Nat Meth:揭示“分子机器”的秘密

【字体: 时间:2014年12月24日 来源:生物通

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  最近,洛斯阿拉莫斯国家实验室科学家与LBNL和剑桥大学的同事合作,使得可视化一种分子机器变得更加容易。在12月22日《Nature Methods》发表的一篇报道中,洛斯阿拉莫斯国家实验室科学家及其研究小组表明,他们可以利用以前无法进行分析的X射线衍射斑点,获得分子机器的三维图像。

  

生物通报道:美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的科学家Tom Terwilliger说:“我们身体中的每个细胞和每个细菌、每个病毒中都有微小而复杂的蛋白质分子,它们合成化学物质、复制遗传物质,彼此打开和关闭,并将化学物质运输通过细胞膜。了解所有这些分子机器如何运作,是开发新疗法用以治疗遗传性疾病、以及开发新方法来制造有用材料的关键。”

为了了解一种分子机器是如何运作的,你必须能够看到它们是如何组合在一起的,所有的部分如何组装在一起。这就是洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究所在。这些分子机器很小:一百万个分子机器并排放置,只占用小于一英寸的空间。然而,研究人员可以用X射线、晶体和计算机看到它们。研究人员产生了一种蛋白质机器的数十亿个拷贝,将它们溶于水,并培养蛋白质晶体,就像培养糖晶体那样,只是这种分子机器要大于一个糖分子。

然后,他们用一束X射线照射晶体,并测量所产生的数千个衍射X射线点的亮度。然后,研究人员使用洛斯阿拉莫斯国家实验室、劳伦斯伯克利国家实验室(LBNL)、杜克大学和剑桥大学科学家开发的强大Phenix软件,来分析衍射斑点,并产生了一个单一蛋白质机器的三维图片。这副图片可确切地告诉研究人员蛋白质机器是如何组合在一起的。

最近,洛斯阿拉莫斯国家实验室科学家与LBNL和剑桥大学的同事合作,使得可视化一种分子机器变得更加容易。在12月22日《Nature Methods》发表的一篇报道中,洛斯阿拉莫斯国家实验室科学家及其研究小组表明,他们可以利用以前无法进行分析的X射线衍射斑点,获得分子机器的三维图像。

一些分子机器包含一些金属原子或其他原子,这些原子衍射X射线与碳、氧、氮和氢原子(构成了蛋白质中大多数的原子)不同。Phenix软件首先发现了这些金属原子,然后利用它们的位置去寻找其他原子。然而,对于大多数的分子机器来说,金属原子必须被人为地纳入分子机器以使其都能够运作。

洛斯阿拉莫斯国家实验室科学家的这一最新进展表明,这种强大的统计方法可以应用于寻找金属原子,即使它们与其他原子散射X射线非常地不同。甚至像硫这样的金属原子(是几乎所有蛋白质的自然部分)都可以被发现,并被用来产生一种蛋白质的三维图像。既然有可能看到一种蛋白质的三维图像,而无需人为地将金属原子纳入它们,那么我们应该能研究更多的分子机器。

最近在三维细节上所观察到的分子机器,包括一个“巨大”的分子机器称为Cascade,在今年夏天已经发表在《Science》杂志。Cascade机器存在于细菌中,可识别来自于感染细菌的病毒的DNA。Cascade机器是由11个蛋白质和一个RNA分子构成,看起来就像一个海马,RNA分子蜿蜒穿过海马的整个“身体”。如果细菌细胞中的一段外源DNA,与RNA分子的一部分互补,那么另一个专门的机器就可以找到并切割这段外源DNA,使细菌免于感染。

Phenix软件的开发者——洛斯阿拉莫斯国家实验室和剑桥大学科学家,属于首次可视化这种蛋白机器的一个研究小组。Phenix软件已被用来确定超过15,000种不同蛋白质机器的三维形状,这个软件已被超过5000家科学刊物引用。

(生物通:王英)

延伸阅读:Nucl Aci Res:简化RNA结构分析的新方法

生物通推荐原文摘要:
Macromolecular X-ray structure determination using weak, single-wavelength anomalous data
Abstract: We describe a likelihood-based method for determining the substructure of anomalously scattering atoms in macromolecular crystals that allows successful structure determination by single-wavelength anomalous diffraction (SAD) X-ray analysis with weak anomalous signal. With the use of partial models and electron density maps in searches for anomalously scattering atoms, testing of alternative values of parameters and parallelized automated model-building, this method has the potential to extend the applicability of the SAD method in challenging cases.

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