淀粉蔗糖酶AcAS的工作机理与去折叠性质研究

淀粉蔗糖酶(amylosucrase, AS)是一种葡萄糖基转移酶(E.C. 2.4.1.4),隶属于糖苷水解酶13家族．当体系中存在葡聚糖时,AS可以蔗糖为唯一底物催化合成直链葡聚糖．与AS相比,其他拥有合成直链淀粉样多糖的酶都需要利用昂贵的核苷酸激活糖来进行合成．这使得AS成为一种具有工业应用潜力的工业酶．尽管具有较大应用潜力,但是较弱的稳定性严重影响其在工业上的应用．本工作中,以NpAS和DgAS的晶体结构为模板,对氯酚节杆菌(Arthrobacter chlorophenolicus)中发现的一种新型AS(AcAS)结构进行了模建．通过对AcAS与其他AS结构进行详细的比较,推断出AcAS的工作机理．随后,利用高斯网络模型(GNM)对其功能型运动进行了分析．根据GNM的结果,发现AcAS可分为两个运动方向相异的部分．最后,利用迭代高斯网络对AcAS的去折叠性质进行了研究．这些结果对随后的淀粉蔗糖酶的工业开发有一定帮助．     

淀粉蔗糖酶AcAS的工作机理研究与稳定性改造

目的:对新发现的一种新型淀粉蔗糖酶AcAS的结构功能进行深入讨论。方法:用同源模建方法构建AcAS的三维结构;用高斯网络模型和各项异性网络模型,对其功能型运动和工作机理进行预测;利用迭代高斯网络模型方法对其去折叠路径进行预测;根据去折叠路径预测及折叠自由能计算结果设计突变体。结果:模建结果表明,AcAS结构与淀粉蔗糖酶NpAS的结构更相似;AcAS有扭转运动的趋势,其中AcAS的N/C结构域运动性较强,而催化核心的运动性较弱;根据去折叠路径预测,发现N、B和C结构域较易去折叠;通过自由能计算,针对上述3个结构域设计了5株突变体。结论:构建了AcAS的三维结构模型并根据模型探讨了其工作机理;根据去折叠路径预测及折叠自由能计算结果,对AcAS的稳定性改造提出了有益的建议。     

基于HNP三态模型及相对熵方法的蛋白质折叠研究

把20种氨基酸简化为3类:疏水氨基酸(hydrophobic,H)、亲水氨基酸(hydrophilic,P)及中性氨基酸(neutral,N),每个氨基酸简化为一个点,用其C!原子来代替.采用非格点模型,以相对熵作为优化函数,进行蛋白质三维结构预测.为了与基于相对熵方法的蛋白质设计工作进行统一,采用了新的接触强度函数.选用蛋白质数据库中的天然蛋白质作为测试靶蛋白,结果表明,采用该模型和方法取得了较好的结果,预测结构相对于天然结构的均方根偏差在0.30～0.70nm之间.该工作为基于相对熵及HNP模型的蛋白质设计研究打下了基础.     

p53 DNA结合域与抗癌多肽的拉伸分子动力学研究

研究发现,取自蓝铜蛋白azurin的一段多肽p28能够进入癌细胞,结合到肿瘤抑制因子p53的DNA结合域上,进而增加p53的抗癌能力.本工作中,通过拉伸分子动力学方法,在原子尺度上研究了p28-p53 DBD复合物的解离过程.分析结果显示复合物的解离过程遵循着一定的分离顺序.对解离力的分析以及对沿着解离路径的不可逆做功的计算,使我们能够从复合物的能量地貌中提取有用的信息,而这些信息也决定了复合物的解离过程.     

不同类型氨基酸网络参量与蛋白质折叠的关系

理论和实验研究表明,蛋白质天然拓扑结构对其折叠过程具有重要的影响．采用复杂网络的方法分析蛋白质天然结构的拓扑特征,并探索蛋白质结构特征与折叠速率之间的内在联系．分别构建了蛋白质氨基酸网络、疏水网、亲水网、亲水-疏水网以及相应的长程网络,研究了这些网络的匹配系数(assortativity coefficient)和聚集系数(clustering coefficient)的统计特性．结果表明,除了亲水-疏水网,上述各网络的匹配系数均为正值,并且氨基酸网和疏水网的匹配系数与折叠速率表现出明显的线性正相关,揭示了疏水残基间相互作用的协同性有助于蛋白质的快速折叠．同时,研究发现疏水网的聚集系数与折叠速率有明显的线性负相关关系,这表明疏水残基间三角结构(triangle construction)的形成不利于蛋白质快速折叠．还进一步构建了相应的长程网络,发现序列上间距较远的残基接触对的形成将使蛋白质折叠进程变慢．     

基于HNP模型及相对熵的蛋白质设计方法在不同蛋白质体系中的应用

详细考察了基于HNP(H:hydtophobic,N:neutral,P:hydrophilic)模型及相对熵的蛋白质设计方法对于不同结构类型蛋白质的适用性,并与基于HP模型的结果进行了比较.通过对190个4种不同结构类型的蛋白质进行预测,结果表明,基于HNP模型及相对熵的设计方法对于不同结构类型的蛋白质具有普适性.进一步的研究发现,对于α螺旋、β折叠等规则的二级结构,该方法的预测成功率高于无规卷曲结构预测成功率.另外,还比较了对不同氨基酸的预测差异,结果显示亲水残基的预测成功率较高.此外,研究表明该方法对于蛋白质保守残基的预测成功率高于非保守残基.在以上分析的基础上,进一步讨论了导致这些差异的原因.这些研究为基于相对熵的蛋白质设计方法的实际应用和进一步的发展打下了良好基础.     

基于弹性网络模型的蛋白质变构路径与关键残基识别研究

目的 变构效应在蛋白质生物学功能执行过程中发挥着重要的调控作用，如何基于蛋白质空间结构，有效识别变构信号的传播路径和关键的残基位点是蛋白质结构-功能关系研究领域的热点科学问题。方法 本研究利用基于弹性网络模型（elastic network model，ENM）的力分布计算方法，通过分析蛋白质对外力的响应过程，来识别体系的变构路径以及变构过程中的关键残基。在该方法中，对蛋白质的关键变构位点施加外力，通过对体系形变以及内力分布情况的分析，有效识别与外力承载区域形变相耦合的关键残基，从而得到力信号在蛋白质结构内的传播路径。结果 利用该方法研究了人类磷酸甘油酸激酶（human phosphoglycerate kinase，hPGK）和蛋白质酪氨酸磷酸酶（protein tyrosine phosphatase，PTP）PDZ2结构域的变构调控路径和关键残基。对于hPGK，识别出从底物结合位点到铰链区的两条变构信号传导路径。对于PTP PDZ2，也成功识别出从配体结合位点传递到蛋白质远端的两条长程变构调控路径。计算结果与实验和分子动力学（molecular dynamics，MD）模拟得到的结果一致。结论 本研究为蛋白质体系关键残基识别及变构路径研究提供了有效的分析方法。