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        2019-12-20至2019-12-20 上海
        導(dǎo)航

        化學(xué)交聯(lián)質(zhì)譜讓結(jié)構(gòu)生物學(xué)研究如虎添翼

        來源:分析測試百科

         

        蛋白質(zhì)組學(xué)分析方法中,質(zhì)譜獲得的是多肽序列結(jié)構(gòu)的信息;那么用質(zhì)譜是否可研究大分子蛋白的結(jié)構(gòu)信息?近幾年來,董夢秋實驗室在中國做出了多項先驅(qū)性工作,主要集中在化學(xué)交聯(lián)質(zhì)譜領(lǐng)域。在用單顆粒冷凍電鏡技術(shù)研究結(jié)構(gòu)生物學(xué)屢創(chuàng)佳績的當(dāng)下,很多研究者都把樣品一分為二,一份做冷凍電鏡,一份做交聯(lián)質(zhì)譜。那么交聯(lián)質(zhì)譜如何讓結(jié)構(gòu)生物學(xué)研究如虎添翼?

        pLink和交聯(lián)質(zhì)譜在國際上的影響力

        與化學(xué)交聯(lián)質(zhì)譜的結(jié)緣

        董夢秋曾在著名蛋白質(zhì)組學(xué)大師John Yates教授實驗室做博士后,Yates教授最享譽全球的工作是開發(fā)了SEQUEST蛋白質(zhì)組學(xué)“鳥槍法”鑒定軟件。當(dāng)時,有位合作者研究一種HSP90的復(fù)合體,認為其結(jié)合方式同以前報道的不同,希望能用化學(xué)交聯(lián)質(zhì)譜(CXMS)判斷復(fù)合體中兩個蛋白的結(jié)合界面。那時只有常規(guī)肽段鑒定工具,董夢秋用18O標(biāo)記區(qū)分交聯(lián)肽段和普通肽段,通過大量搜索和輔助人工判斷,終于完成了任務(wù)。雖然研究很有意思,但因為沒有專用軟件工具,做起來很費勁。

        董夢秋2007年到北京生命研究所(NIBS)做PI,找到了中科院計算所賀思敏教授,從此董夢秋開始了與pFind 團隊的長期合作。他們致力于開發(fā)交聯(lián)質(zhì)譜技術(shù),打造出已經(jīng)成為業(yè)界標(biāo)桿的pLink軟件和一系列工作流程。

        交聯(lián)質(zhì)譜的價值

        董夢秋談到,“近年來質(zhì)譜技術(shù)在結(jié)構(gòu)生物學(xué)領(lǐng)域的重要性愈發(fā)彰顯?,F(xiàn)在結(jié)構(gòu)生物學(xué)家研究的蛋白質(zhì)復(fù)合體越來越大,種類、狀態(tài)越來越多,即使有強大的電鏡和晶體學(xué)手段也不一定能看清所有的關(guān)鍵性的結(jié)構(gòu)細節(jié)、狀態(tài)間的差異,或者不能確定組成亞基的化學(xué)計量比,他們的需求帶動了交聯(lián)質(zhì)譜、native MS和氫氘交換等技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展。看看結(jié)構(gòu)文章的作者名單就知道,很多都有質(zhì)譜專家的身影?!?/p>

        董夢秋實驗室和pFind 團隊的合作開展不到一年,Ruedi Abersold團隊就在Nature Methods上發(fā)表了他們開發(fā)的交聯(lián)質(zhì)譜鑒定軟件,但該軟件有一個明顯的缺陷:沒有假陽性率的估算,無法判斷鑒定結(jié)果的好壞。2012年董夢秋實驗室和pFind團隊合作開發(fā)的pLink軟件在《Nature Methods》發(fā)表。在這項工作中快速尋找候選肽、譜圖打分、評價、控制假陽性率等環(huán)節(jié)一步到位。該軟件和配套的方法流程還有一大好處:不要求必須使用穩(wěn)定同位素標(biāo)記的交聯(lián)試劑,僅需使用便宜上千倍的普通交聯(lián)試劑。迄今,pLink在全球有800多個用戶,被眾多新開發(fā)者當(dāng)作CXMS軟件的業(yè)界標(biāo)桿來比較。

        交聯(lián)質(zhì)譜讓結(jié)構(gòu)生物學(xué)研究如虎添翼

        質(zhì)譜研究結(jié)構(gòu)生物學(xué)的方法

        在介紹交聯(lián)質(zhì)譜前,董夢秋為我們普及了用質(zhì)譜研究結(jié)構(gòu)生物學(xué)的方法。在當(dāng)今的結(jié)構(gòu)生物學(xué)研究中,冷凍電鏡是主力。從單顆粒冷凍電鏡圖像中把形態(tài)相近的顆粒挑出來進行對齊、平均、三維重構(gòu),可以得到高分辨度的電子密度圖,然后搭建蛋白質(zhì)復(fù)合體的結(jié)構(gòu)模型??墒?,蛋白質(zhì)柔性區(qū)域的結(jié)構(gòu)無論用電鏡還是晶體學(xué)技術(shù)都很難看清楚,甚至完全不可見,這樣建模的時候會遇到斷頭路,往下接到哪兒是個問題。交聯(lián)質(zhì)譜數(shù)據(jù)告訴我們,兩個被交聯(lián)的氨基酸殘基空間距離不會超過某個上限。有了足夠多的交聯(lián)距離約束信息后,我們就可以把斷頭路接起來,并推斷出柔性區(qū)的位置和分布方式。目前很多結(jié)構(gòu)生物學(xué)實驗室在制備冷凍電鏡樣品時會分出一部分做交聯(lián)質(zhì)譜,后期匹配兩種數(shù)據(jù)以獲得更完整的結(jié)構(gòu)。而Native MS(非變性質(zhì)譜)可以提供蛋白質(zhì)復(fù)合體組成亞基的化學(xué)計量比,幫助搭建合理的結(jié)構(gòu)模型。Foot Printing(足跡法)用化學(xué)試劑標(biāo)記暴露在環(huán)境中的氨基酸殘基,酶解后可用質(zhì)譜檢測被修飾的肽段,從而了解哪些氨基酸分布在蛋白質(zhì)的外表面以及蛋白質(zhì)形成復(fù)合體后被包埋的區(qū)域。交聯(lián)質(zhì)譜數(shù)據(jù)中的mono-link肽段(交聯(lián)劑一端與肽段共價連接,另一端水解而形成的修飾單肽)也可以提供同類信息。氫氘交換不受化學(xué)修飾試劑的選擇性限制,可以做得更精細。

        交聯(lián)質(zhì)譜的基本原理

        研究蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與相互作用的傳統(tǒng)技術(shù),如核磁共振技術(shù)、X 射線晶體衍射技術(shù)等,對于蛋白質(zhì)的純度、結(jié)晶性和絕對量均有比較高的要求,限制了其廣泛應(yīng)用?;瘜W(xué)交聯(lián)結(jié)合質(zhì)譜技術(shù)(chemical cross-linking of proteins coupled with mass spectrometry),簡稱交聯(lián)質(zhì)譜技術(shù)、CXMS或XL-MS,是近年發(fā)展起來的新方法。它利用化學(xué)交聯(lián)劑 (chemical cross-linker) 處理蛋白質(zhì)樣品,將空間距離足夠接近、可以與交聯(lián)劑反應(yīng)的兩個氨基酸以共價鍵連接起來,然后利用基于高精度質(zhì)譜的蛋白質(zhì)組學(xué)手段分析交聯(lián)產(chǎn)物。交聯(lián)反應(yīng)發(fā)生在溶液態(tài),反映了蛋白的溶液構(gòu)象。

        交聯(lián)蛋白質(zhì)酶切后產(chǎn)生的交聯(lián)肽段的各種形式

        交聯(lián)蛋白質(zhì)酶切后可以產(chǎn)生三種交聯(lián)產(chǎn)物(如上圖):a.被交聯(lián)劑修飾的單肽 (交聯(lián)劑只一端交聯(lián)一條肽段,mono-linked peptide),Type-0 類型的交聯(lián)肽段;b.肽段內(nèi)部交聯(lián) (交聯(lián)劑兩端交聯(lián)同一條肽段,loop-linked peptide 或intra-linked peptide),Type-1類型的交聯(lián)肽段;c.肽段間交聯(lián) (交聯(lián)劑交聯(lián)兩條肽段,Inter-linked peptides),Type-2 類型的交聯(lián)肽段。其中,最有用的是Type-2類型。

        交聯(lián)質(zhì)譜的應(yīng)用實例

        第一個例子,同UCLA一個實驗室合作研究mTORC1激酶復(fù)合體以何種方式募集底物蛋白4E-BP1(J Biol Chem. 2014 Feb 21.)。mTORC1激酶復(fù)合體由mTOR、Raptor和LST8三個蛋白組成。有人認為募集4E-BP1的是mTOR,也有人認為是Raptor。mTORC1與4E-BP1的交聯(lián)質(zhì)譜結(jié)果表明只有Raptor N-端的第一個RNC結(jié)構(gòu)域同4E-BP1間有交聯(lián)。

        用交聯(lián)質(zhì)譜揭示Raptor和4E-BP1的作用界面信息

        依據(jù)交聯(lián)結(jié)果的距離約束信息構(gòu)建結(jié)構(gòu)模型,再用肽段競爭實驗進行生物學(xué)驗證,可以確認交聯(lián)質(zhì)譜結(jié)果可靠,mTORC1復(fù)合體中的Raptor亞基招募了4E-BP1。 如上圖所示,Raptor兩個α-螺旋(α-helix) 形成的“基座”與4E-BP1肽段(紫色)結(jié)合

        第二個例子,同NIBS一個遺傳學(xué)實驗室合作,研究裂殖酵母中兩個水解酶APE2和LAP2是如何通過一個叫NBR1的蛋白運送到溶酶體中的(Mol Cell. 2015 Sep 17.)。利用交聯(lián)質(zhì)譜發(fā)現(xiàn)APE2是關(guān)鍵,因為另外兩個蛋白都與它的N末端有交聯(lián)。去掉APE2 N端的5個氨基酸后再做實驗并用熒光標(biāo)記,證實了該結(jié)果。沒有這些N端的關(guān)鍵氨基酸結(jié)合位點,就不能形成三元復(fù)合體,兩個水解酶都無法進入溶酶體中。

        Nbr1、Ape2和Lap2的結(jié)合

        在第三個例子中,交聯(lián)質(zhì)譜與冷凍電鏡技術(shù)結(jié)合,解析核糖體前體的組裝過程(Nature, 2016,細胞核內(nèi)的核糖體組裝前體結(jié)構(gòu)揭示了裝配成熟因子的功能多樣性),合作者是清華大學(xué)高寧教授。核糖體前體在加工過程中,有很多組裝因子(Assembly factor)蛋白參與,組裝任務(wù)完成后它們被去除。比如,有很多組裝因子結(jié)合在pre-60S核糖體前體的ITS2區(qū)域,但它們的結(jié)構(gòu)未知(不知道積木塊兒長什么樣),不能用搭積木的方法歸屬該區(qū)域的電子密度。通過二級結(jié)構(gòu)搜索,比如把電鏡看到的長長短短的α-螺旋與二級結(jié)構(gòu)預(yù)測的α-螺旋進行比對,找到部分肽段的位置,再加上交聯(lián)質(zhì)譜信息一點點推斷、確認,最后全部解析這部分結(jié)構(gòu)。

        用冷凍電鏡+交聯(lián)質(zhì)譜揭示核糖體組裝前體結(jié)構(gòu)

        第四個例子是同清華大學(xué)王宏偉教授的合作研究(J Mol Biol., 2017)。WHAMM蛋白的作用是沿著微管鋪就的軌道運送囊泡(vesicle)。它一端結(jié)合囊泡,另一端結(jié)合微管。與微管結(jié)合后,WHAMM的微管結(jié)合域 (MTBD) 在冷凍電鏡中只能看到被稱為MBM(Microtube Binding Motif,圖中用紫色表示)的一小部分,它與微管緊密結(jié)合;其余部分(圖中用黃色表示)因為高度靈活(flexible),所以電鏡無法看清。通過交聯(lián)質(zhì)譜發(fā)現(xiàn), MBM(紫色部分)在沒有結(jié)合微管時與MTBD的其它區(qū)域(黃色)有大量交聯(lián),但結(jié)合了微管后就看不見了。該結(jié)果與冷凍電鏡結(jié)果互補,啟發(fā)我們得到一個合理的解釋,即MTBD結(jié)合微管前后發(fā)生了巨大的構(gòu)象變化,MBM與MTBD的其余部分原本緊挨著,一旦結(jié)合了微管兩邊就分開了,而且相互之間可以隨意擺動。

        用交聯(lián)質(zhì)譜揭示W(wǎng)HAMM和微管結(jié)合的、冷凍電鏡看不清的Flexible區(qū)域

        交聯(lián)質(zhì)譜還可以鑒定體內(nèi)天然發(fā)生的一些交聯(lián),如二硫鍵。關(guān)注蛋白質(zhì)藥物研發(fā)的生物制藥公司有很多這方面的需求。交聯(lián)質(zhì)譜還可以表征蛋白質(zhì)動態(tài)。董夢秋實驗室與武漢物理與數(shù)學(xué)研究所唐淳實驗室合作在JBC發(fā)表題為“Modeling protein excited-state structures from "over-length" chemical cross-links”的研究論文,成功開發(fā)了基于交聯(lián)質(zhì)譜的研究蛋白質(zhì)動態(tài) (protein dynamics) 的新方法,并發(fā)布了通用流程。通過交聯(lián)數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)計算發(fā)現(xiàn),結(jié)合了鈣離子但沒有結(jié)合配體肽段或蛋白的鈣調(diào)蛋白(Ca2+-CaM) 除了采取啞鈴狀的開放態(tài)構(gòu)象(基態(tài)),還有一種閉合態(tài)構(gòu)象,非常接近之前用NMR手段觀察到的激發(fā)態(tài)構(gòu)象。(生物谷Bioon.com)

         


        小編推薦會議  2019臨床質(zhì)譜與高端醫(yī)學(xué)檢驗發(fā)展論壇

        http://meeting.bioon.com/2019RWE?__token=liaodefeng


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