Inligting

Hidrofobiese proteïene in die liggaam?

Hidrofobiese proteïene in die liggaam?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Ek weet dat ons hidrofobiese aminosure kan kry, maar is daar enige proteïene in die liggaam waarvan die oppervlak hidrofobies is? Indien wel, wat is hul tipiese funksie en waar kan hulle tipies gevind word en indien nie hoekom nie?


Is daar enige proteïene in die liggaam waarvan die oppervlak hidrofobies is?

Sekerlik. Alhoewel jy reg dink dat die meeste proteïene hidrofiele oppervlaktes het, is sommige baie hidrofobies. My gunsteling voorbeeld is Elastin, dit is die hoofkomponent van die vel wat dit elastisiteit verleen. Trouens, die hidrofobiese aard van elastien is wat dit sy funksie verleen. Die idee, kortliks gesê, is dat 'n onoplosbare/hidrofobiese struktuur geneig is om sy oppervlakarea met water te verminder, so as jy so 'n stof rek (d.w.s. die oppervlakte vergroot), sal dit terugtrek na die minimum oppervlakte-area toestand.

Verwysing: Li, Daggett. Molekulêre basis vir die rekbaarheid van elastien. Tydskrif vir Spiernavorsing en Selmotiliteit (2002).


Vetterige etikette vir proteïenverwydering

Die meeste proteïene in die menslike liggaam is moeilike teikens vir kleinmolekule medisyne. Hierdie probleem is moontlik oorkom met die ontdekking van molekules wat proteïenafbraak veroorsaak, wat vars, modulêre benaderings tot geneesmiddelontdekking voorstel.

Daar is onlangs 1,2 ontdek dat proteïene wat kovalent 'gemerk' is met klein, sintetiese, hidrofobiese molekules deur die sel se kwaliteitbeheermasjinerie afgebreek word. Skryf in Chemie en Biologie, Lank et al. 3 meld nou dat nie-kovalente binding van sulke molekules ook proteïene vir afbraak merk. Hierdie bevinding kan 'n wye reeks proteïene oopmaak as teikens vir dwelm-ontdekkingsprogramme.

Die gebrek aan nuut goedgekeurde middels in die afgelope dekade weerspieël die uitdagings wat die farmaseutiese industrie in die gesig staar. Alhoewel vooruitgang in genomika baie proteïene geïdentifiseer het wat by siektes betrokke is, is baie van hierdie proteïene - veral dié wat nie ensieme is nie - tans nie lewensvatbare geneesmiddelteikens nie. Trouens, daar is beraam dat slegs sowat 15% van die menslike proteoom 'medicerbaar' is met klein molekules 4 .

Baie aantreklike dwelmteikens is dus 'onrugbaarbaar' genoem. Daar is byvoorbeeld ongeveer 1 400 menslike transkripsiefaktore - proteïene wat boodskapper-RNA-sintese vanaf DNA reguleer, maar wat nie ensiematiese aktiwiteit het nie. Hierdie proteïene bly grootliks ondrogbaar, ondanks die feit dat dit bekend is dat afwykende uitdrukking van sommige van hulle kanker veroorsaak. Een moontlike oplossing vir hierdie uitdaging was die ontwikkeling van klein interfererende RNA's (siRNA's), wat ingryp in geenuitdrukking deur aan mRNA te bind. Die lewering van siRNAs aan hul teikens in vivo was 'n moeilike struikelblok om te oorkom, en daarom is klein molekules nodig wat die funksie van onoplosbare proteïene kan beïnvloed.

Nog 'n opkomende benadering is om teikenproteïene in selle te vernietig, eerder as om te inhibeer. Normale proteïenomset in selle word hoofsaaklik bemiddel deur die ubikitien-proteasoomstelsel (UPS), wat ongewenste of verkeerd gevoude proteïene met kettings van die ubikitienproteïen merk. Sodra dit alomteenwoordig is, word die gemerkte proteïene herken deur die proteasoom, 'n groot, vatagtige molekulêre masjien wat proteïene in klein peptiede klief. Doeltreffende verwydering van ongewenste proteïene is die sleutel tot seloorlewing, soos blyk uit die ontwikkeling van proteasoom-inhibeerders as effektiewe antitumormiddels 5 .

Verskeie strategieë is aangemeld wat die UPS koöpteer vir geteikende proteïenafbraak. Een hiervan gebruik 'proteolise-gerigte chimeriese molekules' om die proteïen van belang naby 'n ubikvitin-ligase te bring ('n ensiem wat die ubiquitinering van 'n teikenproteïen bemiddel), en sodoende proteïen-ubikitinering en daaropvolgende degradasie teweegbring 6 .

'n Alternatiewe benadering is om 'n verkeerd gevoude proteïentoestand na te boots deur klein molekules te gebruik. Normaalweg word die 'vetterige' (hidrofobiese) sykettings van polipeptiede in die binnekant van 'n bolvormige proteïen begrawe, met die hidrofiele aminosuurreste wat op die oppervlak lê. Selfs 'n klein toename in oppervlakhidrofobisiteit kan 'n proteïen onstabiel maak. Byvoorbeeld, die verwydering van 'n enkele aminosuur uit die CFTR-proteïen is die hoofoorsaak van sistiese fibrose. Die verwydering lei tot die blootstelling van hidrofobiese kolle op die oppervlak van CFTR, wat lei tot verkeerde vou en daaropvolgende afbraak van die proteïen (Fig. 1).

a, Sellulêre chaperone-proteïene help ander proteïene wat gedeeltelik ontvou het om weer in hul korrekte tersiêre struktuur te vou. As hervou misluk, veroorsaak die chaperones degradasie van die ontvoude proteïen deur die proteasoom, 'n groot proteïenkompleks. b, Sintetiese hidrofobiese groepe wat aan 'n proteïen se oppervlak geheg is, kan die gedeeltelik ontvoude toestand naboots. Omdat chaperone nie in staat is om hierdie proteïene te hervou nie, word die gemerkte proteïene deur die proteasoom afgebreek. Lank et al. 3 meld dat hidrofobiese merkers nie kovalent aan 'n proteïen geheg hoef te word om afbraak te veroorsaak nie.

Ons het onlangs 1,2 gewys dat die kovalente aanhegting van 'n sintetiese hidrofobiese groep (soos adamantan, 'n lywige koolwaterstof) aan die oppervlak van proteïene chaperone-proteïene lok wie se taak dit is om te help om verkeerd gevoude proteïene te hervou, of, as hulle nie hervou kan word nie. , om hulle te teiken vir afbraak deur die proteasoom. Maar die meeste middels bind aan proteïene deur nie-kovalente interaksies, en dit was onduidelik of nie-kovalent gebonde molekules ook hierdie volgorde van gebeure kan veroorsaak.

Lank et al. 3 het hierdie probleem opgelos. Hulle het die biologiese effek van die hegting van 'n hidrofobiese groep (Boc3Arg, 'n gemodifiseerde arginien-aminosuur) na trimetoprim (TMP), 'n ligandmolekule wat nie-kovalent aan die dihidrofolaatreduktase (DHFR) ensiem van die bakterie bind Escherichia coli. Die skrywers het opgemerk dat TMP–Boc3Arg veroorsaak 30-80% DHFR-afbraak in soogdierselle, afhangende van die tempo van DHFR-sintese. Hierdie effek kan óf deur TMP geblokkeer word, wat met TMP–Boc meeding3Arg vir binding aan DHFR, of deur inhibeerders van proteasoomaktiwiteit.

Die skrywers het ook getoon dat die glutathione S-transferase (GST) ensiem afgebreek word wanneer dit behandel word met 'n verbinding waarin Boc3Arg is geheg aan etakriensuur (EA), 'n GST-inhibeerder wat kovalent aan die ensiem se aktiewe plek gebind word. Dit demonstreer dat die degradasie-effek van Boc3Arg kom vir ten minste twee ensieme voor. Lank et al. het voortgegaan om 'n samesmeltingsproteïen te maak waarin DHFR aan GST geheg is, en daarna selle behandel wat die proteïen produseer met óf TMP-Boc3Arg of EA–Boc3Arg. Hulle het opgemerk dat DHFR–GST meer doeltreffend deur EA–Boc afgebreek is3Arg, wat kovalent aan die proteïen bind, as deur TMP–Boc3Arg, wat nie-kovalent bind. Dit dui daarop dat die kovalente aanhegting van hidrofobiese merkers aan ensieme die meer effektiewe strategie vir proteïenafbraak is.

As TMP is 'n hoë-affiniteit inhibeerder van E coli DHFR, verdere studies is nodig om te bepaal of 'n klein molekule wat beide 'n proteïen inhibeerder en 'n degradasie sein is meer effektief in die opheffing van proteïen funksie as 'n eenvoudige inhibeerder. Soos deur die skrywers uitgewys, illustreer die geval van botulinumtoksien die voordeel van die afbraakbenadering. Die kragtigste vorm van hierdie gifstof, wat spierverlamming veroorsaak, het 'n halfleeftyd in die liggaam van ongeveer 3 maande. Alhoewel 'n inhibeerder van die toksien toksisiteit op kort termyn sal kan onderdruk, is eliminasie van die toksien natuurlik 'n voorkeur terapeutiese benadering.

Die Boc3Arg-eenheid is groot (byna 500 dalton in massa), en groot molekules het dikwels swak farmakokinetiese eienskappe wat hul gebruik as geneesmiddels beperk. Dus, die toevoeging van dit aan 'n bestaande inhibeerder kan moontlik die inhibeerder se farmakokinetiese eienskappe vererger. Vreemd genoeg, selfs al het TMP 'n hoë affiniteit vir E coli DHFR en word vermoedelik uitstekende seldeurlaatbaarheid, Lang et al. nodig om 'n hoë konsentrasie TMP–Boc te gebruik3Arg om proteïenafbraak waar te neem. Dit dui daarop dat TMP–Boc3Arg sukkel om selle te deurdring.

Ander nie-kovalente ligand-proteïenstelsels moet getoets word om die minimum ligand-proteïen-affiniteit vas te stel wat nodig is om proteïenafbraak te inisieer. Intussen is dit interessant om te spekuleer oor hoe die modulariteit van hierdie proteïenafbraakstrategie vir geneesmiddelontdekking gebruik kan word. 'n Mens kan 'n vaartbelynde proses voorstel waarin ligande vir 'n onredbare proteïen geïdentifiseer word, aangeheg met hidrofobiese dele (soos adamantane of Boc)3Arg) en getoets vir hul vermoë om die teikenproteïen af ​​te breek. Dit sal beslis 'n uitdaging wees om hoë-affiniteitsligande vir onoplosbare proteïene te vind, maar metodes word beskikbaar om dit te vergemaklik.

Byvoorbeeld, chemiese biblioteke waarin elke verbinding aan 'n unieke DNA 'strepieskode' geheg is, kan getoets word vir proteïenbinding, en die chemiese entiteite wat die hoogste bindingsaffiniteite het, kan vervolgens met behulp van die strepieskodes 7 geïdentifiseer word. Hierdie metode sal die vinnige sifting van tot 10 9 verbindings moontlik maak, terwyl die grootste skerms wat tans gebruik word, slegs sowat 10 6 verbindings 8 bepaal. 'n Kombinasie van sulke hoë-deurset siftingsmetodes met die hidrofobiese merkbenadering kan vandag se onredbare proteïene aantreklike biologiese teikens maak in die soeke na verbindings wat menslike siektes verlig.


Inleiding

'n Gedetailleerde begrip van die molekulêre oorsprong van die hidrofobiese effek 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 in proteïene en van die rol daarvan as 'n dryfkrag in proteïenvou en samestelling 10,11,12 ,13,14 is steeds 'n oop probleem. Hierdie situasie ontstaan ​​omdat proteïenvolgordes 'n komplekse kombinasie van hidrofobiese (nie-polêre) en hidrofiele (polêre) gebiede insluit. Die gevolglike patrone van nie-polêre streke het tipiese afmetings wat ooreenstem met 'n kritieke waarde vir die hidrofobiese effek 1,2,3,4,5,6,7,8. Hierdie waarde, wat ongeveer 1 nm is, stem ooreen met die onderskeid tussen klein en groot nie-polêre opgeloste stowwe 1,2,3,4,5,6,7,8,9. Om die molekulêre oorsprong van hierdie kenmerkende lengte te verstaan, moet 'n mens uitgaan van die waarneming dat watermolekules geneig is om netwerke van waterstofbindings te vorm ten koste van hul rotasie-entropie. Nie-polêre opgeloste stowwe kleiner as 1 nm beslaan 'n volume wat te klein is om die vorming van sulke waterstofbindingsnetwerke aansienlik te versteur. Daarenteen kan watermolekules naby die oppervlaktes van nie-polêre opgeloste stowwe groter as 1 nm nie al die waterstofbindings vorm wat hulle in grootmaat sou doen nie. Hierdie twee situasies stem ooreen met 'n verskillende skalering van die hidrofobiese kragte, met die volume of die oppervlak, vir onderskeidelik klein of groot ideale hidrofobiese opgeloste stowwe 1 .

Hier is ons doel om eers duidelik te maak of proteïene, waarvan die oppervlaktes soos hierbo genoem word gekenmerk deur die teenwoordigheid van komplekse polêre en nie-polêre patrone, effektief optree soos klein of groot nie-polêre opgeloste stowwe, en dan om die gevolge van hierdie feit op hul vougedrag 11,12,13 . Om hierdie vraag aan te spreek vereis 'n akkurate karakterisering van die konformasieruimte van 'n proteïen in water om die aantal waterstofbindings wat gevorm word deur watermolekules in die nabyheid van sy oppervlak met betrekking tot die grootmaat te bestudeer.

Om hierdie probleem aan te val, het ons die geleenthede wat die geval van gisfrataksien bied, uitgebuit (Fig. 1a). Frataksien, wat 'n proteïen is wat betrokke is by die samestelling van yster-swael-klusters, is ook verwant aan Friedreich se ataksie, 'n noodlottige neurodegeneratiewe toestand 15 . Ons het gisfrataksien oorweeg omdat hierdie proteïen een van die min voorbeelde verteenwoordig waarvoor beide koue en warm gedenatureerde toestande waargeneem is by neutrale pH en sonder byvoeging van destabiliserende middels (onderskeidelik by 272 K en 323 K), en gekenmerk deur kernmagnetiese resonansie (KMR) chemiese verskuiwings en sirkulêre dichroïsme (CD) 15,16,17,18 . Soos getoon deur die baanbrekerswerk van Privalov, bied die termodinamiese analise van koue denaturasie, in vergelyking met dié van die termiese denaturasie, unieke voordele vir die begrip van die molekulêre determinante van hidrofobisiteit 19,20. Inderdaad, dit word algemeen erken dat terwyl termiese denaturering die gevolg is van 'n temperatuur-geïnduseerde toename in konformasie skommelinge, koue denaturasie 'n gevolg is van 'n entalpie wins van die oplosmiddel 19,20. Daar is egter nie baie atomistiese besonderhede bekend oor die strukturele gevolge van hierdie wins van entropie of entalpie in onderskeidelik die warm en koue gedenatureerde toestande nie. Dus, modellering van die koue en warm gedenatureerde toestande van gisfrataksien in die afwesigheid van enige bykomende middel behoort die verskillende rolle wat die proteïen en oplosmiddel by verskillende temperature speel, uit te lig.

(a) Struktuur van die inheemse toestand van frataksien. (b) Vrye energie oppervlak van die koue gedenatureerde toestand (CDS) bepaal by 272 K as 'n funksie van die sketskaart 63 kollektiewe veranderlikes wat die konformasiekenmerke van die ensembles beskryf (sien Metodes). Nege mikrostate word getoon wat die plaaslike en globale minima verteenwoordig. Hierdie mikrostate beslaan >90% van die totale bevolking. (c) Vrye energie oppervlak van die warm gedenatureerde toestand (HDS) bepaal by 323 K as 'n funksie van dieselfde twee kollektiewe veranderlikes. Sestien mikrostate word getoon wat die plaaslike en globale minima verteenwoordig. Hierdie mikrostate beslaan >90% van die totale bevolking (sien Metodes). (d,e) Sekondêre struktuur populasies van die CDS (d) en HDS (e). α-Helikse word in blou voorgestel, β-stringe in rooi en poliprolien II in groen vrye energieë word in kJ/mol gegee.

In die volgende gebruik ons ​​die chemiese verskuiwings gemeet in koue en warm denaturasie toestande 15,16,17 saam met replika-gemiddelde metadinamika (RAM) simulasies 21,22 (sien Materiale en Metodes) om die struktuur en die dinamika van atoomresolusie toe te lig. die koue gedenatureerde toestand (CDS) en warm gedenatureerde toestand (HDS). In die RAM-simulasies word die eksperimentele inligting verskaf deur KMR chemiese verskuiwings ingesluit in terme van strukturele beperkings 22 en terselfdertyd word die steekproefneming van die konformasieruimte deur metadinamika 23 versterk. Hierdie algehele benadering maak dit moontlik om gelyktydig die kragveld wat in die molekulêre dinamika-simulasies gebruik word te verander om hul ooreenstemming met die eksperimentele data te verbeter in die gees van die maksimum entropie-beginsel 24 en om die berekeningshulpbronne wat nodig is om konvergensie in die steekproefneming te verkry aansienlik te verminder. Dan, deur gebruik te maak van Φ-waarde-analise 25,26,27 en Φ-waardes beperkende molekulêre simulasies 26, het ons hul koue-oorgangstoestand (CTS) en warm oorgangstoestand (HTS) bepaal om die verskille in die koue en warm denaturasieprosesse wat ooreenstem, te beskryf tot die verskille tussen die koue en warm gedenatureerde toestande.


Steroïede Hormone

Steroïedhormone, synde hidrofobiese molekules, diffundeer vrylik in alle selle in. Hulle "target" selle bevat egter sitoplasmiese en/of kernproteïene wat as reseptore van die hormoon dien. Die hormoon bind aan die reseptor en die kompleks bind aan hormoon reaksie elemente &mdash stukke DNA binne die promotors van gene wat op die hormoon reageer. Die hormoon/reseptorkompleks dien as 'n transkripsie faktor draai teikengene "on" (of "af").


'n Verhaal van twee tipes

Jy sal leer oor twee tipes membraanproteïene: perifere proteïene en integrale proteïene. Perifere proteïene het swakker en tydelike verbindings met die membraan. Sommige sit net op die oppervlak, geanker met 'n paar ioniese bindings terwyl ander klein gedeeltes kan hê wat in die hidrofobiese gedeelte van die dubbellaag dompel. As jy na die hele membraan kyk, is daar meer perifere proteïene in vergelyking met die aantal integrale proteïene.

Soos jy uit die naam kan raai, is integrale proteïene permanent aan die selmembraan verbind. Hulle is harde werkers en het groot afdelings ingebed in die hidrofobies (middel) laag van die membraan.

Transmembraan proteïene is integrale proteïene wat die membraan kruis en kan optree as weë vir ione en molekules. Politopiese transmembraanproteïene kruis die membraan verskeie kere. Sommige is reseptorproteïene terwyl ander kanale vorm. Ioonbeweging wat nie werk vereis nie, word passiewe vervoer genoem terwyl aktiewe vervoerstelsels werk gebruik om molekules te beweeg. Aktiewe vervoer word gereeld gebruik wanneer membraanproteïene ione teen die konsentrasiegradiënt pomp.


Gevolgtrekkings

Die huidige analise dui daarop dat 'n gedeelde haloadaptasiestrategie van proteïene in die teenwoordigheid van molêre soutkonsentrasie, maar nie in die teenwoordigheid van osmoliete nie, 'n verswakking van die hidrofobiese interaksies in die algemeen noodsaak, en in die besonder op die vlak van kern- en bewaarde hidrofobiese kontakte. Verswakking van hierdie interaksies balanseer die versterking daarvan deur die teenwoordigheid van soute in oplossing en kan die struktuur help om aggregasie en/of verlies aan funksie in hipersoute omgewings te voorkom. Inderdaad, dalende hidrofobisiteit maak halofiele proteïene onstabiel in lae-konsentrasie soutoplossings en kan deels die versoek van die halofiele proteïene vir hoë soutkonsentrasies verklaar. Om die prentjie te voltooi, moet die destabilisering van halofiele proteïene by lae soutkonsentrasie as gevolg van die sterk elektrostatiese afstoting oorweeg word [18, 33]. Inkrimping van hidrofobiese kontakte moet selfs meer krities wees vir die vroeë stadiums van vou wanneer intramolekulêre hidrofobiese kerne korrek moet vorm om die polipeptied deur die voutregter na die inheemse toestand te lei.

Met inagneming van die aansienlike toename in biotegnologie-toepassings van halofiele, kan die begrip van die veelvlakkige etiologie van halofilisiteit (insluitend die elektrostatiese faktore) die teoretiese basis verskaf vir die ingenieurswese van proteïene van groot belang omdat dit stabiel is by konsentrasies van soute wat die denaturasie of aggregasie veroorsaak. van die meerderheid makromolekules.


Resultate

'n Raamwerk om die interaksies wat die druppeltoestand stabiliseer, te beskryf.

Die uitgangspunt van hierdie werk is dat die druppeltoestand gekenmerk word deur lae-spesifisiteit interaksies en vloeistof-agtige konformasie entropie. Ons het dus veronderstel dat proteïene wat konformasioneel heterogeen is in hul oorspronklike toestande en hierdie eienskap handhaaf by binding, veral geneig sou wees om die druppeltoestand te vorm. By die skatting van die mate van konformasie heterogeniteit in beide die inheemse en gebonde toestande, neem ons waar dat proteïene 'n kontinuum strek tussen strukturele orde en wanorde (23, 24), wat ons sal uitdruk deur die waarskynlikhede van blD (vrystaat) en blDD (gebonde staat). Ons let ook daarop dat interaksies met 'n hoë konformasie entropie gerealiseer word via baie verskillende bindende konfigurasies, wat bereik kan word deur beide geordende en wanordelike domeine (25). Daarenteen word geordende bindingsmodusse met 'n lae konformasie-entropie bemiddel deur goed gedefinieerde koppelvlakke, soos geïllustreer deur rigiede dok of sjabloonvou (26).

Geordende en ongeordende bindingsmodusse vertoon kenmerkende volgordehandtekeninge. Motiewe wat geordende bindingsmodusse bemiddel het 'n sterk komposisionele vooroordeel in vergelyking met hul inbedding van proteïenstreke. In teenstelling hiermee is motiewe wat wanordelike bindingsmodusse bemiddel meer soortgelyk aan hul flankerende streke, wat gerealiseer kan word via 'n verskeidenheid volgordepatrone en kontaktipes, aangesien hul spesifisiteit spruit uit hul eiesoortige karakter in vergelyking met hul flankerende streke (23). Ons het voorheen gedemonstreer (27) dat deur die identifisering van sulke interaksie-elemente gebaseer op komposisionele vooroordeel, dit moontlik is om strukturele orde of wanorde onder sellulêre toestande te skat in uitstekende ooreenstemming met in vivo proteomiese studies (28).

Eienskappe van proteïene wat die druppeltoestand kan vorm.

Datastelle van proteïene wat die druppeltoestand voorstel.

Ons het drie openbare datastelle van proteïene ontleed wat gerapporteer word om vloeistof-vloeistoffaseskeiding te ondergaan (Materiale en Metodes). Die eerste is die PhaSepDB-datastel (http://db.phasep.pro/) (29), wat data uit drie hulpbronne (Materiale en Metodes en Datastel S1): 1) proteïene uit die literatuur met in vivo en in vitro eksperimentele data oor vloeistof-vloeistof fase skeiding (REV, 351 proteïene Materiale en Metodes en Dataset S1), 2) proteïene van UniProt wat met bekende organelle geassosieer word (UNI, 378 proteïene Materiale en Metodes en Dataset S1), en 3) proteïene geïdentifiseer deur hoë-deurset eksperimente van vloeistof-vloeistof fase skeiding (HTS, 2 572 proteïene Materiale en Metodes en Datastel S1). Die tweede datastel is PhaSePro (https://phasepro.elte.hu) (30), wat proteïenstreke identifiseer wat geassosieer word met vloeistof-vloeistoffaseskeiding (PSP, 121 proteïene) Materiale en Metodes en Datastel S1). Die derde datastel is LLPSDB (http://bio-comp.org.cn/llpsdb) (31), wat proteïene saamstel wat waargeneem word om in vitro vloeistof-vloeistoffaseskeiding te ondergaan met goed gedefinieerde eksperimentele toestande en fasediagramme (Materiale en Metodes en Datastel S1). LLPSDB onderskei of proteïene spontaan as een komponent kan faseskei (druppeldrywende proteïene, LPS-D, 133 proteïene Materiale en Metodes en Dataset S1) of vereis dat 'n vennoot vloeistof-vloeistoffaseskeiding ondergaan (druppelkliëntproteïene, LPS-C, 41 proteïene Materiale en Metodes en Datastel S1). In hierdie datastel vertoon 77 proteïene beide druppeldryf- en druppelkliëntgedrag.

Om 'n datastel vir vloeistof-vloeistoffaseskeiding te skep, het ons die proteïene in die REV-, PSP- en LPS-D-datastelle saamgevoeg, wat ons as drywers van druppelvorming beskou (453 unieke proteïene, LLPS datastel Materiale en Metodes en Datastel S1). Ons het twee negatiewe kontrole-datastelle gegenereer, een met slegs menslike proteïene en 'n ander met 'n mengsel van organismes (Dataset S2). Vir die menslike negatiewe stel (hsnLLPS datastel, 18 108 proteïene Materiale en Metodes), het ons alle proteïene wat in enige van die vloeistof-vloeistof-fase-skeidingsdatastelle (REV, UNI, HTS, PSP, LPS-D, LPS-C) (29 ⇓ –31) (datastel) verskyn het, uitgesluit van die Switserse-Prot menslike proteoom S2). Vir die negatiewe stel wat ooreenstem met veelvuldige organismes (nsLLPS Materiale en Metodes), het ons die organismeverspreiding van die LLPS-datastel afgelei. Om 'n kontrole-datastel te bou, het ons organismes oorweeg wat meer as 1% in die LLPS-datastel bevolk is en hul proteome van UniProt (Caenorhabditis elegans, Chlamydomonas reinhardtii, Drosophila melanogaster, Homo sapiens, Muskulus, Rattus norvegicus, Saccharomyces cerevisiae, Schizosaccharomyces pombe, Xenopus laevis Materiale en Metodes) en verwyder alle proteïene teenwoordig in die LLPS- of HTS-datastelle. Ons het toe lukraak rye gekies volgens die frekwensies van hierdie organismes in die LLPS datastel met 10 keer verryking (nsLLPS) Materiale en Metodes en Datastel S2).

Analise van die aminosuursamestellings van druppeldrywende en druppelkliëntproteïene.

Druppeldrywende proteïene word verryk in steuringbevorderende residue (P, G, S) en uitgeput in ordebevorderende (F, I, V, C, W) residue in vergelyking met nie-faseskedende proteïene (Fig. 2)A). N en Q, wat onderskei word in prion-agtige domeine (32), is meer volop in druppel-dryf proteïene as dié wat nie na berig word om LLPS te ondergaan nie. Druppeldrywende proteïene is egter nie beduidend verryk in residue wat π–π en katioon–π interaksies (Y, R) bemiddel nie, in vergelyking met nie-faseskedende (nsLLPS) proteïene (Fig. 2)A en Datastel S3). Hierdie resultate dui aan dat druppelvorming nie afhanklik is van 'n spesifieke kontaktipe nie, maar eerder op baie maniere deur lae-spesifisiteit interaksies gerealiseer kan word. Die samestelling van druppeldrywende proteïene is tussen dié van globulêre proteïene (33) en wanordelike proteïene in die DisProt-databasis (33), meer volop in ordebevorderende residue (W, C, Y, F, I, V) in vergelyking met met versteurde proteïene (SI Aanhangsel, Fig. S1B), en verryk in wanordebevorderende residue (P, D, E) in vergelyking met globulêre proteïene (34) (SI Aanhangsel, Fig. S1A). Aromatiese oorblyfsels waargeneem in wanordelike streke, byvoorbeeld in nukleoporiene, bemiddel dikwels lae-affiniteit interaksies (35). Hierdie samestelling eienskappe weerspieël die voorkeur van druppel-dryf proteïene vir die wanordelike toestand in die gebonde vorm, wat vergelykbaar is met proteïen komplekse met wanordelike binding modes (23).

Differensiële aminosuursamestellings van druppeldrywer- en druppelkliëntproteïene. (A) Verskille in aminosuursamestellings (ΔAA) van druppeldrywerproteïene in die LLPS-datastel en van proteïene wat nie as fasegeskei gerapporteer is nie (nsLLPS). (B) Verskille in aminosuursamestellings van druppelkliëntproteïene wat addisionele komponente vir faseskeiding benodig (LPS-C datastel) en van proteïene wat nie as faseskei aangemeld is nie (nsLLPS). (C) Verskille in aminosuursamestellings van druppelkliëntproteïene (LPS-C) en druppeldrywerproteïene (LLPS). Aminosure gegroepeer as hidrofobies (liggroen), aromaties (groen), hidrofiel (turkoois), gelaai (staalblou) en wanordebevorderend (donkerblou) (34). Die SE's en die betekenisse van die verskille deur Kolmogorov-Smirnov-toets word in Dataset S3 getoon.

In vergelyking met nie-faseskedende proteïene, is druppelkliëntproteïene verryk in gelaaide residue (D, K, E) en wanordebevorderende proliene (Fig. 2)B en Datastel S3). Druppel-kliënt-proteïene vertoon kenmerkende verskille van druppeldrywende proteïene, aangesien hulle verryk is in gelaaide residue (K, E) en hidrofobiese motiewe (L, V, I), terwyl dit uitgeput is in amiloïedbevorderende (N, Q), fosforilering -bevorderende (S), en wanordebevorderende (G) residue (Fig. 2C en Datastel S3). Die aminosuursamestelling van druppelkliënte is dus meer soortgelyk aan gestruktureerde as wanordelike proteïene (SI Aanhangsel, Fig. S1B).

Analise van die konformasie-entropie van druppeldrywende en druppelkliëntproteïene.

Ons het waargeneem dat verskillende proteïendatastelle wat die druppeltoestand verteenwoordig, merkbaar verskillende eienskappe het in hul konformasie-entropie in die vrye toestand en die verandering daarvan tydens binding. Drywers van druppelvorming (LPS-D) het hoë vlakke van wanorde in gratis (blD) en gebonde toestande (blDD), terwyl druppelkliënte (LPS-C) meestal in beide vorms bestel word (Fig. 3) A en B). Proteïene in die REV- en PSP-datastelle vertoon wanordelike bindingsmodusse, wat vergelykbaar is met druppeldrywerproteïene, sodat hulle waarskynlik spontaan faseskei. Proteïene wat verband hou met bekende membraanlose organelle (UNI) of geïdentifiseer deur hoë-deurset eksperimente (HTS) (29) het aansienlik laer konformasie entropie in beide vry en gebonde state, en dus waarskynlik komponente wat druppels vorm via vennoot interaksies. Vergelyking van spontaan faseskedende en nie-faseskedende proteïene (Fig. 3) C en D) dui aan dat 'n hoë konformasie-entropie 'n kenmerk van die druppeltoestand is.

Konformasie-eienskappe in verskillende datastelle van LLPS-proteïene in die vrye en gebonde toestande. PhaSepDB literatuur hersien (ligblou), PhaSepDB menslike organel-geassosieerde proteïene van UniProt (staalblou), PhaSepDB proteïene geïdentifiseer deur hoë-deurset eksperimente (donkerblou), PhaSePro (oranje), LLPSDB eenkomponent proteïene (druppel drywers koring), en twee-komponent (druppelkliënte grys) faseskedende proteïene. (A) Die waarskynlikheid vir die wanordelike toestand (blD) in die vrye vorm is gekenmerk deur die fraksie van wanordelike residue, soos bereken deur die ESpritz KMR-program (36). Residu's word as wanordelik geklassifiseer as hulle 'n ID-telling ≥0,3089 het. Die fraksie van ongeordende residue is per proteïen bereken as NID/NAA en hierdie waardes is gemiddeld vir elke datastel. (B) Waarskynlikheid vir wanordelike binding (blDD) is deur die FuzPred-program (23) bereken. Die mediaan blDD waarde is vir elke proteïen bepaal en hierdie waardes is gemiddeld vir elke datastel. (C en D) Vergelyking van blD en blDD in druppeldryf (LLPS ligblou) en nie-faseskedende proteïene (nsLLPS donkerblou). Statistiese betekenisvolhede is deur die Mann-Whitney bereken U toets met die R-program (**P < 10 −3 , ***P < 10 −5 , ****P < 10 −10).

Volgorde-gebaseerde voorspelling van druppelgeneigdheidsprofiele van proteïene.

Gebaseer op die analise wat hierbo gerapporteer is, bied ons in hierdie afdeling 'n metode aan om die volgorde-gebaseerde profiel van die geneigdheid van proteïene om spontaan die druppeltoestand te vorm (blDP). Om hierdie resultaat te bereik, definieer ons die waarskynlikheid van residu Ai betrokke te wees by spontane faseskeiding deur blDP (Ai) met behulp van 'n binêre logistieke model as p DP ( A i ) = exp FS ( A i ) 1 + exp FS ( A i ), [1] waar FS ( A i ) die puntefunksie vir die oorblyfsel FS ( A i ) is = λ 1 p D ( A i ) + λ 2 p DD ( A i ) + γ , [2] waar p D ( A i ) die waarskynlikheid vir wanorde in die vrye toestand is en p DD ( A i ) die waarskynlikheid is vir wanordelike binding (23). p D ( A i ) bevat 'n skatting van die konformasie-entropie in die ongebonde vorm, terwyl p D D ( A i ) 'n skatting van die bindingsentropie bevat. λ1 en λ2 is die lineêre koëffisiënte van die voorspellerveranderlikes en γ is 'n skalêre konstante (afsnit), wat bepaal is met behulp van die binêre logistieke model (Materiale en Metodes en Datastel S4). blD is afgelei van die wanordetelling soos bereken met behulp van die ESpritz KMR-algoritme (36), met die beste prestasie op wanordelike proteïenkomplekse (23). Die blDD waardes is voorspel deur die FuzPred-metode, wat bindingsmodusse onder sellulêre toestande beskryf (27). Die blD en blDD waardes vang die balans tussen entalpie en entropie vas wat die druppeltoestand stabiliseer, wat geassosieer word met die nie-spesifieke aard van 'n verskeidenheid syketting-interaksies.

Om ons model op te lei, het ons 'n datastel van druppelbevorderende streke gebruik, met bewyse om spontaan faseskeiding te bemiddel (Materiale en Metodes en Datastel S1). As 'n negatiewe stel het ons streke gedefinieer in nie-faseskedende proteïene met dieselfde lengteverspreiding as in die positiewe stel (Materiale en Metodes). Die grootte van die negatiewe stel was 10 keer dié van die positiewe stel en ons het gestratifiseerde steekproefneming in die opleiding toegepas. Ons het gevind dat die lineêre koëffisiënte robuust was oor baie ewekansige keuses van die positiewe en negatiewe stelle, sowel as die opleidingstelgrootte (Dataset S4). In die finale parameterisering was die lineêre koëffisiënte van beide wanorde en bindingsmodusse positief, wat die voorkeur vir 'n wanordelike gebonde toestand in die druppels weerspieël. Die drempel om druppelvorming te bemiddel is afgelei van die binêre logistieke model (blDP ≥ 0.60).

Om die werkverrigting van die metode te skat, het ons 'n oppervlakte onder die kromme (AUC) waarde van 87.0% op die oefenstel en 'n AUC waarde van 85.9% op die toetsstel (Materiale en Metodes en Datastel S4). Ons het hierdie koëffisiënte op alle druppelstreke toegepas en 'n AUC-waarde van 84.4% verkry. Hierdie resultate illustreer dat die parameters robuust is oor druppelstreke van verskillende organismes. Ons merk ook op dat druppelbevorderende geneigdheidsprofiele van proteïene wat waargeneem is om druppels onder sellulêre toestande te vorm en dié wat slegs deur in vitro-eksperimente opgespoor is, nie betekenisvol verskil nie (SI Aanhangsel, Fig. S3).

Ons het dus die FuzDrop-metode ontwikkel om druppelbevorderende neigings van residue van die primêre volgorde te voorspel gebaseer op die konformasie-entropie van ongeordende bindingsmodusse in druppels.

Druppelbevorderende geneigdheidsprofiele van TDP-43 en α-Synuklein.

Ons het die FuzDrop-metode toegepas om die druppelbevorderende neigings van twee proteïene wat gerapporteer word om vloeistof-vloeistoffaseskeiding te ondergaan, TDP-43 (37) en α-sinuklein (38, 39) te voorspel. Ons resultate dui aan dat die lae-kompleksiteit-streek van TDP-43 (residu 262 tot 414) spontane faseskeiding bemiddel. We note that the α-helical segment (residues 320 to 331), which constitutes the amyloid core in TDP-43 fibrils (40) (Fig. 4A) and is predicted to undergo disorder-to-order transition upon binding, also has a high droplet-promoting propensity (Fig. 4A).

Droplet-promoting propensity profiles (blDP) of the TDP-43 low-complexity (LC) domain and of α-synuclein. (A) The TDP-43 LC domain has overall high droplet-promoting propensities. The depletion in the droplet profile corresponds to the α-helical segment (orange), which is involved in the amyloid core. The N- (lime) and C- (blue) flanking regions are disordered in the NMR structure of the G335D mutant (PDB ID code 2n4g). (B) The disordered C-terminal region of α-synuclein (blue) is predicted to drive droplet formation. The N-terminal region (lime), which folds into an α-helix, has intermediate blDP waardes. The ensemble is derived from the Protein Ensemble Database (PED9AAC). Die blLLPS threshold is indicated by a bold gray line.

In the case of α-synuclein, the highly disordered C-terminal region (residues 98 to 140), which also remains disordered upon binding to lipid vesicles (41), is predicted to drive the formation of the droplet state (Fig. 4B). The central non-amyloid beta component (NAC) region has lower blDP propensity to spontaneously phase separate, but may be involved in droplets via hydrophobic protein interactions, which are absent from β-synuclein and γ-synuclein (38).

Sequence-Based Prediction of Droplet-Driving Proteins.

In this section, we present a method of ranking proteins according to their propensity to form the droplet state. In order to achieve this result, we estimate the probability of liquid–liquid phase separation (blLLPS) using a binary logistic model (Materiale en Metodes) with a scoring function (FLLPS) derived from residue droplet-promoting propensities and a term for hydrophobic interactions F L L P S = λ 1 ∗ m e d i a n < p D P ( A i ) >+ λ 2 ∗ n D P R + λ 3 ∗ H + γ , [3] where m e d i a n < p D P ( A i ) >is the median of the residue droplet-promoting propensities, n D P R is the number of long droplet-promoting regions (DPRs ≥25 consecutive residues with blDP ≥ 0.6), and H is a hydrophobic term (≥6-residue hydrophobic motifs within disordered regions) (Materiale en Metodes). λ1, λ2, and λ3 are the linear coefficients of the predictor variables and γ is a scalar constant (intercept), which we determined on the LLPStrain and nsLLPStrain datasets (Materiale en Metodes and Dataset S5). We found that the linear coefficients were robust over many random selections of the positive and negative sets, as well as the training set size (Dataset S5). The threshold to mediate spontaneous liquid–liquid phase separation was derived from the binary logistic model (blLLPS ≥ 0.61). We propose that the blLLPS value expresses the droplet-driving potential under physiological conditions, as droplet-promoting propensities of proteins that form droplets under physiological conditions and those that were detected to phase separate only in vitro do not deviate significantly (SI Aanhangsel, Fig. S2). We also note that using nonphysiological conditions, such as high concentrations of protein and crowding agents, can induce liquid–liquid phase separation at blLLPS values below the threshold, especially if droplet-promoting regions are present.

To estimate the performance of the method, we calculated an AUC value of 88.3% on the training set (0.75 of the LLPS dataset) and an AUC value of 90.7% on the test set, using stratified sampling (Materiale en Metodes and Dataset S5). As an attempt to further improve performance, we incorporated a π–π term (19) into the scoring function of the logistic model (Materiale en Metodes). Adding this term slightly increased the performance of the model (AUC 92.2% Dataset S5) with a moderate contribution to the scoring function. These results are in accord with the presence of π–π interactions in many droplet proteins, but also show that these interactions are not prerequisites for droplet formation.

The performance and robustness of the model (Eq. 3 and Dataset S5) demonstrate that the droplet state can be predicted from sequence based on the estimated conformational entropy of binding and a nonspecific enthalpy term. We also note that our model by Eq. 3 serves as a general framework for predicting droplet-driver proteins. Accumulating data collected using more systematic and uniform experimental approaches (8) will enable further refinement of the parameters in our model and to predict the minimum concentration for phase separation, although this property can be expected to be highly dependent on the cellular conditions.

Region Specificity of the FuzDrop Method and Experimental Validation of the Predictions.

We note that estimates of the overall propensity of a protein to form the droplet state cannot be readily obtained by a simple average of the values of the profiles of Eq. 2. This overall propensity is also determined by specific regions, rather than only by the general properties of the entire sequence, including in particular droplet-promoting regions and short motifs within disordered regions, which are prone to establish hydrophobic interactions (Eq. 3). This point can be illustrated by distinct behaviors of α-synuclein and β-synuclein (38). The C-terminal region of both proteins possesses a droplet-promoting region, with a preference for disordered binding modes (Fig. 4 and SI Aanhangsel, Fig. S3). In addition, the NAC region of α-synuclein contains eight hydrophobic residues, biased for disordered binding, which can exert a nonspecific driving force (resembling hydrophobic collapse) for droplet formation. Notably, however, β-synuclein and γ-synuclein, which lack these residues (SI Aanhangsel, Fig. S3), were not observed to undergo liquid–liquid phase separation under physiological conditions (38).

The predicted blLLPS values by the FuzDrop method (0.62 for α-synuclein, 0.54 for β-synuclein, and 0.40 for γ-synuclein) suggest that β-synuclein and γ-synuclein have lower propensity to adopt the droplet state as compared with α-synuclein. Indeed, γ-synuclein did not phase separate under any of the experimental conditions tested (38). To validate the predictions close to the prediction threshold, we explored β-synuclein phase behavior in a set of in vitro experiments (Fig. 5). In line with previous observations (38, 39), we did not observe any droplets after incubating high concentrations of fluorescein 5-isothiocyanate (FITC)-labeled β-synuclein on a glass surface, whereas we did observe droplets for FITC-labeled α-synuclein (Fig. 5 A en B). As hydrophobic effects are important for α-synuclein droplet formation and considering that β-synuclein lacks the predominantly hydrophobic segment in the NAC region, we reasoned that raising the experimental temperature would increase the strength of residual hydrophobic interactions, allowing the protein to cross the phase barrier. Indeed, β-synuclein formed micrometer-sized droplets when the temperature was raised by 10 °C and at high concentrations (Fig. 5C). Droplets formed by FITC–β-synuclein were initially liquid-like, as evidenced by fluorescence recovery after photobleaching (FRAP), but showed rapid conversion to a gel-like state (Fig. 5C). The phase separation behavior of β-synuclein illustrates that protein phase separation is highly dependent on the experimental conditions, that proteins with a predicted blLLPS below the threshold (blLLPS ≥ 0.61) require more extreme conditions to adopt the droplet state, and that the droplet state of these proteins is generally short-lived.

Region-specific phase behavior of α-synuclein and β-synuclein. (A) FITC-labeled β-synuclein (blLLPS 0.54), which lacks the characteristic NAC region found in α-synuclein, does not phase separate at high concentrations (200 μM) and under crowding conditions (10% [weight/volume] PEG), whereas FITC-labeled α-synuclein (blLLPS 0.62) readily forms droplets under the same conditions. (B) Increasing the experimental temperature by 10 °C does lead to rapid coalescence of β-synuclein into micrometer-sized droplets. (C) Rapid FRAP of a small area within a droplet (Top) 1 min after phase separation FRAP 3 min after phase separation (Onderkant) and a nonlinear fit of fractional fluorescence recovery over time (Reg). (Scale bars, 10 μm [A en B] and 5 μm [C].)

As an additional test of our predictions, we ranked a set of proteins associated with Alzheimer’s disease (42) based on their predicted FuzDrop scores (Dataset S6) and selected one of the top candidates, complexin-1, to experimentally test our predictions (Fig. 6). To assess whether complexin-1 can form droplets through liquid–liquid phase separation, we incubated Alexa 488-labeled complexin-1 on a glass surface under crowding conditions at physiological pH (Materiale en Metodes). After a brief lag phase (<1 min), complexin-1 formed micrometer-sized droplets in suspension (Fig. 6A). The droplets were characteristic of a liquid phase, as they showed distinct wetting behavior after prolonged incubation (>10 min) (Fig. 6A) and fused upon making contact (Fig. 6B). Furthermore, molecules within the droplets showed local rearrangement, as evidenced by rapid FRAP (Fig. 6C). We also predicted that the disordered N-terminal region of complexin-1 drives its liquid–liquid phase separation (SI Aanhangsel, Fig. S4). This region cooperatively interacts with the SNARE complex and plasma membrane (43) to facilitate synaptic vesicle fusion (44). Phase separation may contribute to activation of complexin-1 by relieving its autoinhibition, which is a common mechanism by the droplet state (21).

Complexin-1 undergoes liquid–liquid phase separation. (A) Alexa 488-labeled complexin-1 (10 μM) coalesces into micrometer-sized droplets under crowding conditions (Links). Droplets exhibit a wetting phenotype when encountering a glass surface (Reg). (B) Complexin-1 droplets readily fuse when in close proximity (<1 μm) and relax into a round structure after fusion, as noted by the arrows. (C) Rapid FRAP of a small area within a droplet (Top) nonlinear fit of fractional fluorescence recovery over time (Onderkant). (Scale bars, 5 μm [A] and 1 μm [B en C].)

Droplet-Driving and Droplet-Client Proteins in the Human Proteome.

We applied the prediction method to estimate the proteins capable of undergoing spontaneous liquid–liquid phase separation (droplet-driving proteins) in the Swiss-Prot human proteome. We thus ranked the proteins in the human proteome according to their propensity to form the droplet state (Dataset S7), and estimated that about 40% of them are capable of spontaneous droplet formation.

This list contains only about 60% of the human proteins currently associated with membraneless organelles (UNI). This fraction is even lower for proteins identified by high-throughput experiments (HTS), including organelle purification (45, 46), affinity purification (47, 48), immunofluorescence image-based screen (49, 50), and proximity labeling (51, 52) (SI Aanhangsel, Fig. S5). As the FuzDrop approach was developed for proteins that drive droplet formation, our results indicate that membraneless organelles contain also proteins that undergo phase separation by being driven by a partner (droplet-client proteins). We observed that droplet clients have a lower conformational disorder in both free and bound states (Fig. 3), suggesting the involvement of distinguished, local motifs. Thus, the droplet-client mechanism can provide a route for structured proteins to be engaged in condensates via specific droplet-promoting regions.

To investigate the properties underlying the droplet-client mechanism, we analyzed the presence of long and short droplet-promoting regions in the droplet-driver (LLPS) and droplet-client (LPS-C) datasets (Table 1). We found that ∼90% of droplet-client proteins contain a short droplet-promoting region (≥10 residues), while only ∼60% have long ones (≥25 residues). The frequency of short and long droplet-promoting regions in proteins, identified by high-throughput experiments, is comparable to droplet-client proteins (Table 1), indicating that they follow a partner-induced client mechanism. In contrast, the frequency of droplet-promoting regions in proteins associated with human membraneless organelles is comparable to droplet drivers (Table 1). Considering their lower droplet-promoting propensities (Dataset S7), these results indicate that proteins in membraneless organelles likely follow both driver and client mechanisms.

Percentage in different datasets of proteins containing regions predicted to be droplet promoting

Overall, we thus estimate that over 80% of the proteins in the human proteome contain regions that can mediate droplet formation. Half of these proteins can condensate spontaneously, while the other half can do so by interacting with other components (Table 1). We have also observed that the number of droplet-promoting regions is comparable in proteins observed to form droplets under physiological conditions or detected by in vitro experiments (SI Aanhangsel, Fig. S2), corroborating the relevance of the predictions under cellular conditions. We then extended these results to other organisms (Dataset S8), leading to the suggestion that the droplet state is a proteome-wide phenomenon.


Hydrophobic proteins in the body? - Biologie

Proteins have complex and dynamic shapes. The function of a protein is determined by its structure a change in the protein’s activity involves a change in some portion of the protein’s structure (shape). Wat, dan, bepaal 'n proteïen’s struktuur?

Proteins are assembled as a linear chain of amino acids covalently linked by peptide bonds. As this chain is being assembled (each subsequent amino acid is added onto the free carboxy- terminus of the nascent polypeptide chain), the polypeptide chain begins to fold.

Bioloë onderskei 4 vlakke van proteïenstruktuur. Studente moet in staat wees om die vier vlakke van proteïenstruktuur te identifiseer, en die molekulêre kragte of interaksies wat verantwoordelik is vir die stabilisering van elke vlak van struktuur.

Vier vlakke van proteïenstruktuur

Primary – the linear sequence of amino acids, held together by covalent peptide bonds.

Secondary – alpha helices and beta sheets, stabilized by hydrogen bonds between peptide backbone amino groups and carboxyl groups of amino acids within the same polypeptide chain, but not immediately next to each other.

Tertiary – overall 3-D shape of the folded polypeptide chain, that can be described as the spatial relationships of the secondary structure elements linked by loops. Stabilized by various types of amino acid side chain interactions, including: hydrophobic and van der Waals interactions, hydrogen bonding, ionic bonds, covalent disulfide bonds between cysteine residues, and interactions with solvent water molecules.

Quaternary – assemblage of two or more folded polypeptides into a functional unit. Stabilized by interchain hydrophobic and van der Waals interactions, hydrogen bonding, ionic bonds, and covalent disulfide bonds between cysteine residues on different polypeptide chains.

1. The classic case exploring protein structure is hemoglobin. Functional hemoglobin is a tetramer, consisting of two alpha-globin and two beta-globin polypeptide chains. Hemoglobin also requires a cofactor, heme (also called a prosthetic group), containing an iron atom that binds oxygen.

a) What levels of protein structure does hemoglobin exhibit?

b) The most common sickle-cell disease mutation changes a glutamic acid (a negatively charged amino acid) in beta-globin to valine (a hydrophobic amino acid). Where would you most commonly expect to find a charged amino acid like glutamic acid, in the interior of the folded protein or on the surface?

c) Which of the following changes do you think might also cause sickle-cell disease?

i) the glutamic acid changes to an aspartic acid, a different negatively charged amino acid

ii) the glutamic acid changes to a lysine, a positively charged amino acid

iii) the glutamic acid changes to a tryptophan, a hydrophobic amino acid

iv) the glutamic acid changes to a serine, an uncharged, hydrophilic amino acid

d) Sickle cell hemoglobin mutations alter what levels of protein structure (when sickling of red blood cells is apparent)?

2. The most common mutation associated with cystic fibrosis causes a single amino acid, a phenylalanine, to be omitted from the protein called CFTR (cystic fibrosis transmembrane conductor). The CFTR protein functions as a chloride channel in the membrane, formed as the single long CFTR polypeptide chain crosses the membrane back and forth several times. The absence of this phenylalanine, which has a large hydrophobic side chain, causes the protein to be mis-folded. This mis-folded protein is recognized by the cellular quality control system and sent to the cellular recycling center (the proteasome) only about 1 percent makes it to the proper destination, the plasma membrane. My case study is published as a blost post:

3. Microbes that live in extreme environments of temperature, salt and pH have proteins that are adapted for structural stability in these extreme environments.

Edits: 9/30/12 – replaced link to single video with 2 split videos of protein structure and sickle cell hemoglobin


Materiale en Metodes

Protein Engineering.

Glu-containing variants of the Δ+PHS variant of SNase were prepared with QuickChange site-directed mutagenesis on a pET24A+ vector as described previously (9, 16). Purification was performed as described previously (33).

Thermodynamic Stability Measurements.

Stability measurements were performed with guanidinium chloride titrations using an Aviv Automated Titration Fluorimeter 105, as described previously (34). Linkage analysis of pH dependence of stability to obtain pKa values was performed as described previously (9, 10, 12).

Optical Spectroscopy.

pH titrations monitored with CD at 222 nm or with Trp fluorescence were performed with an Aviv Automated Titration Fluorimeter model 105 and with an Aviv circular dichroism spectrometer model 215, respectively. The experiments were performed following protocols published previously (34).


Difference Between Hydrophilic and Hydrophobic

Solvents, mixtures, compounds, and particles are just some of the components of a chemist’s life. Studies involving the observance of molecule behavior in any given state or environment may seem to be one of the most brain-whacking jobs for those with little background in chemistry and related sciences, but these are very helpful in coming up with the latest products and developments in various industries.

Chemists, biologists, and other individuals pursuing a career in the field of science, start their career by attaining the necessary training from universities and colleges. When they decide to have a career related to biochemistry, their education starts with lessons that give them a deeper understanding of molecular activities and behavior.

That being said, it is safe to assume that the basic courses offered during their first year of college include an evaluation of the hydrophobic and hydrophilic nature of molecules and other particles.

The word “hydro-” means “water.” Thus, studying hydrophobic and hydrophilic molecules concerns the solubility and other properties of particles as they interact with water. The term “–phobic,” originating from “phobia,” would translate into “fearful of (water).” Hydrophobic molecules and particles, therefore, can be defined as those that do not mix with water – they repel it. On the other hand, hydrophilic molecules are those that interact well with H2O.

In other words, the distinction between hydrophobic and hydrophilic molecules is drawn by observance of the hydrophobic particles’ repellency of water and hydrophilic molecules’ attraction to water.

In a laboratory experiment, for example, one can observe that there are particular solubles that dissolve in water, and others that do not. Crushed and powdered makeup, for example, may be able to dissolve in a glass full of cooking oil, but not in a glass full of water. Salt, on the other hand, is easily absorbed by water, but it may not dissolve in oil.

Crushed and powdered makeup, therefore, can be seen as hydrophobic particles. Meanwhile, students can arrive at the conclusion that the molecules of salt are hydrophilic. Salt can keep a strong affinity in water, watter can absorb and dissolve it. On the other hand, the oil-based makeup contains molecules that repel and refuse to combine with the molecules of water.

Aside from laboratory experiments, this molecular behavior in reference to the hydrophobic and hydrophilic nature is also observed when biologists look into the permeability of cell membranes. Note that several particles may enter and exit the cell through the membrane, which is made of lipid bilayers and proteins.

When the particles are hydrophobic, a simple passive diffusion occurs, which means that the molecule does not need the exertion of energy to enter or exit the cell. This is because the cell membrane comes with hydrophobic components that match the molecules.

On the other hand, hydrophilic particles may need protein carriers for facilitated diffusion. This is because the components of the molecules reject those of the cell membrane.

To get a clearer understanding of this, picture a glass of water and a glass of cooking oil. When water is added to the oil, there is repulsion between the molecules. But when one puts water into water and oil into oil, no reaction will be observed.

Organic chemistry provides an explanation for this phenomenon. Note that water contains polar molecules it therefore follows that polar substances and particles get absorbed or attracted by H2O. Hydrophilic molecules are known to be polar and ionic – they have positive and negative charges, which can attract water molecules. Conversely, hydrophobic particles are known to be non-polar.

Opsomming:

1.Hydrophilic means water loving hydrophobic means resistant to water.
2.Hydrophilic molecules get absorbed or dissolved in water, while hydrophobic molecules only dissolve in oil-based substances.
3.Hydrophilic molecules require facilitated diffusion, while hydrophobic molecules are suitable for passive diffusion in cellular activities.
4.Hydrophilic molecules are polar and ionic hydrophobic molecules are non-polar.


Kyk die video: The Inner Life of the Cell (Oktober 2022).