光合作用系统II外周蛋白——P23k去折叠的热力学和动力学

利用荧光光谱学等方法结合高压力技术研究了光合作用系统II中的一个外周蛋白——— 2 3kD(以P2 3k表示 )蛋白的去折叠。热力学研究表明 ,在 2 0℃、180MPa(1MPa =10 .0大气压 )可使该蛋白质完全去折叠 ,而在3℃ ,16 0MPa即可使该蛋白质完全去折叠 ,这是迄今为止有关研究中最易被高压力去折叠的一个蛋白质。在2 0℃ ,该蛋白质在常压下去折叠反应的标准自由能与标准体积变化分别为 2 3.4 5kJ mol和 - 15 0 .3ml mol;动力学研究揭示该蛋白质的折叠反应的活化体积ΔV f 为正值 (84 .1ml mol) ,而去折叠反应的活化体积ΔV u 为负值(- 6 6 .2ml mol)。在常压下 ,折叠和去折叠反应的速度常数 (K0f,K0u)分别为 1.87s- 1 和 1.3× 10 - 4s- 1 ,这些结果为解释该蛋白质易被压力去折叠提供了线索     

盐酸胍诱导的α淀粉酶去折叠与再折叠

利用蛋白质内源荧光和酶活性两种信号以及荧光偏振,HPLC和停流等方法研究了盐酸胍诱导的α淀粉酶去折叠与重折叠的平衡转变和动力学。实验结果表明α淀粉酶去折叠与重折叠是两个不同的过程;变性与复性过程中可能伴有聚集体生成;去折叠与重折叠均为双相过程,重折叠大约始于2秒之后。     

盐酸胍诱导的α淀粉酶去折叠与再折叠

利用蛋白质内源荧光和酶活性两种信号以及荧光偏振,ＨＰＬＣ和停流等方法研究了盐酸胍诱导的α淀粉酶去折叠与重折叠的平衡转变和动力学。实验结果表明α淀粉酶去折叠与重折叠是两个不同的过程;变性与复性过程中可能伴有聚集体生成;去折叠与重折叠均为双相过程,重折叠大约始于２秒之后。     

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。     

肽链的折叠方式不是蛋白质多样性的直接原因

从蛋白质的分子结构、翻译后的蛋白质质量控制、蛋白质结构预测方法 3个方面阐述肽链的折叠方式不是引起蛋白质结构和功能多样性的直接原因:在氨基酸序列确定的情况下,肽链的折叠方式是保守的;肽链一旦折叠错误,蛋白质质量控制系统会对其进行纠正或降解清除,若质量控制失败,错误折叠的蛋白质便会引起疾病;从氨基酸序列出发利用分子力学模拟方法和建模软件预测蛋白质三维构象的研究技术侧面印证了氨基酸序列确定的肽链其折叠方式具有保守性。     

蛋白质折叠类型分类方法及分类数据库

蛋白质折叠规律研究是生命科学重大前沿课题,折叠分类是蛋白质折叠研究的基础。目前的蛋白质折叠类型分类基本上靠专家完成,不同的库分类并不相同,迫切需要一个建立在统一原理基础上的蛋白质折叠类型数据库。本文以ASTRAL-1.65数据库中序列同源性在25%以下、分辨率小于2.5的蛋白为基础,通过对蛋白质空间结构的观察及折叠类型特征的分析,提出以蛋白质折叠核心为中心、以蛋白质结构拓扑不变性为原则、以蛋白质折叠核心的规则结构片段组成、连接和空间排布为依据的蛋白质折叠类型分类方法,建立了低相似度蛋白质折叠分类数据库——LIFCA,包含259种蛋白质折叠类型。数据库的建立,将为进一步的蛋白质折叠建模及数据挖掘、蛋白质折叠识别、蛋白质折叠结构进化研究奠定基础。     

磷酸丙糖异构酶的折叠及稳定性研究

从鸡胸肌中纯化出磷酸丙糖异构酶(triosephosphateisomerase,TIM),通过蛋白质内源荧光,圆二色性,紫外吸收二阶导数光谱等多种研究溶液构象的方法,对TIM被盐酸胍和热变性过程进行了详细的研究.结果表明,用不同测量方法得到TIM的变性过程均高度协同,没有观察到折叠中间态,应用单分子二态去折叠模型计算了TIM去折叠的热力学参数.通过圆二色光谱在222nm处的变化监测的TIM热变性过程也是高度协同的二态过程,天然态TIM的表观Tm为64.6℃.在低浓度盐酸胍存在下,TIM的热稳定性降低.讨论了二体蛋白质的可能去折叠机制,证明在使用的实验条件下磷酸丙糖异构酶去折叠过程中二级结构与三级结构的变化是同时发生的,其去折叠遵循观察不到二体解离的表观二态过程.     

封面故事

蛋白质折叠是蛋白质从一级结构向三级结构转变的物理过程。蛋白质的正确折叠对其行使正常的生理功能至关重要,错误折叠可以导致疾病的发生。研究蛋白质折叠机理存在诸     

蛋白质工程和蛋白质折叠

蛋白质一级结构决定着高级结构。蛋白质肽链在适宜条件下会自动卷曲形成其相应的高级结构,即自动发生蛋白质折叠,其自动发生的原因和过程仍不十分清楚,但是随着蛋白质工程的日益兴起,这些与折叠有关的问题也愈显重要,就此已有文章进行过讨论[1,2]。反之,如把新兴的蛋白质工程手段(尤其是基因定点诱变技术)应用来研究这些折叠问题,必将推动蛋白质折叠的研究。本文将就蛋白质折叠与蛋白质工程相互影响的一些例子进行讨论。     

基于去折叠自由能的蛋白质结构域划分方法——适用于连续与不连续结构域

结构域是蛋白质的一个结构层次 ,可以看作是蛋白质结构、折叠、功能、进化和设计的基本单位。大多数的蛋白质都可分为若干个结构域 ,结构域的不同组合使蛋白质具有不同的三级结构并具有不同的功能。蛋白质结构域的划分在理论与应用上都具有重要意义 ,但目前对结构域的划分还没有一个十分理想的方法。作者曾经发展了一种通过计算去折叠自由能划分蛋白质结构域的方法 ,但该方法只适用于连续双结构域的划分。现在 ,作者通过构造氨基酸残基相互作用矩阵 ,并进行对应分析 (correspondenceanalysis) ,然后根据去折叠自由能和一些经验打分函数对蛋白质进行切割和优选 ,发展了可以同时处理连续和不连续结构域的划分方法。该方法与晶体结构作者手工分析相比较 ,二者的结果有 76 %的相似。     

基于设计模板的BRD-like折叠类型综合分类方法

蛋白质折叠规律研究是生命科学重大前沿课题,折叠类型分类是蛋白质折叠研究的基础。构建BRD-like折叠类型模板数据库,建立了基于多模板的综合分类方法,并用于该折叠类型的分类。对实验集的12 117个样本进行检验,结果的敏感性、特异性分别为0.923和0.997,MCC值为0.72;对独立检验集2 260个样本的检验,结果发现:敏感性、特异性分别为0.941和0.998,MCC值为0.86.结果表明:基于多模板的综合分类方法可用于蛋白质折叠类型分类。     

α类蛋白质折叠类型自动化分类研究

蛋白质折叠类型识别是蛋白质结构研究的重要内容,折叠类型分类是折叠识别的基础。通过对ASTRAL-1.65数据库α类蛋白质所属折叠类型进行系统研究,建立蛋白质折叠类型模板数据库,提取反映折叠类型拓扑结构的模板特征参数,根据模板特征参数和TM-align结构比对结果,建立基于特征参数的打分函数Fdscore,并实现α类蛋白质折叠类型自动化分类。使用相同数据集样本,将Fdscore分类方法与TM-score分类方法对比,Fdscore分类方法的平均敏感性、平均特异性、MCC值分别为71.86%、99.49%、0.69,均高于TM-score分类方法相对应结果。上述结果表明该分类方法可用于α类蛋白质折叠类型的自动化分类。     

嗜温冷休克蛋白力致去折叠研究

嗜温冷休克蛋白拥有一个由五个β股形成的反平行β桶结构,目前已被用于蛋白质去折叠的研究。当使用机械力对嗜温冷休克蛋白进行拉伸研究时,发现嗜温冷休克蛋白的去折叠过程具有明显的中间态。在常速和常力两种情况下对嗜温冷休克蛋白进行拉伸分子动力学模拟,发现其在两种情况下具有相同的去折叠次序,即C端β片层首先去折叠,随后N端β片层去折叠;同时这两种模拟都表现出明确的中间态。研究结果表明,嗜温冷休克蛋白抵抗外力作用除了依赖链间氢键外,分子内的静电相互作用也发挥着重要的作用。     

蛋白质折叠识别方法综述

蛋白质折叠识别算法是蛋白质三维结构预测的重要方法之一,该方法在生物科学的许多方面得到卓有成效的应用。在过去的十年中,我们见证了一系列基于不同计算方式的蛋白质折叠识别方法。在这些计算方法中,机器学习和序列谱-序列谱比对是两种在蛋白质折叠中应用较为广泛和有效的方法。除了计算方法的进展外,不断增大的蛋白质结构数据库也是蛋白质折叠识别的预测精度不断提高的一个重要因素。在这篇文章中,我们将简要地回顾蛋白质折叠中的先进算法。另外,我们也将讨论一些可能可以应用于改进蛋白质折叠算法的策略。     

SCOP数据库蛋白质折叠类型的自动分类分析

蛋白质折叠规律研究是生命科学领域重要的前沿课题之一,蛋白质折叠类型分类是折叠规律研究的基础。本研究以SCOP数据库的蛋白质折叠类型分类为基础、以Astral SCOPe 2.05数据库中相似性小于40%的α、β、α+β及α/β类所属的折叠类型为研究对象,完成了989种蛋白质折叠类型的模板构建并形成模板数据库;基于折叠类型设计模板建立了蛋白质折叠类型分类方法,实现了SCOP数据库蛋白质折叠类型的自动化分类。家族模板自洽性检验与独立性检验所得的敏感性、特异性以及MCC的平均值分别为:95.00%、99.99%、0.94与90.00%、99.97%、0.92,折叠类型模板自洽性检验与独立性检验所得的敏感性、特异性以及MCC的平均值分别为:93.71%、99.97%、0.91与86.00%、99.93%、0.87。结果表明:模板设计合理,可有效用于对已知结构的蛋白质进行分类。     

蛋白质序列的混合特征值对折叠速率的影响

鉴于蛋白质折叠速率预测对研究其蛋白质功能的重要性,许多的科研工作者都开始对影响蛋白质折叠速率的因素进行研究。各种预测参数和方法被提出。利用蛋白质编码序列的不同特征参数,不同的二级结构及不同的折叠类的蛋白质对折叠速率的不同影响,我们选取蛋白质编码序列的新的特征值,即选取蛋白质序列的LZ复杂度,等电点等特征值。然后把这些特征值与20种氨基酸的属性αc、Cα、K0、Pβ、Ra、ΔASA、PI、ΔGhD、Nm、LZ、Mu、El融合,建立多元线性回归模型,并利用回归模型计算了13个全α类蛋白质、18个全β类蛋白质、13个混合类蛋白质和39个未分类蛋白质的ln（kf）与预测值之间的相关系数分别达到0.89、0.93、0.98、0.86。在Jack-knife方法的验证下发现在不同的结构中混合特征值与相应折叠速率有很好的相关性。结果表明,在蛋白质折叠过程中,蛋白质序列的LZ复杂度、等电点等特征值可能影响蛋白质的折叠速率及其结构。     

基于HP模型的蛋白质折叠问题的研究

基于蛋白质二维HP模型提出改进的遗传算法对真实蛋白质进行计算机折叠模拟。结果显示疏水能量函数最小值的蛋白质构象对应含疏水核心的稳定结构,疏水作用在蛋白质折叠中起主要作用。研究表明二维HP模型在蛋白质折叠研究中是可行的和有效的并为进一步揭示蛋白质折叠机理提供重要参考信息。     

分子伴侣及其在蛋白质折叠中的作用研究进展

蛋白质折叠是一个复杂的、动态的过程,蛋白质的折叠不是自发的,需要其他物质的帮助.了解分子伴侣在蛋白质折叠过程中的的作用,有助于进一步研究蛋白质折叠机制.本文介绍了分子伴侣及其分类,重点综述了各类分子伴侣在蛋白质折叠中的机制,并提出了研究分子伴侣在蛋白质折叠中的作用的重要意义.     

蛋白质的错误折叠与疾病

蛋白质是生物体内一切功能的执行者.人体内的任何功能,从催化化学反应到抵御外来侵略都是蛋白质作用的结果.蛋白质折叠是生命活动的最基本过程,近年发现蛋白质的错误折叠可以导致一些疾病.蛋白质的错误折叠与疾病的关系已成为分子生物学新的研究前沿.介绍了细胞内保证蛋白质正常功能的“质量控制”系统,重点讨论了翻译后的质量控制、与蛋白质错误折叠有关的一些疾病和治疗这一类疾病的原则方法.     

从量子跃迁观点对蛋白质折叠速率的统计分析

理解蛋白质折叠速率是探明蛋白质结构和折叠机制物理基础的关键.蛋白质折叠速率的温度依赖关系是当前一个未解决的难题.假定蛋白质折叠是一个分子构象间的量子跃迁,导出了一个蛋白质折叠速率的解析公式.由此公式出发,计算了资料库中二态蛋白质的折叠速率和研究了它们的温度依赖性.从第一性原理出发,对实验给出的16个二态蛋白质折叠速率的非阿列尼乌斯(non-Arrhenius)温度关系给予成功解释,进而预测了这些蛋白质解折叠速率的温度依赖关系.依据量子折叠理论,给出了一个预测二态蛋白质折叠速率的统计公式,用于65个蛋白的资料库,理论和实验比较的相关系数为0.73.此外,理论还给出了与实验结果一致的最大和最小折叠速率估计.