基于全原子模拟的冷冻电镜 RNA 结构错配集合优化研究 —— 解析动态大分子的构象异质性

【字体: 时间:2025年05月17日 来源:Nature Communications 14.7

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  冷冻电镜(cryo-EM)解析 RNA 结构时,单一结构模型难以表征 RNA 动态异质性。本研究结合分子动力学(MD)与 cryo-EM 密度图,利用贝叶斯方法元推断(metainference)重构 II 型内含子核酶构象集合,发现 2.5-4? 分辨率范围内多数 cryo-EM RNA 结构存在建模误差,为 RNA 结构解析提供新方法。

  
冷冻电镜(cryo-EM)技术的问世,让科学家得以窥见生物大分子的精细结构,然而这一 “高清相机” 在面对动态变化的 RNA 分子时却遇到了瓶颈。RNA 作为兼具遗传信息传递和催化功能的生物大分子,其功能高度依赖三维结构,尤其是在催化反应或与蛋白质、小分子相互作用时。传统 cryo-EM 数据处理通常将数百万张单颗粒图像浓缩为单一结构模型,这种 “以一概全” 的方式在处理像 RNA 这样具有高度灵活性的分子时,极易导致结构误判。例如,当 cryo-EM 密度图由多种构象状态混合而成时,单一结构拟合可能产生非生物学相关的模型或结构伪影,这在无序蛋白、多结构域蛋白及 RNA 系统中尤为突出。

为突破这一困境,来自意大利国际高等研究学院(SISSA)等机构的研究人员开展了一项针对 RNA 动态结构解析的创新研究。他们以嗜热聚球藻的 II 型内含子核酶(约 800 个核苷酸的 RNA 大分子,具有自剪接催化功能,是剪接体的进化祖先)为模型,结合分子动力学模拟与 cryo-EM 密度图,开发出一种基于贝叶斯框架的元推断(metainference)方法,旨在重构更贴合实验数据的构象集合,揭示单一结构方法在模拟柔性区域时的不足。相关研究成果发表在《Nature Communications》。

研究主要采用以下关键技术方法:首先利用 DeepFoldRNA 补全 II 型内含子核酶结构中的核苷酸缺口,通过分子动力学模拟在显式溶剂中对错误配对的螺旋进行重构,采用 ERMSD 指标评估碱基配对质量;随后运用 cryo-EM 引导的元推断模拟,通过多副本(8、16、32、64 个副本)分子动力学模拟生成构象集合,结合混合能量函数强制模型与实验密度图一致;最后通过回算密度图、计算互相关系数(CCmask)及分析螺旋区域稳定性,验证构象集合的可靠性。

结果分析


  1. 模型构建与螺旋重构
    通过视觉 inspection 和系统分析,发现已解析的 II 型内含子核酶结构(PDB 代码:6ME0)存在 6 个应形成但未正确折叠的螺旋。利用分子动力学模拟对这些螺旋施加约束,强制其形成理想双链结构,最终使 ERMSD 值低于 0.3,验证了螺旋重构的有效性。

  2. 构象集合优化
    单副本优化时,未加约束的螺旋迅速解折叠,表明单一结构假设下正确折叠的螺旋与实验密度图不兼容。多副本元推断模拟显示,至少 8 个副本才能满足实验约束,随着副本数增加,CCmask值显著提升,32 副本时达到平衡,既保证与实验数据的一致性,又兼顾计算成本。代表性结构显示,核酶的可塑性主要体现在溶剂暴露的茎环区域,而催化核心区域结构刚性较强,与实验密度图吻合良好。

  3. 螺旋稳定性与构象异质性
    对 9 个螺旋的 ERMSD 分析表明,部分螺旋在模拟中呈现高度动态行为。例如,螺旋 B 在模拟中既有折叠态也有解折叠态,螺旋 F 则始终未折叠。通过引导模拟和控制实验(不同力场、离子类型)验证,螺旋稳定性结果不受模拟条件影响,且长时程模拟(2 微秒)显示多数螺旋在生理时间尺度上稳定,仅少数螺旋存在亚稳态转变。

  4. PDB 全库分析
    对 1395 个分辨率 < 6? 的 RNA 相关 cryo-EM 结构分析发现,65% 的结构存在至少 2% 的核苷酸错配,11% 存在≥5% 错配,且 2.5-4? 分辨率范围的结构普遍存在柔性螺旋建模误差。这表明单一结构假设导致的 RNA 建模问题具有普遍性,亟需更先进的解析方法。


结论与讨论


本研究首次将元推断方法应用于 RNA 大分子的 cryo-EM 结构优化,证明多副本分子动力学模拟能有效捕捉 RNA 的构象异质性,解决单一结构模型与动态分子不兼容的核心问题。研究发现,II 型内含子核酶的柔性区域建模误差源于构象混合,而催化核心因结构刚性可通过传统方法准确解析。此外,全库分析揭示 RNA 结构建模误差的普遍性,提示现有 cryo-EM 数据库中大量 RNA 结构需重新评估。

该方法不仅为 RNA 结构解析提供了新范式 —— 通过结合物理建模、先验知识与实验数据生成构象集合,更有望推广至其他动态生物大分子体系。随着 AI 预测模型(如 AlphaFold3)在结构生物学领域的渗透,将元推断等模拟方法与深度学习结合,或可构建更精准的动态结构预测框架,为 RNA 功能机制研究、基因编辑工具开发及药物设计提供更可靠的结构基础。未来,进一步整合 cryo-EM 图像直接分析的重加权方法,或能进一步提升构象集合的准确性,推动结构生物学向动态化、精准化方向发展。

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