგრამ ძვირადღირებული ექსპერიმენტული ტექნიკის გაჩენა ცილის სტრუქტურების შესასწავლად, როგორიცაა რენტგენის კრისტალოგრაფია, რომელიც ქმნის 3-D ცილის სტრუქტურა, თქვენ წარმოიდგინეთ, რენტგენის სხივების გამოყენებით. არსებობს სხვა ტექნიკაც, როგორიცაა ელექტრონული მიკროსკოპის გამოყენება ცილაზე ელექტრონების გადასაცემად მისი გამოსახულების გასადიდებლად.

მაგრამ მიუხედავად იმისა, რომ ეს ოპტიმალურ ტექნიკად ითვლება, თითოეულ მათგანს აქვს თავისი შეზღუდვები. რენტგენის კრისტალოგრაფია მუშაობს მხოლოდ სტაბილური ცილების შესწავლისას, რომლებსაც შეუძლიათ პროცესისთვის საჭირო სუფთა კრისტალების შექმნა. და მაშინაც კი, ეს შრომატევადი და ძვირადღირებული ამოცანაა. მოქნილი ან "არასტაბილური" პროტეინებით, რომლებსაც აქვთ ნაკლები სტრუქტურა და სიმტკიცე, ეს არის ბურთის თამაში.

მაგრამ საბედნიეროდ, ჯერ კიდევ 1963 წელს ამერიკელმა ბიოქიმიკოსმა კრისტიან ანფინსენმა შესთავაზა, რომ ცილის ამინომჟავების ერთგანზომილებიანი თანმიმდევრობა - რაც ბევრად უფრო ადვილი მოსაპოვებელია - უნდა აძლევდეს მის სრულ სამგანზომილებიან სტრუქტურას. ამ ნაშრომმა მას ნობელის პრემია 1972 წელს მოუტანა. და მას შემდეგ მეცნიერები ამ მარშრუტს იკვლევენ ნაკლებად ძვირი და უფრო ხელმისაწვდომი გამოთვლითი მეთოდების გამოყენებით. მაგრამ მასში სხვა პრობლემაა. არსებობს თითქმის უსასრულო რაოდენობის გზები, რომლითაც ცილები შეიძლება დაიკეცოს და ყველა მათგანის იდენტიფიცირებას შეიძლება მთელი ცხოვრება დასჭირდეს. არც ისე კარგია ისეთი მნიშვნელოვანი გამოწვევების დასაძლევად, როგორიცაა კიბო.

სწორედ აქ მოდის DeepMind. მათი AlphaFold ტექნოლოგია იყენებს ღრმა სწავლებას, რათა მიიღოს ის, რაც უკვე ვიცით ცნობილი ცილების სტრუქტურების შესახებ, რომლებიც ინახება გლობალურ მონაცემთა ბაზაში და „ვისწავლოთ“ და, შესაბამისად, ვიწინასწარმეტყველოთ სხვა ცილების სტრუქტურები. ჯგუფმა გამოსცადა AlphaFold-ის მიერ გაკეთებული პროგნოზები ექსპერიმენტულად განსაზღვრული სტრუქტურების მიმართ, ისეთი მეთოდების გამოყენებით, როგორიცაა რენტგენის კრისტალოგრაფია. და შედეგები ძალიან იმედისმომცემი ჩანდა. AlphaFold-მა მოახერხა ცილების სტრუქტურების წინასწარ განსაზღვრა სიზუსტის აქამდე ნანახი დონით დაბალ ფასად და არა წლებისა და ათწლეულების განმავლობაში. და სწორედ ამან გამოიწვია სამეცნიერო საზოგადოება ცოტათი აღფრთოვანებული.

რას ფიქრობენ ჩვენი პროტეინის ექსპერტები?

ლიდსის უნივერსიტეტის პროფესორი რიჩარდ ბეილისი იყენებს კრისტალოგრაფიას ცილების ფორმისა და მათი დაკეცვის დასადგენად. ეს ცოდნა სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია კიბოს უჯრედებში მათი ფუნქციის გამოსავლენად და, რაც მთავარია, როგორ შეიძლება მათი მიზანმიმართული და მკურნალობა. მისი განსაკუთრებული ყურადღება გამახვილებულია Myc პროტეინზე, რომელიც დაკავშირებულია ბევრ სხვადასხვა კიბოსთან, მათ შორის პროსტატისა და ძუძუს კიბოს აგრესიულ ფორმებთან.

დოქტორი პატრიცია მიულერი ჩვენს კიბოს კვლევის გაერთიანებული სამეფოს მანჩესტერ ინსტიტუტში იკვლევს ცილას, რომელიც მნიშვნელოვან როლს თამაშობს კიბოს განვითარების შეჩერებაში, ცილა p53. მას განსაკუთრებით აინტერესებს, თუ როგორ ფუნქციონირებს p53 როგორც გაშლილ, ისე დაკეცილ მდგომარეობაში და თვლის, რომ ეს უკანასკნელი გავლენას ახდენს მის მოქმედებაზე კიბოს დროს.

რა შეაფასეთ ახალი ამბები? არის თუ არა ის ისეთივე მონუმენტური, როგორსაც სათაურები გვჯერა?

რიჩარდ: ეს, რა თქმა უნდა, შთამბეჭდავი და ამაღელვებელი წინსვლაა, მაგრამ უფრო შეზღუდული და კონკრეტული გაგებით, ვიდრე ზოგიერთ სათაურს დაგიჯერებთ. ცილის სტრუქტურის ზუსტი პროგნოზირების შესაძლებლობა მისი ამინომჟავების თანმიმდევრობით იყო რაღაც წმინდა გრაალი სტრუქტურული ბიოლოგებისთვის. DeepMind-ის ნამუშევარი არის პირველი შემთხვევა, როდესაც ეს მიღწეულია საიმედოობის ისეთი დონით, რომელსაც შეუძლია კონკურენცია გაუწიოს ექსპერიმენტულ მეთოდებს. საკმარისია მოგცეთ ნდობა, რომ მნიშვნელოვანი ინვესტიცია განახორციელოთ სტრუქტურიდან გამომდინარე პროგნოზებში.

ის შეზღუდულია რამდენიმე გზით, მაგრამ, ალბათ, ყველაზე მნიშვნელოვანი ის არის, რომ მას არ შეუძლია ზუსტად განსაზღვროს ცილების სტრუქტურა, რომლებიც მჭიდროდ მუშაობენ სხვა ცილებთან და რომელთა სტრუქტურა, შესაბამისად, დამოკიდებულია ამ სხვა ცილების არსებობაზე. ამ სახის პრობლემა სტრუქტურული ბიოლოგების მთავარი აქცენტია და DeepMind-ის მიერ პროგნოზირებული სტრუქტურები სასარგებლო იქნება ექსპერიმენტული მონაცემების ინტერპრეტაციაში და გამოყენებაში.

პატრიცია: ჩვენი გაგება ცილების დაკეცვის შესახებ ძირითადად მოდის კვლევებიდან, რომლებიც იყენებენ ტექნიკას, რომელსაც დიდი დრო და დიდი მოთმინება სჭირდება. თუ AlphaFold ისეთივე ზუსტია, როგორც სტატიები გვთავაზობენ, ეს ნამდვილად დიდ განსხვავებას მოახდენს და დააჩქარებს კვლევის ბევრ სხვადასხვა ხაზს.

რას შეიძლება ნიშნავდეს ეს კიბოს კვლევისთვის?

რიჩარდ: მიუხედავად ბოლოდროინდელი ტექნოლოგიური მიღწევებისა ექსპერიმენტულ ტექნიკაში, როგორიცაა კრიოგენული ელექტრონული მიკროსკოპია და მაღალი გამტარუნარიანობის კრისტალოგრაფია, ცილის სტრუქტურის დადგენა არის გამოწვევა, რომლის გადაჭრასაც მრავალი წელი დასჭირდება. ზოგიერთი პროექტი შეჩერებულია პირველივე საფეხურზე, რადგან ინტერესის პროტეინი ვერ მზადდება იმ რაოდენობით ან სისუფთავით, რომ მეთოდები იმუშაოს, ან აღმოჩნდება არასტაბილური ცილები. ეს არის ის, სადაც საიმედო გამოთვლითი მეთოდის არსებობამ შეიძლება უზრუნველყოს საკმარისი ინფორმაცია პროექტის წინსვლისთვის. მაგალითად, თუ გვსურს ცილის სტრუქტურაზე კიბოს მუტაციების მდებარეობის რუქირება, რათა ვიწინასწარმეტყველოთ, თუ როგორ შეიძლება გავლენა იქონიონ მათ მის ფუნქციაზე, ჩვენ შეგვიძლია ამის გაკეთება ბევრად უფრო სწრაფად DeepMind გამოთვლითი მეთოდით, ვიდრე ექსპერიმენტული მეთოდებით.

ძნელი სათქმელია, რამდენად სასარგებლო იქნება წამლის აღმოჩენისთვის, რაც სტრუქტურული ბიოლოგიის მნიშვნელოვანი გამოყენებაა კიბოს კვლევაში, რადგან ჩვენ დამოკიდებულნი ვართ რენტგენის კრისტალოგრაფიის მიერ წარმოქმნილ ზუსტ მოდელებზე. მაგრამ ზოგჯერ ჩვენ გვიწევს გამოთვლითი მოდელების გამოყენება უცნობი სტრუქტურის მქონე ცილებისთვის და უფრო საიმედო მოდელების არსებობა დაგვეხმარება წამლების უფრო ეფექტურად შემუშავებაში.

პატრიცია: მას შეუძლია დაეხმაროს მრავალი თვალსაზრისით, როგორიცაა წამლების შემუშავება ან უბრალოდ მეტი იმის გაგება, თუ როგორ მუშაობს ცილები. მაგალითად, ზოგიერთი პრეპარატი მოქმედებს პროტეინის სხვა ცილებთან შეკავშირების თავიდან ასაცილებლად. თუ ჩვენ ვიცით მათი სტრუქტურა, ჩვენ შეგვიძლია ვიწინასწარმეტყველოთ, თუ როგორ დაუკავშირდებიან ისინი ერთმანეთს და ჩვენ შეგვიძლია შევქმნათ წამლები, რომლებიც ხელს უშლიან ამ ცილებს შორის შეკავშირებას. პროტეინებისთვის, რომელთა სტრუქტურაც ჩვენ ვიცით, ეს წარმატებული სტრატეგიაა. თუმცა, ტექნიკა, რომელიც ჩვენ გვაქვს ცილის სტრუქტურის გასარკვევად, არ მუშაობს ყველა ცილაზე. AlphaFold-ის პროგნოზები შეიძლება ძალიან სასარგებლო იყოს ცილების სტრუქტურების დასადგენად, რომლებზეც სხვა ტექნიკა ჯერ არ მუშაობდა.

როგორ გამოიყენებთ ამ ახალ ინფორმაციას თქვენი მუშაობის წინსვლისთვის?

რიჩარდი: მე ვსწავლობ Myc ცილას, რომელიც ასოცირდება ადამიანის ბევრ კიბოსთან, მაგრამ მკვლევართა უმეტესობის მიერ მიჩნეულია, როგორც "გაუმკლავებელი", რადგან მას არ აქვს ფიქსირებული სტრუქტურა. DeepMind მიდგომა დიდად არ დაეხმარება Myc-ს, რადგან ის სტრუქტურას მხოლოდ მაშინ იღებს, როცა სხვა ცილებთან აკავშირებს.

მაგრამ ძალიან სასარგებლო შეიძლება იყოს Myc-თან პარტნიორი შემაკავშირებელი ცილების შესწავლა, რომელთაგან ზოგიერთთან მუშაობა ძალიან რთული პროტეინებია. ჩვენ არ ველით, რომ Myc გავლენას მოახდენს მისი დამაკავშირებელი პარტნიორების სტრუქტურებზე და ამიტომ AlphaFold-ის მიერ გაკეთებული პროგნოზები ამ სხვა ცილების შესახებ, სავარაუდოდ, ზუსტი და სასარგებლო იქნება.

ეს სტრუქტურები, ჩვენს ექსპერიმენტულ მონაცემებთან ერთად, საშუალებას მოგვცემს გამოგვექმნას Myc-სა და ამ პარტნიორ ცილებს შორის ურთიერთქმედების მოდელები. და ეს ინფორმაცია შეიძლება გამოყენებულ იქნას მოლეკულების გასავითარებლად, რომლებიც ბლოკავს ურთიერთქმედებებს, რასაც ჩვენ ვხედავთ, როგორც კიბოს ახალი მკურნალობის განვითარების გზას.

პატრიცია: ჩემი ნამუშევარი არის p53 ცილაზე. ჩვენ ჯერ არ ვიცით p53-ის სრული სტრუქტურა და ძალიან რთულია მისი ფორმის დადგენა ჩვეულებრივი ტექნიკით. ამჟამად, ჩვენ ვეყრდნობით ანტისხეულებს, რომლებიც დაგვეხმარება სტრუქტურის ამოცნობაში, მაგრამ მათ შეუძლიათ მხოლოდ ორი მდგომარეობის აღმოჩენა: დაკეცილი და გაშლილი. მაგრამ მე მჯერა, რომ ამბავში უფრო მეტია, ვიდრე ეს და რომ რეალურად არის დაკეცილი p53-ის რამდენიმე განსხვავებული მდგომარეობა. სიამოვნებით ვნახავდი, დამეხმარება თუ არა AlphaFold ამ მდგომარეობების აღმოჩენაში, რადგან კიბოს დროს ასობით განსხვავებული გზა არსებობს, რომლითაც p53 მუტაციას ახდენს. მე მჯერა, რომ ტექნოლოგია დამეხმარება იმის გარკვევაში, თუ რატომ არის ასე და ნათელი მოჰფინოს იმას, თუ როგორ განსხვავდებიან ეს მუტანტები ერთმანეთისგან.

მაშ რა ვისწავლეთ?

როგორც ჩანს, მიუხედავად იმისა, რომ AlphaFold-ის მიღწევას შეიძლება გარკვეული დრო დასჭირდეს, რათა უშუალოდ სარგებელს მოუტანონ ჩვენს მკვლევარებს კიბოს წინააღმდეგ ბრძოლაში, სიახლეს აქვს გარკვეული უპირატესობები. DeepMind-მა სრულად გადაჭრა ცილის დაკეცვა? ჩვენი ექსპერტების აზრით, ჟიური ჯერ კიდევ გამოსულია, მაგრამ ჩვენ, რა თქმა უნდა, წახალისებული ვართ მისი პოტენციალით, უფრო სწრაფად, უფრო ზუსტად და იაფად განვსაზღვროთ ცილების სტრუქტურა, რათა მეტი გავიგოთ, თუ როგორ ფუნქციონირებს ისინი და როგორ შეიძლება იყოს მიზანმიმართული ადამიანის კიბოს დროს.


მასალა და მეთოდები

კლონირება, ცილის გამოხატვა, გაწმენდა და კრისტალიზაცია

MTH1491 გენი (GenBank დაშვების ნომერი <"type":"entrez-nucleotide", "attrs":<"text":"G69065", "term_id":"14327330", "term_text":"G69065">> G69065) იყო კლონირებული გენომიური MTH დნმ-დან და მისი გენის პროდუქტი იყო რეკომბინანტულად გამოხატული, სელენომეთიონინის მარკირება და გაწმენდა, როგორც სხვაგან აღწერილია სხვა MTH პროტეინებისთვის (Christendat et al. 2000b). კრისტალიზაციის პირობების სკრინინგი ასევე ჩატარდა, როგორც სხვაგან იყო აღწერილი სხვა MTH პროტეინებისთვის (Christendat et al. 2000b). საბოლოო კრისტალიზაციის მდგომარეობა შედგება მეთილ-პენტანედიოლისგან (MPD), როგორც ნალექი. რენტგენის მონაცემების შეგროვებისთვის არჩეული კრისტალები გაყინული იყო ამ ბუფერში, რომელიც ასევე მოქმედებდა კრიოპროტექტორად.

კრისტალოგრაფიული კვლევები

ერთკრისტალები იზრდება ღეროების სახით, რომელთა მაქსიმალური ზომებია 0,30 მმ 0,10 მმ 0,4 მმ. MAD მონაცემთა შეგროვებისთვის შერჩეული კრისტალები გაიზარდა 30% MPD-ში და 100 mM HEPES-ში pH 7.5-ზე 20ଌ-ზე. კრისტალები ეკუთვნოდა ექვსკუთხა სივრცის ჯგუფს P63, შემდეგი ერთეული უჯრედის პარამეტრებით: a = b = 82.4 და c = 37.0 Å. მათეს კოეფიციენტი, ვ, დადგინდა, რომ იყო 2.9 Å 3 Da 𢄡, რაც გულისხმობს გამხსნელის შემცველობას 57.3% MTH1491-ის ერთი მოლეკულით თითოეულ ასიმეტრიულ ერთეულში (Matthews 1968 Westbrook 1985). ეს მნიშვნელობები არის ცილის კრისტალების ნორმალურ დიაპაზონში. დისტანციური ტალღის სიგრძის დიფრაქციის მონაცემებს აქვს Rსიმ 7.1% და სისრულე 99.4% 2.3-მდე Å. მონაცემთა შეგროვების სტატისტიკა შეჯამებულია ცხრილში 1 ​ 1.

ცხრილი 1.

მონაცემთა შეგროვებისა და დახვეწის სტატისტიკის შეჯამება

რენტგენის მონაცემებიპიკიზღვარიდისტანციურიდახვეწის მონაცემები
კოსმოსური ჯგუფიP63P63P63ბროლის 20.2
ერთეული უჯრედი (Å 3)82.5 × 82.5 × 37.182.5 × 82.5 × 37.182.5 × 82.5 × 37.1უფასო 22.6
გარჩევადობა (Å)50𠄲.3050𠄲.3050𠄲.30ცილის ატომები (არა.)862
ტალღის სიგრძე (Å)0.979480.979640.93927წყლის მოლეკულები (არა.) 19
Se საიტების ნომერი333რ.მ.ს.დ. ბონდის სიგრძე (Å) 0.007
დაკვირვებების რაოდენობა77,39077,28177,199რ.მ.ს.დ. კავშირის კუთხეები (°) 1.1
უნიკალური ანარეკლების რაოდენობა649265006566რ.მ.ს.დ. დიედრები (°) 23.2
ინტენსივობა (I/σ≤I>)34 (12.3) ა 38 (11.1)32 (7.4)საშუალო B ფაქტორი (°) 26.4
Სისრულე (%)98.4 (99.8)97.9 (88.6)99.4 (99.8)
სიმ 0.071 (0.183)0.064 (0.192)0.071 (0.313)
FOMᲨᲔᲨᲚᲘᲚᲘ 0.77FOMსფ 0.87

a რიცხვები ფრჩხილებში წარმოადგენს მნიშვნელობებს უმაღლესი გარჩევადობის გარსში 2.38𠄲.30 Å.

ბ რსიმ = ∑|I-〈I〉|/∑I, სადაც I არის დაკვირვებული ინტეგრირებული ინტენსივობა; .

c FOMᲨᲔᲨᲚᲘᲚᲘ = დამსახურების ფიგურა MAD ფაზირების შემდეგ.

d FOMსფ = დამსახურების ფიგურა გამხსნელის ამობრუნების შემდეგ.

ვ რუფასო გამოთვლილი იყო შემთხვევით შერჩეული ასახვის გამოყენებით (5%).

რენტგენის დიფრაქცია და სტრუქტურის განსაზღვრა

Se ატომების ანომალიური გაფანტვის გამოყენებით, სამი ტალღის სიგრძის MAD მონაცემები შეგროვდა 100K-ზე სტრუქტურული ბიოლოგიის ცენტრის 19ID სხივზე, მოწინავე ფოტონის წყაროზე, არგონის ეროვნულ ლაბორატორიაში. დიფრაქციული მონაცემები შეგროვდა SBC-2-ზე, APS-ზე აგებულ 3 x 3 CCD დეტექტორზე, 2.3 Å გარჩევადობამდე ერთი კრისტალიდან, რომელიც შეიცავს SeMet ეტიკეტირებულ პროტეინს სამ სხვადასხვა რენტგენის ტალღის სიგრძეზე Se კიდესთან ახლოს (ცხრილი 1 და #x200B 1). ). MAD მონაცემები დამუშავდა HKL2000 პროგრამების ნაკრების გამოყენებით (Otwinowski and Minor 1997). მონაცემთა შეგროვების სტატისტიკა წარმოდგენილია ცხრილში 1 ​ 1. . CNS-ის MAD ფაზირების კომპონენტი გამოიყენებოდა სელენის სამი ადგილის დასადგენად, ფაზების გამოსათვლელად და სიმკვრივის შესაცვლელად (Brunger et al. 1998). ელექტრონის სიმკვრივის ვიზუალიზაცია და მოდელის აგება გაკეთდა O (Jones et al. 1991). ხისტი სხეულის და სიმულირებული ანეილირების ტორსიული კუთხის დახვეწას მოჰყვა ინდივიდუალური B-ფაქტორის დახვეწა და შესრულდა CNS 1.0-ის გამოყენებით (Brunger et al. 1998). დახვეწის რამდენიმე რაუნდი გაერთიანდა მოდელის აღდგენასთან O-ში ორივე 2F-ის შემოწმების შემდეგ𠄿 და ფ𠄿 რუკები. წყლის მოლეკულები თავდაპირველად იქნა შერჩეული CNS-ის გამოყენებით და შემდეგ ხელით დამოწმებული O-ში შემდეგი კრიტერიუმების გამოყენებით: პიკი მინიმუმ 2.5 σ F-ში𠄿 რუკა, პიკი მინიმუმ 1.0 σ 2F-ში𠄿 რუკა და გონივრული ინტერმოლეკულური ურთიერთქმედება. დახვეწის სტატისტიკა მოცემულია ცხრილში 1 ​ 1. . ფიგურების წარმოებაში გამოყენებული იქნა პროგრამები MOLSCRIPT (Kraulis 1991), RASTER 3D (Merrit and Murphy 1991) და SPOCK (Christopher 1998).

დაშვების ნომერი

ატომური კოორდინატები დეპონირებულია Protein Data Bank-ში, როგორც PDB ID 1L1S.


პროტეინის კრისტალური ლოგრაფიის ლაბორატორია

ცილები მნიშვნელოვანი ბიოლოგიური მაკრომოლეკულებია, რადგან ისინი მნიშვნელოვან როლს ასრულებენ ცოცხალი ორგანიზმის თითქმის ყველა ბიოლოგიურ პროცესში. ცილის მოლეკულები ფუნქციონირებს როგორც ფერმენტები, გადამტანები, მექანიკური სიძლიერის გამაძლიერებლები, დამცავი იმუნური სისტემები, სიგნალის გადამყვანები და ა.შ. ცილის სამგანზომილებიანი სტრუქტურა კარნახობს მის ფუნქციურ თვისებებს. აქედან გამომდინარე, ცილის სამგანზომილებიანი სტრუქტურის განსაზღვრა და გაგება აუცილებელია მექანიკური დეტალების გაშიფვრისთვის იმის შესახებ, თუ როგორ ასრულებს ცილა თავის საქმიანობას. ჩვენი კვლევითი ჯგუფი IIT Bombay-ში ორიენტირებულია ცილების სტრუქტურა-ფუნქციის ურთიერთობის გარკვევაზე, ფერმენტების რაციონალურ დიზაინზე და სტრუქტურაზე დაფუძნებული წამლის შემუშავებაზე. ჩვენ განვსაზღვრავთ ცილების კრისტალურ სტრუქტურებს. ჩვენ ვატარებთ ვრცელ ბიოქიმიურ და ბიოფიზიკურ კვლევებს ცილებზე, რაც საშუალებას გვაძლევს მივიღოთ სტრუქტურის ანალიზის შედეგად მიღებული ინფორმაციის დამატებითი ინფორმაცია. ახლახან ჩვენ დავადგინეთ ცილების რამდენიმე კრისტალური სტრუქტურა, მათ შორის გლუკოზასთან კომპლექსური შაქრის დამაკავშირებელი პროტეინის ძალიან მაღალი გარჩევადობის (1.25 & #8491) კრისტალური სტრუქტურა. კრისტალური სტრუქტურები P. falciparum პლაზმეფსინებზე (PMs), რომლებიც კომპლექსურია ჩვენს ჯგუფში გადაჭრილ KNI ნაერთებთან, გვაწვდის დეტალურ მოლეკულურ ინფორმაციას ანტიმალარიული წამლის შემუშავებისთვის. ჩვენ ასევე ვასრულებთ მოლეკულური დინამიკის სიმულაციას, რათა აღვბეჭდოთ სხვადასხვა დინამიკური მოძრაობა და ურთიერთქმედება ცილებსა და მათ კომპლექსებში.

ჩვენ ჩავატარეთ ვრცელი სტრუქტურული კვლევები გლუტამატ დეჰიდროგენაზაზე (GDH) კატალიზური მექანიზმის გასაშიფრად და ამ ფერმენტის კოფაქტორების ამოცნობის მოლეკულური საფუძვლის გასაგებად. შემდეგი ფილმი წარმოგიდგენთ Aspergillus niger GDH-ის (AnGDH) რამდენიმე საინტერესო სტრუქტურულ მახასიათებელს, რომელიც კომპლექსურია ალფა-კეტოგლუტარატთან (AKG) და კოფაქტორ NADP-თან ერთად.

ჩვენი სტრუქტურული და ბიოფიზიკური კვლევები მიუთითებს ვაკუოლარული პლაზმეფსინების გააქტიურების ახალ მექანიზმზე. შემდეგი ვიდეოები აჩვენებს სტრუქტურულ ცვლილებებს ჰისტო-ასპარტული პროტეაზას (HAP) აქტივაციის დროს, ვაკუოლური PM.

მიმოხილვის სტატია, რომელიც წარმოადგენს მიღწევებს ცილის კრისტალოგრაფიის ან მაკრომოლეკულური კრისტალოგრაფიის (MX) სფეროში. ნაშრომში მოცემულია მოკლე ისტორია MX-ის შესახებ და წარმოგიდგენთ მეთოდებსა და ტექნოლოგიების განვითარებას MX-ში. მრავალი საინტერესო მიმდინარე ტექნიკით, როგორიცაა რენტგენის თავისუფალი ელექტრონის ლაზერები (XFEL) და სხვა განვითარება, რომელიც ელოდება მომავალ წლებში, MX-ს აქვს პოტენციალი მნიშვნელოვანი წვლილი შეიტანოს თანამედროვე ბიოლოგიის ზრდაში.

ოთხი პლაზმეფსინი (PMs) კვების ვაკუოლში Plasmodium falciparum არის მიმზიდველი ნარკოტიკების სამიზნეები. ჩვენს სტრუქტურულ და ბიოქიმიურ კვლევებზე დაყრდნობით, ჩვენ ვთავაზობთ ვაკუოლური პლაზმეფსინის ზიმოგენების ავტო-აქტივაციის უნიკალურ მექანიზმს, რომელიც მჟავე პირობებში შეიძლება შექმნას კატალიზურად კომპეტენტური აქტიური ადგილი. ერთი მონომერი წყვეტს მეორის პროზეგმენტს ტრანს-აქტივაციის პროცესის მეშვეობით, რის შედეგადაც წარმოიქმნება მომწიფებული ფერმენტი.


რენტგენის კრისტალოგრაფია ამჟამად ყველაზე პოპულარული მეთოდია ცილების და სხვა მაკრომოლეკულების სტრუქტურული განსაზღვრისთვის. წარმატებული რენტგენის კრისტალოგრაფიული გამოყენებისთვის აუცილებელი პირობაა სამიზნე ცილის ერთკრისტალების მიღება. შემდეგ მონაცემები გროვდება რენტგენის დიფრაქციით ერთი კრისტალიდან, რომელსაც აქვს ატომური ორიენტაციის მოწესრიგებული ნიმუში. ატომებისა და მოლეკულების შეკრება კრისტალში შეიძლება დადგინდეს რენტგენის გაფანტვის გაზომვით.

ამჟამად, რენტგენის კრისტალოგრაფიის ექსპერიმენტებით გადაწყვეტილი 120 000-ზე მეტი ცილოვანი სტრუქტურა დეპონირებულია ცილების მონაცემთა ბაზაში, რაც შეადგენს ამოღებული ცილების თითქმის 90%-ს, რაც მიუთითებს რენტგენის კრისტალოგრაფიის უპირატეს პოპულარობას სტრუქტურულ განსაზღვრაში.

კრეატიული ბიოსტრუქტურა გთავაზობთ რენტგენის კრისტალოგრაფიის მომსახურებას ჩვენს თანამედროვე ობიექტებში და შეიმუშავა რენტგენის კრისტალოგრაფიის მილსადენი, რომელიც მოიცავს ყველა ტექნიკურ ეტაპს გენის სინთეზიდან სტრუქტურის განსაზღვრამდე. ჩვენი გამოცდილი მეცნიერები მჭიდროდ თანამშრომლობენ კლიენტებთან, რათა უზრუნველყონ სწრაფი შემობრუნება და საიმედო შედეგები.

რენტგენის კრისტალოგრაფიის უპირატესობები

  • პროტეინის/ცილა-პროტეინის კომპლექსის/ცილა-პატარა მოლეკულის კომპლექსის სამგანზომილებიანი სტრუქტურის მიღება მაღალი ატომური გარჩევადობით და სტრუქტურული ინფორმაციის მიწოდება სასარგებლოა ცილის ფუნქციის გასაგებად და აჩქარებს წამლის რაციონალური დიზაინის პროცესს.
  • ის არ შემოიფარგლება ნიმუშის მოლეკულური წონით.
  • ეს ხელს უწყობს ტექნიკური ბარიერის შემცირებას სპეციფიკური ცილების, როგორიცაა მემბრანული ცილა, ერთკრისტალების მიღებისას, რომლებიც რთული დასამუშავებელია ჩვეულებრივი მეთოდებით.
  • ცილის სტრუქტურის ანალიზის ალგორითმი კარგად არის განვითარებული და დადგენილ მოდელს აქვს მაღალი ნდობა.

რას ვაკეთებთ - ინტეგრირებული გენი სერვისების სტრუქტურისთვის

ჩვენი სერვისები მოყვება კარგად განსაზღვრულ მეთოდოლოგიას და ინსტრუმენტებს, მაგრამ გთავაზობთ დიდ მოქნილობას მომხმარებლის მოთხოვნების შესაბამისად. ჩვენ შეგვიძლია მოვამზადოთ კრისტალიზაციის ხარისხის ცილები ნულიდან ან მივიღოთ მომხმარებლებისგან. გარდა ამისა, კრეატიული ბიოსტრუქტურა აქვს მრავალი მზა მაღალი სისუფთავის ცილა და შიგნიდან განვითარებული კრისტალური სტრუქტურები, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას თანაკრისტალიზაციისა და ნაერთების გაჟღენთისთვის.

კრეატიული ბიოსტრუქტურა შეუძლია უზრუნველყოს კრისტალიზაციის სხვადასხვა სტრატეგია, განსაკუთრებით მემბრანის ცილის კრისტალიზაციისთვის. დეტალური სერვისები შეჯამებულია შემდეგნაირად.

გამორჩეული კრისტალიზაციის სერვისებიფუნქცია
თანაკრისტალიზაცია თანაკრისტალიზაცია ინარჩუნებს უნიკალურ კრისტალურ სტრუქტურებს მათი მრავალი კომპონენტით (მაგ., ცილები, დნმ/რნმ, ქიმიური ნაერთები, ლითონის იონები).
ბიცელ-პროტეინის კრისტალიზაცია მემბრანის პროტეინებისთვის უფრო ორშრიანი გარემოს უზრუნველყოფა, ვიდრე სარეცხი მიცელებში, რაც საშუალებას იძლევა გამოიყენოს მემბრანის ცილების კრისტალიზაციის სტანდარტული სკრინინგის მეთოდოლოგია.
ლიპიდური კუბური ფაზის (LCP) კრისტალიზაცია LCP-ს აქვს მემბრანულ-მიმეტური მატრიცა, რომელიც შესაფერისია მემბრანის ცილების სტაბილიზაციისა და კრისტალიზაციისთვის ლიპიდურ გარემოში.
კონტროლირებადი მესოში ფაზა (CIMP) კრისტალიზაცია CIMP ასტაბილურებს მემბრანის ცილებს მესოში ფაზა და იძლევა ფაზური ტრანსფორმაციისა და კრისტალიზაციის მოვლენების უშუალო მონიტორინგს.
კვალი ფლუორესცენტური მარკირების კრისტალიზაცია შესანიშნავია კრისტალების გამოვლენისა და იდენტიფიკაციისთვის ცილაზე ფლუორესცენტური ზონდის კოვალენტური მარკირებით.
კრისტალიზაციის ჩაპერონის სტრატეგიები რთული მემბრანის ცილის სამიზნეების თანაკრისტალიზაცია ხსნადი ცილოვანი ჩაპერონებით.
კრისტალიზაცია მუტანტის ბიბლიოთეკის მიდგომებით ცილის ხსნადობისა და კრისტალიზაციის გაუმჯობესება მუტანტის ბიბლიოთეკის აგებით და სკრინინგით.

თქვენი სპეციფიკური ნიმუშის ტიპები კრისტალიზაციისთვის

მემბრანული პროტეინი ანტისხეული-ანტიგენის კომპლექსი განიხილეთ დეტალები ჩვენს ექსპერტებთან

ექსპერიმენტული მეთოდები

PSII კომპლექსის მომზადება

ციანობაქტერიული PSII მემბრანის ცილის კომპლექსი გაწმენდილი იყო თერმოფილური ციანობაქტერიისგან Thermosynechococcus vulcanus, როგორც ადრე იყო აღწერილი. 28, 29 დამატებით, 1 მმ 6-ამინოკაპრონის მჟავა და ბენზამიდინი დაემატა ნიმუშის მომზადების ბუფერებს, რათა თავიდან იქნას აცილებული ცილის მოულოდნელი დეგრადაცია ენდოგენური ფერმენტების მიერ. გაწმენდილი მემბრანის ცილის კომპლექსი შეჩერდა ბუფერში, რომელიც შეიცავდა 30 მმ Mes (pH 6.0), 20 მმ NaCl და 3 მმ CaCl.2 და ექვემდებარება გაჯერებული თეთრი სინათლის განათებას 0, 15, 60, 180 და 300 წუთის განმავლობაში 4 °C-ზე, შესაბამისად.

სტაბილური მდგომარეობა O2- გაწმენდილი მემბრანის ცილის კომპლექსის განვითარებადი აქტივობა გაზომილი იყო კლარკის ტიპის ჟანგბადის ელექტროდის გამოყენებით 25 °C-ზე გაჯერებული წითელი განათების ქვეშ. 28, 29 PSII კომპლექსი, რომელიც შეესაბამებოდა 5 მკგ ქლოროფილს/მლ დაფანტეს ბუფერში, რომელიც შეიცავდა 0.60 მმ რეკრისტალიზებულ 2,6-დიქლორბენზოქინონს და 10 მმ CaCl-ს.2და ო2-ევოლუციის სიჩქარე გაზომილი იყო O-ში ცვლილებებით2 კონცენტრაცია.

PSII კომპლექსის ჯვარედინი კავშირი

PSII კომპლექსის ნიმუშები შეჩერებული იყო 50 მმ-ში -2-ჰიდროქსიეთილპიპერაზინი--2′-ethanesulfonic acid (HEPES pH 7.4) buffer and diluted to 1 μg/μL. For chemical cross-linking, the samples were incubated with a cross-linker bis(sulfosuccinimidyl)suberate (BS3 1:1, w/w) at room temperature for 1 h before 20 mM NH4HCO3 was added to terminate the reaction. All protein samples were precipitated with five volumes of ice-cold precipitation solution (ethanol/acetone/acetic acid = 50:50:0.1) at −20 °C overnight. The precipitated protein samples were resuspended in denaturing buffer (pH 8.0) containing 6 M guanidine and 50 mM Tris. After reduction with 5 mM tris(2-chloroethyl)phosphate (TCEP a thiol-free reducing agent) for 20 min and alkylation with 10 mM iodoacetamide (IAA) for 15 min in the dark, the protein samples were diluted to 2 M guanidine with 50 mM Tris (pH 8.0) and digested using chymotrypsin for 16 h at 37 °C with an enzyme to substrate ratio of 1/25 (w/w). The digested peptide mixtures were purified using a C18 solid-phase extraction (SPE) column before liquid chromatography (LC)-MS/MS analysis.

Online SCX-RPLC-MS/MS analysis

For the online strong cation exchange (SCX)-reversed-phase LC (RPLC)-MS/MS analysis, a 10 cm SCX column (200 μm i.d.) was prepared as previously described 30 and used as a trapping column as well as the first-dimension LC separation column. A series of stepwise elution with salt concentrations of 150, 250, 350, 450, and 1000 mM NH4AC was used to elute peptides from the SCX column into the second-dimensional capillary column (75 μm, i.d., 15 cm length) packed with C18 particles (3 μm, 120 Å). Each elution lasted 10 min and was followed by equilibrium with 0.1% formic acid (FA) for an additional 15 min. Each elution step was followed by a subsequent RPLC-MS/MS analysis with a 100 min gradient from 5% to 35% acetonitrile (ACN). The flow rate was 300 nL/min. Solutions of 0.1% FA in water and ACN were used as mobile phases A and B, respectively.

An LTQ-Orbitrap Velos mass spectrometer (Thermo, San Jose, CA) was used to perform the CX-MS analyses of proteolytic protein samples. The MS parameters were set as follows: ion transfer capillary 250 °C, spray voltage 2.0 kV, full MS scan from / 350 to 1800 with a resolution of 30,000 in centroid mode. Data-dependent MS/MS scans at = 7500 were performed by selecting the 10 most intense ions in the full MS scan for higher-energy collisional dissociation (HCD) with 35% normalized collision energy. The ions carrying +1, +2, or unknown-charges were excluded from the MS2 scans. The dynamic exclusion was set as follows: repeat count 1, repeat duration 30 s, and exclusion duration 120 s.

Top-down LC-MS/MS analysis

For top-down analysis, the PSII membrane protein complex samples with different photodamage levels were initially precipitated with ice-cold precipitation solution at −20 °C overnight. The precipitated protein samples were redissolved in 70% FA, which was precooled at −20 °C, 31 followed by incubation at −20 °C for 2 min and diluted with six sample volumes of ice-cold water, and injected immediately into LC-MS/MS instrument for analysis. Briefly, 3 μg intact protein samples were loaded on a C5 capillary trap column (200 μm, i.d., 5 cm length) and separated using a C5 capillary column (75 μm, i.d., 20 cm length) at a flow rate of 300 nL/min. A solution of 0.1% FA in water and 80% ACN/0.1% FA were utilized as mobile phases A and B. The column was eluted by a gradient of 20–100% phase B in 150 min, followed by isocratic elution at 100% phase B for 10 min.

Q-Exactive hybrid quadrupole-Orbitrap mass spectrometer (Thermo) was utilized for the top-down MS analyses. The MS parameters were set as follows: ion transfer capillary 320 °C, spray voltage 2.0 kV, full MS scan from / 500 to 2500 with a resolution of 120,000. Data-dependent MS/MS scans were performed by selecting the five most intense ions in the full MS scan for HCD with a normalized collision energy of 25%. The MS/MS scans were also acquired by the Orbitrap mass analyzer with a resolution of 60,000, and the automatic gain control (AGC) target was set to 1 × 10 6 with a max injection time of 500 ms. The ions carrying charge <+2 were excluded, and the dynamic exclusion time was set as 180 s.

CX-MS data analysis

The sequences of protein subunits within the cyanobacterial PSII complex were obtained from UniProt ( http://www.uniprot.org/). Cross-linked peptides were identified using the pLink 2.0 software, 32 with its search parameters set as follows: instrument, HCD precursor mass tolerance, 20 ppm fragment mass tolerance, 20 ppm cross-linker BS3 (cross-linking sites K and protein N-terminus, cross-link mass-shift 138.068 Da, monolink mass-shift 156.079 Da) fixed modification carbamidomethyl cysteine (+57.02146 Da) variable modification oxidation of methionine (+15.99492 Da) peptide length, minimum six amino acids and maximum 60 amino acids per chain peptide mass, minimum 600 and maximum 6000 Da per chain enzyme, chymotrypsin, with up to five missed cleavage sites per cross-link. The results were filtered, requiring a false discovery rate (FDR) < 5% and an scoring of matches (SVM) score of ≥1. The MS2 spectra were annotated using pLabel, requiring a mass deviation of ≤20 ppm.

Mapping of the cross-links on structural models was performed using Pymol, and schematic visualizations of cross-links were generated with xiNET. 33

Top-down data analysis

RAW LC-MS/MS data files were searched against ProSightPC (version 4.0.2.1 Thermo) using a Thrash algorithm. Intact precursor and fragment ion masses were searched using a logic tree that submitted all data to an absolute mass search, followed by a biomarker search for all data that did not yield an ID with an expected hit () value less than 1E-4 in the absolute mass search. The precursors with a mass >750 and more than five fragments were searched. The precursor and fragment mass tolerances were set at 10 and 15 ppm, respectively. FDR < 1% was controlled with an value below 1E-4 in the biomarker search.

To identify oxidized amino acid residues, the files from the top-down analysis were searched against MSPathFinder (version 1.0.6510). 34 Mass error tolerance was set to 10 ppm for the precursors and fragments. A maximum of seven types of dynamic modifications was allowed on each sequence. The dynamic modifications included were methionine/tryptophan/phenylalanine/leucine/aspartate/glutamate oxidation, cysteine dehydrogen, and protein N-terminal formylation. Other search parameters were set as follows: minimum–maximum (min–max) sequence lengths 21–300, min–max precursor ion charges 2–30, min–max fragment ion charges 1–15, min–max sequence masses 3000–50,000. The results were filtered, requiring a score of ≤1E-4 and a -value of ≤0.01.

The MS proteomics data have been deposited on the ProteomeXchange Consortium via the PRIDE 35 partner repository with the dataset identifier PXD021369.


What are the benefits of elucidating the crystal structure of a protein? - ბიოლოგია

Experimental Data Snapshot

  • Method: X-RAY DIFFRACTION
  • Resolution: 3.00 Å
  • R-Value Free: 0.284 
  • R-Value Work: 0.210 
  • R-Value Observed: 0.210 

wwPDB Validation   3D Report Full Report

Mutual Conformational Adaptations in Antigen and Antibody Upon Complex Formation between an Fab and HIV-1 Capsid Protein P24

(2000) Structure 8: 1069

  • PubMed: 11080628  Search on PubMed
  • DOI: 10.1016/s0969-2126(00)00507-4
  • Primary Citation of Related Structures:  
    1E6O, 1E6J
  • PubMed Abstract: 

Elucidating the structural basis of antigen-antibody recognition ideally requires a structural comparison of free and complexed components. To this end we have studied a mouse monoclonal antibody, denoted 13B5, raised against p24, the capsid protein of HIV-1 .

Elucidating the structural basis of antigen-antibody recognition ideally requires a structural comparison of free and complexed components. To this end we have studied a mouse monoclonal antibody, denoted 13B5, raised against p24, the capsid protein of HIV-1. We have previously described the first crystal structure of intact p24 as visualized in the Fab13B5-p24 complex. Here we report the structure of the uncomplexed Fab13B5 at 1.8 A resolution and analyze the Fab-p24 interface and the conformational changes occurring upon complex formation.


SPring-8, the large synchrotron radiation facility

A research team consisting of assistant professor Ken Kitano, research scientist Sun-Yong Kim, and professor Toshio Hakoshima of Nara Institute of Science and Technology has succeeded for the first time in elucidating the function of the Werner helicase, the protein responsible for premature aging syndrome, three dimensionally.

In cell division, the double helix structure of DNA, namely, two DNA strands twisted around each other, should be cleanly separated and each strand should be copied. In this process, a group of protein enzymes called helicases *2 play an important role in separating (unwinding) the DNA helix. One of them, the Werner helicase, is known to cause Werner's syndrome, *1 a type of premature aging syndrome that has a relatively high incidence among Japanese people, when it mutates.

The research team investigated the function of the Werner helicase in a healthy person using the facilities of SPring-8. As a result, they elucidated that a knifelike structure protruding from the surface of the Werner helicase separates the two strands of DNA by prizing them apart. Also, they found that this knifelike structure has the most suitable shape for unwinding tangled DNA, which causes the aging process. These findings are expected to provide new information for researchers seeking a treatment for premature aging syndromes as well as other aging-related diseases, particularly types of cancer.

These research achievements were published in the American scientific journal სტრუქტურა on 10 February 2010 and were introduced in the Preview as a highlight of the issue.

1. Background of research
Premature aging syndromes are rare diseases in which overall aging accelerates when the patients are still young. Recently, Hutchinson-Gilford syndrome (also called progeria, in which children begin to age rapidly immediately after birth) has become known to the public because overseas patients suffering from this syndrome were the subject of documentary programs. However, another genetic disease called Werner's syndrome is more prevalent in Japanese people. While it is estimated that there are only several thousand patients with Werner's syndrome worldwide, 70% of those patients are Japanese. In Werner's syndrome, patients age at double the normal rate because of an abnormality in a protein called the Werner helicase. The Werner helicase is known to unwind DNA having unique structures (four-stranded intermediates called Holliday junctions and telomeres located at the ends of chromosomes, *3 which regulate the cell lifetime Fig. 2A) that cannot be unwound by ordinary helicases. However, the mechanism of unwinding by the Werner helicase had not been elucidated.

2. Experimental methods and results
To elucidate the relationship between proteins and premature aging syndromes, the researchers examined the effect of the Werner helicase on the DNA in a healthy person by X-ray crystal structure analysis. *4 The shapes of molecules were observed by crystallizing the central part (RecQ domain) of the Werner helicase bound to double-stranded DNA and exposing the obtained crystals to the high-brilliance X-ray of the Structural Biology I Beamline (BL41XU) and the Macromolecular Assemblies Beamline (BL44XU) in SPring-8.

As a result, the state of the Werner helicase as it begins to unwind the DNA was elucidated three dimensionally (Fig. 1). The Werner helicase has a protruding structure named a "DNA-unwinding knife" and unwinds the double helix of the DNA while rotating around it, similarly to the peeling of an apple with a knife. Moreover, this unwinding knife has an elongated shape protruding from the molecular surface, which is the most suitable shape for unwinding DNA with a complicated structure (Fig. 2B). It is considered that the Werner helicase prevents the occurrence of premature aging syndromes by unwinding DNA structures such as Holliday junctions and telomeres with the DNA-unwinding knife.

3. Future expectations
Even in a healthy person, genes are damaged in daily life and such damaged genes cause aging and may cause cancer. In particular, telomeres are important parts of chromosomes that regulate the cell lifetime. Because telomeres have a complicated loop structure, it is considered to be difficult to maintain their length by the function of ordinary proteins alone. In patients with Werner's syndrome, the telomeres tend to become shorter because of mutation of the Werner helicase, resulting in the accelerated aging of the body. There is still no technique for curing patients with shortened telomeres. However, the continued examination of the shapes of proteins may lead to the discovery of a means of maintaining the original length of telomeres, namely, a means of keeping cells young. Also, it has been reported that inhibition of the Werner helicase activity suppresses the growth of cancer. These research achievements are expected to be applied to the development of anticancer drugs for the general public.

Fig. 1 DNA-unwinding knife of Werner helicase observed in this study
It has the shape of a knife being held by a hand.

(A) The DNA-unwinding knife of the Werner helicase is so fine that it can be inserted into narrow gaps in the DNA structure, which ordinary helicases cannot enter. Owing to this feature, the DNA-unwinding knife appears to be used for unwinding complicated DNA structures.
(B) The Werner helicase unwinding a Holliday junction (simulation model on the basis of this study). The RecQ domains (blue) consisting of two molecules insert the DNA-unwinding knife into the narrow branch points of the Holliday junction, and each domain starts to unwind the DNA structures on the left and right.

*1 Werner's syndrome
This is a premature aging syndrome named after its discoverer Otto Werner. While the symptoms of progeria appear immediately after birth, in the case of Werner's syndrome, overall aging starts to accelerate rapidly when the patients are in their mid-teens. The mean life expectancy of a patient with Werner's syndrome is 46 years, and no treatment for this disease has yet been discovered. It is estimated that one out of several hundred Japanese people is a latent carrier of Werner's syndrome, namely, a carrier of the mutation of the Werner gene, even if he/she does not develop the disease.

*2 DNA helicases
DNA helicases are proteins that separate the double helix of DNA into single strands. They can be classified into various types. The amino-acid sequence of the Werner helicase is similar to that of the Bloom helicase, which causes Bloom syndrome (a rare disease in which the patients frequently develop cancer in their childhood) and that of the RECQL4 helicase, which causes Rothmund-Thomson syndrome. These helicases are generally called RecQ family helicases. The results of this study indicated that the Bloom helicase also has a similar DNA-unwinding knife.

*3 Telomeres
Telomeres are the regions of DNA at the ends of chromosomes that shorten every time a cell divides. They are sometimes described as an "aging clock." Telomeres were the subject of the research awarded the 2009 Nobel Prize in Physiology or Medicine.

*4 X-ray crystal structure analysis
This is a method of determining the three-dimensional structure of a protein or DNA molecule by crystallizing the molecules and exposing the crystals to an X-ray beam.

For more information, please contact:
Dr. Ken KITANO (Nara Institute of Science and Technology)
ელფოსტა:


შინაარსი

Kinesins were discovered in 1985, based on their motility in cytoplasm extruded from the giant axon of the squid. [2]

They turned out as MT-based anterograde intracellular transport motors. [3] The founding member of this superfamily, kinesin-1, was isolated as a heterotetrameric fast axonal organelle transport motor consisting of 2 identical motor subunits (KHC) and 2 "light chains" (KLC) via microtubule affinity purification from neuronal cell extracts. [4] Subsequently, a different, heterotrimeric plus-end-directed MT-based motor named kinesin-2, consisting of 2 distinct KHC-related motor subunits and an accessory "KAP" subunit, was purified from echinoderm egg/embryo extracts [5] and is best known for its role in transporting protein complexes (IFT particles) along axonemes during cilium biogenesis. [6] Molecular genetic and genomic approaches have led to the recognition that the kinesins form a diverse superfamily of motors that are responsible for multiple intracellular motility events in eukaryotic cells. [7] [8] [9] [10] For example, the genomes of mammals encode more than 40 kinesin proteins, [11] organized into at least 14 families named kinesin-1 through kinesin-14. [12]

Overall structure Edit

Members of the kinesin superfamily vary in shape but the prototypical kinesin-1 motor consists of two Kinesin Heavy Chain (KHC) molecules which form a protein dimer (molecule pair) that binds two light chains (KLCs), which are unique for different cargos.

The heavy chain of kinesin-1 comprises a globular head (the motor domain) at the amino terminal end connected via a short, flexible neck linker to the stalk – a long, central alpha-helical coiled coil domain – that ends in a carboxy terminal tail domain which associates with the light-chains. The stalks of two KHCs intertwine to form a coiled coil that directs dimerization of the two KHCs. In most cases transported cargo binds to the kinesin light chains, at the TPR motif sequence of the KLC, but in some cases cargo binds to the C-terminal domains of the heavy chains. [13]

Kinesin motor domain Edit

The head is the signature of kinesin and its amino acid sequence is well conserved among various kinesins. Each head has two separate binding sites: one for the microtubule and the other for ATP. ATP binding and hydrolysis as well as ADP release change the conformation of the microtubule-binding domains and the orientation of the neck linker with respect to the head this results in the motion of the kinesin. Several structural elements in the Head, including a central beta-sheet domain and the Switch I and II domains, have been implicated as mediating the interactions between the two binding sites and the neck domain. Kinesins are structurally related to G proteins, which hydrolyze GTP instead of ATP. Several structural elements are shared between the two families, notably the Switch I and Switch II domain.

Basic kinesin regulation Edit

Kinesins tend to have low basal enzymatic activity which becomes significant when microtubule-activated. [16] In addition, many members of the kinesin superfamily can be self-inhibited by the binding of tail domain to the motor domain. [17] Such self-inhibition can then be relieved via additional regulation such as binding to cargo or cargo adapters. [18] [19]

In the cell, small molecules, such as gases and glucose, diffuse to where they are needed. Large molecules synthesised in the cell body, intracellular components such as vesicles and organelles such as mitochondria are too large (and the cytosol too crowded) to be able to diffuse to their destinations. Motor proteins fulfill the role of transporting large cargo about the cell to their required destinations. Kinesins are motor proteins that transport such cargo by walking unidirectionally along microtubule tracks hydrolysing one molecule of adenosine triphosphate (ATP) at each step. [20] It was thought that ATP hydrolysis powered each step, the energy released propelling the head forwards to the next binding site. [21] However, it has been proposed that the head diffuses forward and the force of binding to the microtubule is what pulls the cargo along. [22] In addition viruses, HIV for example, exploit kinesins to allow virus particle shuttling after assembly. [23]

There is significant evidence that cargoes in-vivo are transported by multiple motors. [24] [25] [26] [27]

Motor proteins travel in a specific direction along a microtubule. Microtubules are polar meaning, the heads only bind to the microtubule in one orientation, while ATP binding gives each step its direction through a process known as neck linker zippering. [28]

It has been previously known that kinesin move cargo towards the plus (+) end of a microtubule, also known as anterograde transport/orthograde transport. [29] However, it has been recently discovered that in budding yeast cells kinesin Cin8 (a member of the Kinesin-5 family) can move toward the minus end as well, or retrograde transport. This means, these unique yeast kinesin homotetramers have the novel ability to move bi-directionally. [30] [31] [32] Kinesin, so far, has only been shown to move toward the minus end when in a group, with motors sliding in the antiparallel direction in an attempt to separate microtubules. [33] This dual directionality has been observed in identical conditions where free Cin8 molecules move towards the minus end, but cross-linking Cin8 move toward the plus ends of each cross-linked microtubule. One specific study tested the speed at which Cin8 motors moved, their results yielded a range of about 25-55 nm/s, in the direction of the spindle poles. [34] On an individual basis it has been found that by varying ionic conditions Cin8 motors can become as fast as 380 nm/s. [34] It is suggested that the bidirectionality of yeast kinesin-5 motors such as Cin8 and Cut7 is a result of coupling with other Cin8 motors and helps to fulfill the role of dynein in budding yeast, as opposed to the human homologue of these motors, the plus directed Eg5. [35] This discovery in kinesin-14 family proteins (such as დროზოფილა მელანოგასტერი NCD, budding yeast KAR3, and Arabidopsis thaliana ATK5) allows kinesin to walk in the opposite direction, toward microtubule minus end. [36] This is not typical of kinesin, rather, an exception to the normal direction of movement.

Another type of motor protein, known as dyneins, move towards the minus end of the microtubule. Thus, they transport cargo from the periphery of the cell towards the center. An example of this would be transport occurring from the terminal boutons of a neuronal axon to the cell body (soma). ეს ცნობილია როგორც რეტროგრადული ტრანსპორტი.

Kinesin accomplishes transport by "walking" along a microtubule. Two mechanisms have been proposed to account for this movement.

  • In the "hand-over-hand" mechanism, the kinesin heads step past one another, alternating the lead position.
  • In the "inchworm" mechanism, one kinesin head always leads, moving forward a step before the trailing head catches up.

Despite some remaining controversy, mounting experimental evidence points towards the hand-over-hand mechanism as being more likely. [37] [38]

ATP binding and hydrolysis cause kinesin to travel via a "seesaw mechanism" about a pivot point. [39] [40] This seesaw mechanism accounts for observations that the binding of the ATP to the no-nucleotide, microtubule-bound state results in a tilting of the kinesin motor domain relative to the microtubule. Critically, prior to this tilting the neck linker is unable to adopt its motor-head docked, forward-facing conformation. The ATP-induced tilting provides the opportunity for the neck linker to dock in this forward-facing conformation. This model is based on CRYO-EM models of the microtubule-bound kinesin structure which represent the beginning and end states of the process, but cannot resolve the precise details of the transition between the structures.

A number of theoretical models of the molecular motor protein kinesin have been proposed. [41] [42] [43] Many challenges are encountered in theoretical investigations given the remaining uncertainties about the roles of protein structures, the precise way energy from ATP is transformed into mechanical work, and the roles played by thermal fluctuations. This is a rather active area of research. There is a need especially for approaches which better make a link with the molecular architecture of the protein and data obtained from experimental investigations.

The single-molecule dynamics are already well described [44] but it seems that these nano scale machines typically work in large teams.

Single-molecule dynamics are based on the distinct chemical states of the motor and observations about its mechanical steps. [45] For small concentrations of adenosine diphosphate, the motor’s behaviour is governed by the competition of two chemomechanical motor cycles which determine the motor’s stall force. A third cycle becomes important for large ADP concentrations. [45] Models with a single cycle have been discussed too. Seiferth et al. demonstrated how quantities such as the velocity or the entropy production of a motor change when adjacent states are merged in a multi-cyclic model until eventually the number of cycles is reduced. [46]

Recent experimental research has shown that kinesins, while moving along microtubules, interact with each other, [47] [48] the interactions being short range and weak attractive (1.6±0.5 KT). One model that has been developed takes into account these particle interactions, [44] where the dynamic rates change accordingly with the energy of interaction. If the energy is positive the rate of creating bonds (q) will be higher while the rate of breaking bonds (r) will be lower. One can understand that the rates of entrance and exit in the microtubule will be changed as well by the energy (See figure 1 in reference 30). If the second site is occupied the rate of entrance will be α*q and if the last but one site is occupied the rate of exit will be β*r. This theoretical approach agrees with the results of Monte Carlo simulations for this model, especially for the limiting case of very large negative energy. The normal totally asymmetric simple exclusion process for (or TASEP) results can be recovered from this model making the energy equal to zero.

In recent years, it has been found that microtubule-based molecular motors (including a number of kinesins) have a role in mitosis (cell division). Kinesins are important for proper spindle length and are involved in sliding microtubules apart within the spindle during prometaphase and metaphase, as well as depolymerizing microtubule minus ends at centrosomes during anaphase. [49] Specifically, Kinesin-5 family proteins act within the spindle to slide microtubules apart, while the Kinesin 13 family act to depolymerize microtubules.

Human kinesin superfamily members include the following proteins, which in the standardized nomenclature developed by the community of kinesin researchers, are organized into 14 families named kinesin-1 through kinesin-14: [12]


Უყურე ვიდეოს: 11 ЖМБ. Ақуыздар (აგვისტო 2022).