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新的组合技术改进了蛋白质表征的研究

2019-05-11 19:08:26 医学研究125℃

  新的组合技术改进了蛋白质表征的研究 2010年10月12日 佛罗里达州立大学生物物理化学家利用高功率计算机和先进的实验磁共振数据相结合,开发出一些技术,可以改善科学家研究和预测人体内蛋白质结构和动力学的方式。他的创新最终可以缩短研发人员开发新的,更有效的药物所需的时间,并更好地了解构成各种健康状况的生物医学过程。新技术“使我们能够更准确地了解各级蛋白质的行为和功能,如何酶起作用,以及如何开发与某些蛋白质结合的药物,“佛罗里达州化学与生物化学系的George Mathew Edgar教授,国家高磁场实验室生物物理学副主任RafaelBrüschweiler说。鉴于人体内发现了数十万种不同的蛋白质,创新如此Brüschweiler可以简化他们的分析和理解被认为是科学界最受欢迎的。在过去的几年里,Brüschweiler和他的同事已经整合了一对互补但功能强大的工具,这两种工具都提供了有关结构的详细信息。和原子水平的蛋白质动力学。首先针对正在分析的特定蛋白质收集核磁共振(NMR)数据。 (核磁共振是一种研究工具,利用高磁场来测量蛋白质片段中原子间磁性相互作用的强度,方向和暂时波动。)接下来,在Brüschweiler开创的技术中,使用高功率计算机来验证核磁共振数据就蛋白质结构和动力学的真实表现而言,以及对这些特征进行额外预测。计算结果关键地依赖于蛋白质“能量景观”的形状 - 可用的构象空间生理条件下的蛋白质。然而,由于其复杂性,改善能源景观的特征是一项艰巨而耗时的工作。事实上,直到最近,仅仅一微秒的单一蛋白质的计算机模拟花费了几个月。在佛罗里达州高性能计算中心的强大计算机阵列的帮助下,它需要Brü schweiler和他的小组只是它曾经做过的时间的一小部分。相关的故事蛋白质从脂肪释放运动改善健康超过三分之一的成年人错过蛋白质的标记,发现研究高蛋白和低热量饮食帮助老年人安全减肥研究表明,在博士后工作人员李大伟的帮助下,Brüschweiler发现了一种直接利用核磁共振信息来提高蛋白质潜力的高效方法。基本思想是“回收”。现有的完整蛋白质模拟,使用从统计物理学中借鉴的方法,用于许多试验潜力,直到找到与实验最佳一致的方法。与以前的方法相比,这导致速度提高了100,000倍或更多。该方法不仅有效,而且还允许直接在完整蛋白质上而不是在小片段上改善蛋白质潜力,如过去的情况那样。“这开辟了一种在我们的计算中变得越来越定量的新方法。 ,这是发展对蛋白质功能的预测性理解的关键,“ Brüschweiler说。 “随着计算机继续变得越来越强大,”计算机模拟“对蛋白质理解的方法将发挥越来越重要的作用。然而,这些方法需要首先针对定量实验数据进行校准,这使得与NMR的结合如此强大。“描述该研究的论文最近发表在德国出版物Angewandte Chemie(应用化学),世界上的一个领先的同行评审化学期刊。这篇论文“基于核磁共振的蛋白质潜力”可以在这里找到。“这是我们多年研究的高潮,所以很明显我们对这一进展感到兴奋我们做了,“ Brüschweiler说。 “虽然这是一项相当基础的研究,旨在提高分子水平对生命的理解,但它为全世界科学家的未来发展开辟了一系列可能性。”例如,它可能是开发和改进以某种方式靶向特定蛋白质的新药物,“他说。 “或者设计新的蛋白质,作为”分子机器“,以响应化学刺激而发挥特定功能。”Brüschweiler目前正处于美国国家科学基金会提供的为期四年,608,782美元赠款的第二年。资助他的研究。资料来源:国家高磁场实验室

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