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进化有助于推断18个跨膜蛋白家族的形态

<p>哈佛医学院的科学家开发了一些算法,这些算法允许他们使用进化作为推导18个跨膜蛋白家族的三维结构的指南</p><p>制药商最想要研究的分子也是最难研究的分子:跨膜蛋白</p><p>这些蛋白质将我们的细胞与环境联系起来,以感知,交流和组织成组织</p><p>四分之一的人类蛋白质跨膜蛋白几乎占所有药物靶标的一半</p><p>了解它们的形状对于药物设计至关重要,但解决这些蛋白质的三维结构是生物学中最困难的难题之一</p><p>哈佛医学院的研究人员以进化为指导,推导出18个跨膜蛋白家族的形态</p><p>该研究结果于5月10日在线发表,将于6月22日出版的Cell期刊上发表</p><p> “进化过程和测序技术的力量提供了前所未有的机会,”资深作者,哈佛医学院系统生物学讲师Debora Marks说</p><p> “这些研究结果指出了一种快速,准确的方法来理解最有趣,最困难的蛋白质,甚至预测它们的替代构象</p><p>”了解蛋白质分子的三维形状是理解它们如何在健康和疾病中发挥作用的关键,设计针对他们的药物</p><p>通常,蛋白质分子的形状由昂贵且复杂的实验确定,并且对于大多数蛋白质,包括几乎所有跨膜蛋白质,这些实验尚未完成</p><p>原则上,仅从遗传信息计算蛋白质的形状是可能的</p><p>尽管使用一些较小的蛋白质取得了有限的成功,但这一挑战基本上仍未解决</p><p>困难在于天文学上大量可能的蛋白质形状</p><p>没有任何捷径,超级计算机需要多年才能探索所有可能的形状甚至是小蛋白质</p><p>因此,Marks及其同事开发了算法 - 一组快捷方式 - 让他们使用从保守的进化模式中收集的信息作为原材料来预测以前未知的3-D跨膜蛋白结构</p><p>虽然18个蛋白质家族以前没有被解决,但他们已经测试过先前对已知蛋白质结构的预测</p><p> “进化方法的一个美妙之处在于它不需要昂贵的计算机或计算机科学家,”马克斯说</p><p> “它非常民主化</p><p>”研究人员警告说,还有其他限制:用于确定蛋白质结构的实验技术,例如X射线晶体学,通常在原子细节上更准确</p><p> (Marks正在与实验结构生物学家合作,测试将她的平台与这些更传统的技术相结合的方法</p><p>)而且,该方法仅在研究人员拥有大蛋白家族的遗传数据时起作用</p><p>但DNA测序方面的进展已经产生了大量此类数据,预计这些数据将呈指数级增长</p><p>研究人员写道:“随着序列技术继续以更快的速度产生蛋白质序列信息,对蛋白质结构及其相互作用的增加部分的调查是可以实现的</p><p>”资料来源:哈佛医学院的R. Alan Leo图片:

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