蛋白質(zhì)(protein)是構(gòu)成細(xì)胞的基本有機(jī)物,是生命活動(dòng)的主要承擔(dān)者。機(jī)體所有重要的組成部分都需要有蛋白質(zhì)的參與,可以說沒有蛋白質(zhì)就沒有生命。
所有蛋白質(zhì)都是由20種不同氨基酸連接形成的多聚體。要發(fā)揮生物學(xué)功能,蛋白質(zhì)需要正確折疊為一個(gè)特定構(gòu)型,主要是通過大量的非共價(jià)相互作用來實(shí)現(xiàn)。因此,想要了解蛋白質(zhì)的作用機(jī)制,常常需要測定蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)解析是分子生物學(xué)的核心課題,對(duì)于人們認(rèn)識(shí)蛋白質(zhì)的功能,理解疾病的發(fā)病機(jī)理,進(jìn)行藥物設(shè)計(jì)和疾病治療等都具有非常重要的意義。
目前測定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的主要實(shí)驗(yàn)方式包括X射線晶體學(xué)、核磁共振譜學(xué)和電子顯微學(xué)等,近年來,冷凍電鏡技術(shù)在測定生物大分子結(jié)構(gòu)方面也取得了突破性的進(jìn)展。DeepMind 公司開發(fā)的AlphaFold已經(jīng)可以從蛋白質(zhì)序列預(yù)測蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu),但其準(zhǔn)確性還有待提升,其結(jié)果也只能作為預(yù)測結(jié)果使用。
蘭州大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院教授路永鋼課題組與蘭州大學(xué)生命科學(xué)院副教授朱莉以及美國歐道明大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授何靜合作,提出了一種基于球面嵌入的蛋白質(zhì)三維重構(gòu)算法,有助于從冷凍電鏡圖像中重構(gòu)出更加準(zhǔn)確的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)。
在該論文的實(shí)驗(yàn)工作中,課題組分別使用了模擬數(shù)據(jù)集和兩組真實(shí)數(shù)據(jù)集對(duì)算法進(jìn)行了評(píng)價(jià)。通過與目前常見的幾種算法(Synchronization、LUD、EMAN 2.1和RELION-2)進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了所提算法的有效性。模擬數(shù)據(jù)由大腸桿菌70S核糖體對(duì)應(yīng)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)通過計(jì)算機(jī)模擬投影生成。真實(shí)數(shù)據(jù)使用了從EMPIAR數(shù)據(jù)庫下載的惡性瘧原蟲80S核糖體數(shù)據(jù)集(EMPIAR-10028)的冷凍電鏡圖像,以及Hedgehog受體補(bǔ)丁與納米抗體TI23復(fù)合物(EMPIAR-10328)的冷凍電鏡圖像。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該論文提出的球面嵌入算法可以更準(zhǔn)確地估計(jì)投影方向,并且在噪聲比較高的情況下(例如SNR=0.1或0.2等),該算法能大大降低投影角估計(jì)的誤差。三維重構(gòu)的結(jié)果也證明了利用該算法在不同噪聲水平及不同數(shù)量的投影圖像上進(jìn)行重構(gòu)時(shí)都具有一定的優(yōu)越性,得到的重構(gòu)結(jié)果具有更高的分辨率,也更加接近于真實(shí)結(jié)構(gòu)。
相關(guān)論文《3D reconstruction from cryo-EM projection images using two spherical embeddings》于4月4日在線發(fā)表于《自然·通訊生物學(xué)》。
參考資料來源:中國科學(xué)報(bào)
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原標(biāo)題:蛋白質(zhì)三維重構(gòu)新算法提出 有助于提高蛋白質(zhì)冷凍電鏡投影圖像準(zhǔn)確度
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