NMR自旋弛豫技术有助于从分子动力学模拟中筛选出具有真实内在无序结构的蛋白质集合体

《Communications Chemistry》：NMR spin relaxation enables the selection of realistic intrinsically disordered protein ensembles from molecular dynamics simulations

　　

摘要

内在无序蛋白在真核生物的蛋白质组中普遍存在，尽管缺乏明确的三维结构，却在生物过程中发挥着重要作用。然而，由于传统结构生物学技术的局限性，要确定其构象集合仍然具有挑战性。在此，我们提出了一种基于质量评估的模拟选择方法（QEBSS），该方法将分子动力学模拟与核磁共振自旋松弛数据相结合，以确定经过实验验证的内在无序蛋白的构象集合。研究表明，自旋松弛测量相比化学位移或小角X射线散射数据，能更准确地区分不同的内在无序蛋白构象集合。通过对四种生物学上不同的内在无序蛋白——阿尔法突触核蛋白、KRS1-72、ChiZ1-64和ICL2应用QEBSS方法，我们发现了从近乎随机的线圈结构到紧凑的短暂有序状态等多种构象行为。阿尔法突触核蛋白的骨架相关性极低，符合随机线圈构象的特征；KRS1-72表现出由电荷驱动的短暂环化现象；ChiZ1-64的骨架有序程度适中；而ICL2虽然仍属于内在无序蛋白，但其构象相对紧凑，链内相互作用较为频繁。这些经过实验验证的构象集合有助于了解构象特性与生物功能之间的关联，同时为开发更精准的力场模型以及用于预测内在无序蛋白的机器学习模型提供了高分辨率的参考数据集。