原位化學交聯(lián)可以解碼細胞中蛋白質(zhì)動態(tài)結(jié)構(gòu)策略

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近日，中國科學院大連化學物理研究所研究員趙群和研究員張麗華等與中國科學院精密測量科學技術創(chuàng)新研究院副研究員龔洲合作，提出了利用原位化學交聯(lián)—質(zhì)譜技術，解碼細胞中蛋白質(zhì)動態(tài)結(jié)構(gòu)的策略。

該策略將AlphaFold2的結(jié)構(gòu)作為先驗信息，結(jié)合in vivo XL-MS數(shù)據(jù)與多種結(jié)構(gòu)計算方法評估結(jié)構(gòu)與交聯(lián)信息的匹配度，重構(gòu)了細胞內(nèi)多種蛋白質(zhì)，尤其是多結(jié)構(gòu)域蛋白質(zhì)和固有無序蛋白質(zhì)（IDP）的原位動態(tài)結(jié)構(gòu)，為深入研究蛋白質(zhì)在細胞微環(huán)境中發(fā)揮功能的分子機制提供技術支撐。相關成果發(fā)表在《德國應用化學》上。

活細胞內(nèi)蛋白質(zhì)的原位動態(tài)結(jié)構(gòu)對于揭示其生物學功能至關重要。隨著深度學習算法助力蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測的發(fā)展迭代，AlphaFold2實現(xiàn)了對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的全面預測，然而該方法對柔性區(qū)域的結(jié)構(gòu)預測仍面臨挑戰(zhàn)。近年來，in vivo XL-MS以高通量、高靈敏，且對蛋白質(zhì)純度要求低等優(yōu)勢，在解析活細胞內(nèi)蛋白質(zhì)的原位動態(tài)結(jié)構(gòu)方面展示出重要潛力。

本工作中，針對多結(jié)構(gòu)域蛋白質(zhì)，研究團隊提出了將結(jié)構(gòu)域作為整體，利用結(jié)構(gòu)域間的XL-MS數(shù)據(jù)對細胞內(nèi)蛋白質(zhì)動態(tài)結(jié)構(gòu)建模，實現(xiàn)了三種多結(jié)構(gòu)域蛋白質(zhì)——鈣調(diào)蛋白、hnRNP A1和hnRNP D0在細胞內(nèi)的動態(tài)結(jié)構(gòu)表征。此外，針對IDP，研究團隊提出了兩種互補的結(jié)構(gòu)表征策略：一是將XL-MS信息直接轉(zhuǎn)換為距離約束用于IDP的結(jié)構(gòu)計算，二是首先使用全原子分子動力學模擬進行無偏采樣，然后基于XL-MS數(shù)據(jù)對采樣結(jié)構(gòu)進行評估和篩選。利用這兩種策略，研究團隊解碼了高遷移率組蛋白HMG-I/Y和HMG-17在細胞內(nèi)的動態(tài)系綜構(gòu)象。

相關論文信息：https://doi.org/10.1002/anie.202301345 

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