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無血清培養基UltraCULTURE Serum-free Medium網址鏈接http://m.pyjb.com.cn/a/gb2312/gongsixinxi/shichanghuodong/2014/0514/5157.html  圖片來源： Bobby Kim/萊斯大學 膜蛋白對于光合作用、視覺等功能至關重要。它們還是細胞的看門人，能決定什么可能會通過細胞膜，也幫助從細胞膜外部輸入養料和將內部垃圾輸出。由于這些多重角色，它們構成了很大一部分的藥物靶點。雖然它們的功能很明確，但是關于它們如何折疊的信息卻遠遠落后于球狀蛋白質。 Wolynes及其同事使用原始的基因組信息，來預測氨基酸鏈將如何通過遵循阻力最小的途徑(取決于鏈上每個殘基相關的能量)，折疊成為功能蛋白質。一個蛋白質越接近于其功能性“原始”狀態，它就會越穩定。Wolynes的開創性理論生動地將這種能量描繪成一個漏斗。 為了檢測他們的計算機模型，研究人員將它們與X射線晶體學獲得的真實蛋白質結構進行比較。大量的結構對球狀折疊的蛋白質是可用的，這些蛋白漂浮在體內，執行生命必不可少的任務。 但直到最近幾年，我們已經很難獲得跨膜蛋白的相似結構，因為要提取它們用于成像，同時又不會破壞它們，難度非常的大。最近有研究人員利用一種去垢劑洗掉目的蛋白上的大多數膜，Wolynes稱：“它在蛋白質周圍留下一個脂肪層，但是卻給出一種涂層，可使整個分子在后來形成晶格。” 當Wolynes注意到，兩種廣泛使用的細胞生物學教材對于跨膜蛋白如何折疊有完全不同的意見時，受到啟發研究膜蛋白。他說：“其中一本教材，列出所有規則，說：‘這是證據表明，它是動力學控制的。’另外一本教材指出：‘這是證據表明，它是熱力學控制的。’它們以那種方式被寫入教材，好像是絕對確定。我想說我仍然不確定，但我認為我們的工作更多地指出，折疊是熱力學(平衡)控制的，至少一次蛋白質是停留在膜中。” Kim和Schafer修改了Wolynes實驗室使用的一種蛋白質折疊算法，被稱為聯想記憶、水介導的結構和能量模型(AWSEM)，來解釋膜蛋白所特有的外界影響，包括將部分折疊蛋白質插入膜的易位子機制和膜本身。 利用這種算法，他們成功地確定，熱力學漏斗在膜蛋白折疊中似乎仍然占據上風，如同它們為球狀蛋白質所做的。 Kim稱：“我們有來自許多不同實驗室的膜蛋白結構數據庫，我們能了解在它們之間轉換的參數。這些參數指定兩個殘基(珠)應該相互作用的多么強烈，并考慮周圍的環境。這可讓我們能夠從原始序列做出預測。” 隨著越來越多的結構變得可用，研究人員希望調整AWSEM膜算法。Wolynes說：“我不認為我們已經了解膜的相互作用。”這表明大部分的漏斗形折疊發生在蛋白質進入膜之后，很少是因為疏水性(動力學)相互作用，疏水性相互作用在球狀蛋白質折疊中發揮了更大的作用。他說：“我的直覺是，那將是正確的。” Wolynes說：“本文的意義在于，現在我們有一種運算法則，可根據原始的基因組序列，相當好地預測膜蛋白結構。這對于解釋新一代的實驗結果將非常的有用。” 原文摘要： Predictive energy landscapes for folding α-helical transmembrane proteins Bobby L. Kim, Nicholas P. Schafer and Peter G. Wolynes We explore the hypothesis that the folding landscapes of membrane proteins are funneled once the proteins’ topology within the membrane is established. We extend a protein folding model, the associative memory, water-mediated, structure, and energy model (AWSEM) by adding an implicit membrane potential and reoptimizing the force field to account for the differing nature of the interactions that stabilize proteins within lipid membranes, yielding a model that we call AWSEM-membrane. Once the protein topology is set in the membrane, hydrophobic attractions play a lesser role in finding the native structure, whereas polar–polar attractions are more important than for globular proteins. We examine both the quality of predictions made with AWSEM-membrane when accurate knowledge of the topology and secondary structure is available and the quality of predictions made without such knowledge, instead using bioinformatically inferred topology and secondary structure based on sequence alone. When no major errors are made by the bioinformatic methods used to assign the topology of the transmembrane helices, these two types of structure predictions yield roughly equivalent quality structures. Although the predictive energy landscape is transferable and not structure based, within the correct topological sector we find the landscape is indeed very funneled: Thermodynamic landscape analysis indicates that both the total potential energy and the contact energy decrease as native contacts are formed. Nevertheless the near symmetry of different helical packings with respect to native contact formation can result in multiple packings with nearly equal thermodynamic occupancy, especially at temperatures just below collapse.
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