Белки представляют собой: Белки, жиры, углеводы. Справка — РИА Новости, 23.08.2010

Содержание

Что представляют собой вакцины против коронавирусной инфекции (COVID-19)

В случае с этими вакцинами в организм вводится наследственная информация вируса в виде ДНК или мРНК.

ДНК (дезоксирибонуклеиновая кислота) – это большая молекула, которая является носителем наследственной информации. мРНК (матричная рибонуклеиновая кислота) – это молекула немного меньшего размера, которая создается на основе информации из ДНК. На основе информации из мРНК в организме синтезируется определенный новый белок. мРНК сохраняет свою функциональность в течение короткого срока – от нескольких часов до нескольких дней.

Поскольку мРНК-вакцина содержит информацию только об одном конкретном вирусном белке, создание целого вируса на основе этой мРНК внутри нашей клетки невозможно. мРНК также не способна войти в состав нашей ДНК.

В сравнении с белка́ми мРНК представляет собой более простую молекулу. Поэтому производство мРНК в целом проходит быстрее, чем в случае с вакцинами, которые использовались до сих пор.

 

На основе ДНК или мРНК организм может синтезировать часть вируса, то есть белок. В случае с коронавирусом SARS-CoV-2 такой частью является шиповидный (спайковый) белок на поверхности вирусной частицы. Иммунная система организма распознает шиповидный белок коронавируса как чужеродный объект и начинает вырабатывать против него антитела.

Инновационность мРНК-вакцины заключается в том, что она содержит в себе информацию только о шиповидном (спайковом) белке вируса. Синтез вирусного шиповидного белка (антигена) на основании этой информации – это уже задача нашего организма. Иными словами, мРНК-вакцина – это своего рода «рецепт», по которому организм вырабатывает необходимый компонент.

Зарегистрированные в Европейском Союзе вакцины от компаний Pfizer и Moderna содержат в себе «рецепт» создания шиповидного белка вируса SARS-CoV-2.

 

В случае с ДНК-вакцинами «рецепт» создания вирусного антигена вводится внутрь клеток организма с использованием другого вируса. ДНК, кодирующая шиповидный белок вируса SARS-CoV-2, помещается в неспособный к размножению «вспомогательный вирус», который помогает доставить ее внутрь клетки. Осуществляющий транспортировку вирус называют вектором. При разработке вакцин против COVID-19 в качестве векторов используют в основном аденовирусы, которые сами по себе не вызывают заболевания и не входят в состав ДНК наших клеток. Такие вакцины тоже являются относительно новыми. Вакцины такого типа против коронавируса разработали компании Astra Zeneca и Janssen Vaccines & Prevention B.V.

В «Сириусе» создают алгоритм для поиска новых антител

В июле в рамках научно-исследовательского проекта «Предсказание структуры белка» школьники «Сириуса» создают алгоритм, который позволит предсказывать строение антител – специфичных белков организма, которые борются с инфекциями и патогенами. Препараты на основе искусственно созданных антител используются в терапии рака и аутоиммунных заболеваний, однако эти белки нельзя синтезировать наобум. Нужно сперва смоделировать их структуру, что до сих пор остается сложной задачей.

Антитела, или иммуноглобулины, — это белки плазмы крови, способные обезвреживать бактерии, вирусы и токсины, попадающие в организм. По своей форме антитела напоминают трилистник, на двух концах которого есть активные участки – специальные петли. Этими своеобразными лассо белки ловят агрессоров и нейтрализуют их.

В медицине используют способность антител связывать не только инородные компоненты, но и собственные клетки организма, которые по какой-то причине перестали выполнять свои функции. Например, некоторые антитела могут обнаруживать раковые клетки и сигнализировать иммунитету, что надо их уничтожить. На таком свойстве иммуноглобулинов основана таргетная, то есть прицельная, терапия рака. Но чтобы антитело распознало в опухоли врага, нужно специальным образом настроить молекулу белка: создать в ней активный участок, заточенный атаковать определенную мишень.

Обратные процессы происходят, когда у человека появляется аутоиммунное заболевание. Тогда клетки иммунной системы становятся слишком враждебными по отношению к здоровым тканям. Терапия антителами применяется и в этих случаях.

Алгоритм, создаваемый школьниками, позволит предсказывать у антител структуру активных участков, или петель. «Сами антитела очень похожи друг на друга, главное различие – как раз в петлях. Поэтому основную структуру мы можем моделировать достаточно хорошо, а вот с активными участками возникают проблемы. При изменении петель сильно меняется структура белка, готовых решений нет, новый кусочек приходится фолдировать с нуля», – говорит преподаватель направления «Большие данные» Ольга Большакова, сотрудница департамента вычислительной биологии BIOCAD.

Как и аналоги, новая программа будет оценивать потенциальную энергию предсказанной молекулы белка. Чем меньше эта энергия, тем более вероятно, что реальное соединение будет иметь такое пространственное строение. Но на этом сходство с существующими алгоритмами заканчивается. Исследователи планируют подбирать структуру белка другим, более точным методом.

Идея в том, чтобы случайным образом или по шаблонам генерировать много цепочек из аминокислот, а затем сгибать их, сворачивать при помощи алгоритма циклического координатного спуска. Цепочки пошагово сворачиваются таким образом, чтобы на последнем шаге сомкнуться в петлю. Потом каждую из этих петель примеряют к основной структуре антитела и выбирают ту петлю, с которой у него общая энергия молекулы минимальна. Такой белок уже можно синтезировать.

«Наш проект делится на несколько больших частей, – рассказывает его участница Людмила Скаковская из Омска. – Сперва мы собираем данные из Protein Data Bank (PDB). Это международная база, в которой собраны все известные структуры белков. Но эти данные сырые, поэтому мои коллеги обрабатывают их. После обработки мы получаем информацию о том, как именно расположены фрагменты белковой молекулы друг относительно друга, какие углы между ними, какие расстояния. Затем мы выделяем информацию о петлях и усредняем ее. Так находится базовая структура петли, определением которой я и занимаюсь».

Чтобы протестировать алгоритм, ребята также используют данные из дата-банка, сравнивая белки с родной петлей с теми, которым ее достроили.

После того, как программу протестируют на существующих структурах и убедятся в ее эффективности, алгоритм включат в веб-сервис для фолдинга (сворачивания) белков, который разрабатывает BIOCAD.

В компании уже создан веб-интерфейс, куда можно ввести последовательность аминокислот и на выходе получить трехмерную структуру белка. «То, что напишут ребята, мы обязательно встроим к себе, чтобы уточнить предсказание петель, – отмечает Ольга Большакова. – Мы знаем, как работает алгоритм координатного спуска, поэтому уверены, что он гарантированно поможет нам стать лучше. Сейчас наш сервис подбирает в базе наиболее похожий шаблон, но такого часто нет. Паттерн может отличаться от выбранной последовательности петли более, чем на 80%, это дает совсем не ту структуру, которая нужна. Проект ребят – это живой проект, очень нужный и значимый».

Российские ученые исправили ошибку в модели структуры важнейшего белка мышц — Наука

ТАСС, 12 февраля. Российские биологи обнаружили, что белок актин, один из важнейших компонентов мышц, по своей структуре похож не на двойную спираль, а на лестницу. Благодаря этому уточнению можно будет создать более эффективные лекарства от мышечных патологий, пишет пресс-служба Института теоретической и экспериментальной биофизики РАН.

«Исправление ошибок в модели позволит повысить эффективность разработки фармпрепаратов для лечения заболеваний, связанных с дефектами актиновых молекул. Речь идет прежде всего, об актиновой и немалиновой миопатиях – тяжелых формах генетических мышечных патологий, которые серьезно влияют на качество и продолжительность жизни», – говорится в сообщении.

Актин – один из самых распространенных компонентов клеток людей и других многоклеточных существ. Очень много этого белка находится в мышцах. Там он отвечает за активацию другого важного белка – миозина, – который непосредственно порождает мышечные сокращения.

Структуру актина ученые выяснили в 1960-х годах. Они предполагали, что по форме этот белок похож на двойную спираль. Однако в последние годы биологи начали сомневаться в этом. Дело в том, что результаты некоторых экспериментов с актином не соответствовали классической теории строения этого белка.

Российские ученые под руководством ведущего научного сотрудника ИТЭБ РАН Оксаны Галзитской проверили эти подозрения на практике. Они изучили трехмерную форму целых и частично разрушенных молекул актина с помощью трансмиссионного электронного микроскопа.

Обработав образцы белка протеазами – ферментами, которые расщепляют пептидные связи в молекулах белков, ученые следили, как появляющиеся в результате этого разрушения меняли форму молекул нитеобразной формы актина. Биологи пришли к выводу, что эти повреждения действительно не соответствовали классическим представлениям о строении актина.

В частности, оказалось, что на все участки молекулы ферменты действовали примерно одинаково.  Однако если бы белок был закручен в двойную спираль, такого не могло происходить. Исследователи пришли к выводу, что на самом деле структура актина похожа на лестницу, которая состоит из наложенных друг на друга повторяющихся участков.

Ученые надеются, что это открытие поможет создать более эффективные лекарства от болезней мышц, которые связаны с нарушениями в работе актина, а также позволит разрешить противоречия, которые появились при изучении свойств этого белка из-за ошибочного определения его структуры.

Белки как молекулы. Состав, структура и функции белков

Белки выполняют ведущую роль в жизни организмов, преобладая в них и количественно. В теле животных они составляют 40-50% сухой массы, в растениях – 20-35%. Это самая разнообразная группа молекул – как химически, так и функционально. Состав и структура белков определяет огромное разнообразие их функций в клетке: их так много, что невозможно перечислить и описать их все. Однако можно сгруппировать эти функции в следующие восемь категорий. Но этот список также будет неполным.

    1. Ферментативная (каталитическая). Ферменты имеют белковое происхождение. Это трёхмерные глобулярные (свёрнутые) белки, плотно прилегающие к молекуле для её расщепления или сборки. Такая подгонка ускоряет специфические химические реакции в клетке.
    2. Защитная. Другие глобулярные белки используют свою форму для распознавания чужеродных микроорганизмов и раковых клеток. Эти приёмные устройства формируются эндокринной и иммунной системами. Многие живые организмы выделяют белки, ядовитые для других. Токсины синтезируют ряд животных, грибов, растений, микроорганизмов. В свою очередь, некоторые организмы способны вырабатывать антитоксины, которые подавляют действие этих ядов.
    3. Транспортная. Глобулярные белки присоединяют и транспортируют мелкие молекулы и ионы. Например, транспортный белок гемоглобин переносит кислород и углекислоту с потоком крови. Мембранные транспортные белки помогают молекулам и ионам двигаться через плазмалемму. Альбумины крови транспортируют жирные кислоты, глобулины – ионы металлов и гормоны.
    4. Структурная. Белковые молекулы входят в состав всех клеточных мембран и органоидов. Из белков построены элементы цитоскелета, сократительные структуры мышечных волокон. Структурными являются кератин в волосах, фибрин в сгустках крови, коллаген в коже, связках, сухожилиях и костях. В состав связок, стенок артерий и лёгких входит также структурный белок эластин.
    5. Двигательная. Сократительные белки обеспечивают способность клеток, тканей, органов и целых организмов изменять форму, двигаться. Мышцы сокращаются за счёт движения двух видов белковых нитей: актина и миозина. Контрактильные (лат. contraho, contractum – стягивать, сокращать) протеины играют ключевую роль в цитоскелете и передвижении веществ внутри клетки. Белок тубулин также входит в состав микротрубочек веретена деления, ресничек и жгутиков эукариотических клеток.
    6. Регуляторная. Крошечные белки, называемые гормонами, служат межклеточными посланниками в теле животных. Другие белки регулируют синтез РНК на ДНК, включая и выключая гены. Кроме того белки получают информацию, действуя в качестве рецепторов клеточной поверхности (эту функцию иногда считают отдельной, называя рецепторной).
    7. Запасающая. Кальций и железо хранятся в организме в виде ионов, связанных с белками хранения. В семенах растений запасаются резервные белки, которые используются зародышем при прорастании, а затем и проростком как источник азота.
  1. Энергетическая. После расщепления до аминокислот белки могут служить источником энергии в клетке. При полном окислении 1 г белка выделяется 17,6 кДж энергии. Однако белки расходуются на энергетические нужды лишь в крайних случаях, когда исчерпаны запасы углеводов и липидов.
Сравнительный размер молекул белков. Слева направо: антитело (IgG) (150 кДа), гемоглобин (66,8 кДа), гормон инсулин, фермент аденилаткиназа и фермент глютаминсинтетаза.
Автор: en:User:Gareth White, CC BY-SA 2.0

Функции белков

 

Функция Класс белка Образцы Примеры использования
Каталитическая Ферменты Карбогидразы Расщепляют полисахариды
Протеазы Разрушают белки
Полимеразы Синтезируют нуклеиновые кислоты
Киназы Фосфорилируют сахара и белки
Защитная Иммуноглобулины Антитела Маркируют чужеродные белки для элиминации (удаления)
Токсины Змеиный яд Блокирует нервные импульсы
Клеточные белки-антигены МНС-белки (главный комплекс гистосовместимости) Опознание чужеродных белков
Транспортная Циркуляционные транспортёры Гемоглобин Переносит кислород и углекислый газ крови
Миоглобин Переносит кислород и углекислый газ в скелетных мышцах и мышце сердца
Цитохромы Транспортируют электроны
Мембранные транспортные белки Натриево-калиевый насос Возбуждение мембраны
Протонный насос Хемиосмос
Транспортёр глюкозы Транспортирует глюкозу в клетки
Структурная Волокна Коллаген Образует хрящ
Кератин Формирует волосы, ногти, перья и др.
Фибрин Образует сгустки крови
Двигательная Мускулы Актин Сокращение мышечных волокон
Миозин Сокращение мышечных волокон
Регуляционная Осмотические белки Сывороточный альбумин Поддерживает осмотическую концентрацию крови
Регуляторы генов Репрессор Регулирует транскрипцию
Гормоны Инсулин Контролирует уровень глюкозы в крови
Вазопрессин Увеличивает задержку воды почками
Окситоцин Регулирует сокращение матки и выделение молока
Запасающая Ион-связывание Ферритин Хранит железо, особенно в селезёнке
Казеин Хранит ионы в молоке
Кальмодулин Связывает ионы кальция

Белки – это полимеры

Белки, или протеины – это нерегулярные (не имеющие определённой закономерности в последовательности мономеров) полимеры, состоящие из мономеров, называемые аминокислотами. Протеины, в состав молекул которых входит от пятидесяти до нескольких тысяч остатков аминокислот, называются белками. Молекулы с меньшим количеством мономеров именуются пептидами.

Общие сведения о пептидах и белках

Белок состоит из одной или нескольких длинных неразветвлённых цепей. Каждая цепь называется полипептидом и состоит из аминокислот, скреплённых пептидными связями. Термины «белок» и «полипептид» часто используются свободно, что может вызывать путаницу. Для белка, который включает только одну полипептидную цепь, оба термина являются синонимами.

В природе существуют около 500 аминокислот. В образовании белков обычно (но не всегда) участвуют только 20 из них – их называют белокобразующими. Порядок соединения мономеров в белке определяет его структуру и функции. Многие учёные считают, что аминокислоты были первыми органическими молекулами, появившимися на Земле. Возможно, океаны, которые существовали в начале истории нашей планеты, содержали большое их разнообразие.

Белокобразующие аминокислоты

Автотрофные организмы синтезируют все необходимые им аминокислоты из продуктов фотосинтеза и азотсодержащих неорганических соединений. Для гетеротрофов источником аминокислот являются продукты питания. В организме человека и животных некоторые аминокислоты могут синтезироваться из продуктов обмена веществ (в первую очередь — из других аминокислот). Такие аминокислоты называются заменимыми.

Другие же, так называемые незаменимые аминокислоты, не могут быть собраны в организме и поэтому должны постоянно поступать в него в составе белков пищи. Протеины, содержащие остатки всех незаменимых аминокислот, называются полноценными. Неполноценные белки – это те, в составе которых отсутствуют остатки тех или иных незаменимых аминокислот.

Незаменимыми аминокислотами для человека являются: триптофан, лизин, валин, изолейцин, треонин, фенилаланин, метионин и лейцин. Для детей незаменимыми являются также аргинин и гистидин.

Полипептидные цепи могут быть очень длинными и включать самые разные комбинации аминокислотных остатков. Каждый конкретный белок характеризуется строго постоянным составом и последовательностью аминокислот.

Димер мембранного белка кальсеквестрина.
Deposition authors: Wang, S., Trumble, W.R., Liao, H., Wesson, C.R., Dunker, A.K., Kang, C., CC BY 3.0

Белки, образованные только остатками аминокислот, называются простыми. Сложными являются протеины, имеющие в своём составе компонент неаминокислотной природы. Это могут быть ионы металлов (Fe2+, Zn2+, Mg2+, Mn2+), липиды, нуклеотиды, сахара и др. Простыми белками являются альбумины крови, фибрин, некоторые ферменты (трипсин) и др. Сложные белки – это большинство ферментов, иммуноглобулины (антитела).

Состав аминокислот

Аминокислоты, как следует из их названия, содержат основную аминогруппу (— NH2), а также кислотную карбоксильную группу (—COOH), обе они связаны с центральным атомом углерода. Углерод дополнительно скреплен с водородом и функциональной белковой группой, называемой радикалом (R). Эти компоненты полностью заполняют все связи центрального атома углерода.

Общая структура α-аминокислот, составляющих белки (кроме пролина).
Автор: User:X-romix

Уникальный характер каждой аминокислоты определяется природой группы радикала. Обратите внимание, что если группа радикала не содержит атома водорода (Н), как в глицине, то аминокислота хиральна и может существовать в форме двух энантиомеров: d или L. В белках живых систем содержатся обычно α (L)-аминокислоты, а β (d)-аминокислоты встречаются крайне редко.

Группа радикала определяет химические свойства аминокислот – они могут быть полярными или неполярными, гидрофобными или гидрофильными. Серин с радикалом -CH2OH является полярной молекулой, Аланин, который имеет –CH3 как группу радикала – неполярен.

Существуют также основные аминокислоты (более чем с одной аминогруппой) и кислые аминокислоты (более чем с одной карбоксильной группой). Наличие дополнительной амино- или карбоксильной группы оказывает влияние на свойства аминокислоты, которые играют определяющую роль в формировании пространственной структуры белка.

В состав радикала некоторых аминокислот (например, цистеина) входят атомы серы. Все 20 аминокислот сгруппированы в пять химических классов, основанных на группе их радикала.

  1. Неполярные аминокислоты, такие как лейцин, часто имеют в качестве радикала —CH2 или —CH3.
  2. Полярные незаряженные аминокислоты, такие как треонин, с радикалом, содержащим кислород или гидроксильную группу (-OH).
  3. Заряженные аминокислоты, такие как глутаминовая кислота, с радикалом, имеющим кислоты или основания, способные к ионизации.
  4. Ароматические аминокислоты, такие как фенилаланин, имеющий группу радикала, содержащую органическое (углеродное) кольцо с чередованием одиночных и двойных связей. Они также неполярны.
  5. Аминокислоты, обладающие особыми функциями и свойствами. Например, метионин, который часто является первой аминокислотой в цепи белков, пролин, вызывающий перегибы в цепях, цистин, связывающий цепи вместе.

Каждая аминокислота влияет на форму белка по-разному, в зависимости от химической природы боковых групп. Например, части белковой цепи с многочисленными неполярными аминокислотами сворачиваются внутрь своей цепи путём гидрофобного исключения.

Белки и пептидные связи

В дополнении к группе радикала каждая аминокислота имеет положительно заряженную аминогруппу (NH3 +) на одном конце и отрицательно заряженную гидроксильную группу (COO -) на другом. Амино- и карбоксильные группы у пары аминокислот могут подвергаться реакции дегидрации (выделение молекулы воды) с образованием ковалентной связи. Ковалентная связь, скрепляющая две аминокислоты, называется пептидной. Скреплённые таким способом аминокислоты не могут свободно вращаться вокруг N-C связи. Этот факт является основным фактором образования конструкции белковых молекул.

Пептидная связь

Наличие как основной, так и кислотной групп обусловливает амфотерность (проявление как кислотных, так и основных свойств) и высокую реакционную способность аминокислот.

При соединении двух аминокислот образуется дипептид. На одном конце молекулы дипептида находится свободная аминогруппа, на другом — свободная карбоксильная группа. Благодаря этому дипептид может присоединять к себе другие аминокислоты, образуя олигопептиды. Если таким образом соединяется более 10 остатков аминокислот, то образуется полипептид.

Новаторская работа Фредерика Сангера в начале 1950-х годов доказала, что каждый вид белка имеет определённую аминокислотную последовательность. Для отщепления аминокислот он использовал химические методы, после этого определял их. Сангер преуспел в расшифровке аминокислотной последовательности инсулина. Он продемонстрировал, что все молекулы инсулина имеют одинаковый состав аминокислот.

Уровни структурной организации белков

Форма белка определяет его функцию. Один из способов изучить что-то столь же маленькое как белок – посмотреть на него при помощи коротковолнового излучения, которое представлено рентгеновскими лучами. Рентгеновские лучи пропускают через белок для получения дифракции его узора. Эта картинка кропотливо анализируется и позволяет исследователю построить трёхмерное изображение молекулы с положением каждого её атома. Первым белком, проанализированным таким образом, был миоглобин; вскоре такому же анализу был подвергнут связанный с ним белок гемоглобин.

Когда было изучено достаточное количество протеинов, стал очевиден общий принцип их строения: в каждом исследованном белке все внутренние аминокислоты, такие как лейцин, валин и фенилаланин, неполярны. Тенденция воды к исключению неполярных молекул буквально толкает такие части цепи аминокислот внутрь протеина. Неполярные аминокислоты вынуждены тесно контактировать друг с другом, оставляя мало свободного места внутри молекулы. Полярные и заряженные аминокислоты концентрируются на поверхности белка, за исключением немногих, играющих ключевые функциональные роли.

Структура белков, как правило, описывается как иерархия четырёх уровней: первичного, вторичного, третичного и четвертичного. Мы рассмотрим эту точку зрения, а затем интегрируем её с более современным подходом, вытекающим из расширяющихся знаний о белковой структуре.

Уровни организации молекул белка

Первичная структура белков

Первичная структура белка – это его аминокислотная последовательность, т. е. это цепочка из множества аминокислотных остатков, соединённых пептидными связями. Это наиболее важная структура, так как именно она определяет форму, свойства и функции белка. На основе первичной структуры создаются другие формы молекулы.

Группы радикалов, которыми отличаются аминокислоты, не играют роли в пептидной цепи белков и протеин может включать любую последовательность аминокислот. Так как любая из 20 аминокислот может появиться в любом месте, белок, содержащий 100 мономеров, может образовать любую из 20 100 различных аминокислотных последовательностей. Это важное свойство белков позволяет им быть разнообразными, но каждый из них функционирует только при определённой аминокислотной последовательности.

Вторичная структура белка

Боковые и пептидные группы полипептидных цепей могут образовывать водородные связи. Вторичная структура белка возникает в результате связывания атомов водорода NH-групп и кислорода CO-групп. Полипептидная цепь при этом спирально закручивается. Водородные связи слабые, но благодаря их большому числу они обеспечивают стабильность этой структуры. Спиральную конфигурацию имеют, например, молекулы кератина, миозина и коллагена.

Водородные связи пептидов могут образовываться с водой. Если связей с водой будет слишком много, белки не смогут приобрести глобулярной структуры. Лайнус Полинг предположил, что пептидные группы могут взаимодействовать друг с другом, если пептид свёрнут в спираль, которую он назвал α-спиралью. Этот вид регулярного взаимодействия в пептиде формирует его вторичную структуру.

Вторичная структура инсулина

Другая форма вторичной структуры формируется между зонами пептида, расположенными в один ряд, в результате чего получается плоская молекула, собранная в складки, называемая β-листом. Части белка могут быть либо параллельными, либо антипараллельными – в зависимости от того, являются ли смежные участки пептида ориентированными в одном или в противоположном направлении.

Эти два вида вторичной структуры создают зоны белка – цилиндрические (α-спирали) и плоские (β-листы). Конечная структура белка может включать области каждого типа вторичной структуры. Например ДНК-связывающие белки обычно имеют области α-спирали, которые могут лежать поперёк ДНК и взаимодействовать непосредственно с основаниями ДНК. Белки порины, образующие отверстия в мембранах, состоят из β-листов. В гемоглобине α и β-структуры (глобины) имеют в молекуле свои зоны.

Вторичная структура белков

Третичная структура белков

Окончательная структура химически связанных белков называется третичной. Третичная структура формируется за счет образования водородных, ионных и других связей, возникающих в водной среде между разными группами атомов белковой молекулы вторичной структуры.

У некоторых белков важную роль в образовании третичной структуры играют S – S связи (дисульфидные) между остатками цистеина (аминокислоты, содержащей серу). При этом полипептидная спираль укладывается в своеобразный клубок (глобулу) таким образом, что гидрофобные аминокислотные радикалы погружаются внутрь глобулы, а гидрофильные располагаются на поверхности и взаимодействуют с молекулами воды. Третичной структурой определяются специфичность белковых молекул, их биологическая активность. Её имеют многие белки, например миоглобин (белок, который участвует в создании запаса кислорода в мышцах) и трипсин (фермент, расщепляющий белки пищи в кишечнике).

Третичная структура стабилизируется рядом сил, в том числе:

  • водородными связами между радикалами различных аминокислот;
  • электростатическим притяжением радикалов с противоположными зарядами;
  • гидрофобным исключением неполярных радикалов;
  • ковалентными дисульфидными связами.

На стадии третичной структуры по форме молекул белки можно разделить на две группы:

  • глобулярные – имеют округлую форму. Такую форму имеют глобулины и альбумины крови, фибриноген, гемоглобин;
  • фибриллярные – характеризуются вытянутой, нитевидной формой молекул. Это кератин, коллаген, миозин, эластин и др.

Четвертичная структура белка

Когда два или более полипептида связываются с образованием функционального белка, отдельные его цепи называются субъединицами. Расположение этих субъединиц и есть четвертичная структура. Субъединицы в таких белках чаще всего неполярны, поэтому они не связаны химически и отвечают за отдельные виды деятельности. Прочность четвертичной структуры обеспечивается взаимодействием слабых межмолекулярных сил.

Четвертичная структура характерна для белка гемоглобина. Вспомните, что гемоглобин состоит из двух α-цепей и двух β-цепей, а ещё в его состав входит небелковый компонент – гем.

Субъединицы располагаются в их окончательной четвертичной структуре. Это конечная структура некоторых, но не всех белков. У протеинов, которые состоят только из одной полипептидной цепи, например у фермента лизоцима, конечной структурой является третичная.

Мотивы и домены – структурные элементы белков

Ручное определение последовательности аминокислот в белке – трудоёмкая работа. Эту ситуацию изменило открытие способности хранения информации о белке молекулой ДНК. Первоначально геном человека был расшифрован вручную. Появление технологий следующего поколения привело к заметному ускорению секвенирования.

Сегодня расшифрованы более 40 000 бактериальных геномов и почти 8 000 геномов эукариот, в том числе 80 последовательностей генов млекопитающих. Так как состав ДНК имеет непосредственное отношение к последовательности аминокислот в белках, у биологов теперь есть огромная база данных строения протеинов.

Новая информация заставила задуматься о логике генетического кода и основных закономерностях структуры белка. Исследователи до сих пор рассматривают иерархическую систему из четырёх уровней как важную, но в лексикон биологов вошли и новые термины: мотив укладки и белковый домен.

Мотив укладки белковых молекул

Когда биологи обнаружили третичную структуру белка (ещё более трудоёмкая работа, чем определение последовательности аминокислот в цепи), они заметили сходные элементы, расположенные в непохожих белках. Подобные структуры называются мотивами, а иногда «сверхсекундными структурами». Термин «мотив» заимствован из искусства и относится к тематическому повторяющемуся элементу в музыке или дизайне.

Один общий мотив β-α-β образует так называемую «складку Россмана» у большого количества протеинов. Вторым часто встречающимся мотивом является β-баррель, который представляет собой β-лист, сложенный по кругу, чтобы сформировать трубку. Третий тип мотива – спираль-поворот-спираль, состоит из двух α-спиралей, разделённых изгибом. Его используют белки для связывания с молекулой ДНК.

Логику структуры мотивов укладки исследователи до сих пор не могут понять. Вероятно, если аминокислоты являются буквами в языке белков, то мотивы представляют собой повторяющиеся слова или фразы. Мотивы укладки помогли определить неизвестные функции белков, а база данных белковых мотивов используется для поиска новых неизвестных протеинов.

Мотивы укладки являются довольно консервативными и встречаются в белках, которые не имеют ни функциональных, ни эволюционных связей. Определение мотивов укладки лежит в основе физической, или рациональной классификации белков.

Белковые домены

Домены – это функциональные единицы в виде глобулы внутри более крупной структуры белков. Их можно рассматривать как субструктуры внутри третичной структуры белка. В языке белков это «абзацы». Большинство белков состоит из нескольких доменов, которые выполняют различные части функций протеинов.

Во многих структурах эти домены могут быть физически разделены. Например, так устроены факторы транскрипции – белки, которые связываются с ДНК и инициируют построение РНК по комплементарной ей ДНК. Было выяснено, что если ДНК-связывающие области поменять местами с факторами транскрипции, специфичность фактора может быть изменена без изменения его способности стимулировать транскрипцию. Эксперименты по замене доменов были проведены со многими факторами транскрипции, и они указывают, что активационные и ДНК-связывающие домены действуют отдельно.

Эти образования также могут помогать протеинам складываться. По мере того, как полипептидная цепь приобретает свою структуру, домены принимают правильную форму. Это действие может быть продемонстрировано экспериментально. Искусственное продуцирование фрагмента полипептида, который образует домен в интактном белке, показывает, что фрагмент складывается, чтобы сформировать такую же структуру, как у прототипа.

Процесс складывания, белки-шапероны

Первоначально биохимики думали, что новоиспечённые белки сворачиваются спонтанно, пробуя различные конфигурации, как гидрофобные взаимодействия с водой толкают неполярные аминокислоты внутрь белков до тех пор, пока не будет достигнута их окончательная структура. Оказалось, что эта точка зрения слишком проста. Цепи протеинов могут быть сложены многими способами, поэтому пробы и ошибки заняли бы слишком много времени. По мере того как первичная цепь складывается, приобретая финальную структуру, неполярные «липкие» внутренние участки во время промежуточных стадий обнажаются. Если эти промежуточные формы поместить в пробирку со средой, идентичной той, что внутри клетки, они прилипают к другим, и нежелательные белки-партнёры образуют клейкую массу.

Как клетки избегают того, чтобы их белки слипались в массу? Ответ на вопрос появился во время изучения необычных мутаций, которые спасают бактериальные клетки от размножения внутри них вирусов. При этом белки вирусов, произведённые внутри клетки, не могут сложиться как следует. Дальнейшее исследование помогло выяснить, что клетки содержат белки-шапероны, помогающие другим белкам складываться правильно.

Свёртывание белков

В настоящее время молекулярные биологи выявили массу белков, действующих как шапероны. Это большой класс полимеров, который можно разделить на подклассы. Представители шаперонов были найдены в каждом исследуемом организме. Некоторые из них, называемые тепловыми шоковыми белками, вырабатывается в ответ на повышение температуры тела. Высокие температуры служат фактором денатурации белков, шоковые белки-шопероны помогают белкам правильно сворачиваться и в такой ситуации.

Один из хорошо изученных классов этих белков, названных шаперонинами, был изучен у кишечной палочки (Escherichia coli). У мутантов при инактивации шаперонинов 30% бактериального белка не складывались должным образом. Шаперонины собираются в комплекс, напоминающий цилиндрический контейнер. Белки могут заходить в этот контейнер, и даже неправильно сложенные молекулы складываются там заново.

Исследователи склонны думать о белках как о фиксированных структурах, но это не относится к шаперонинам. Их гибкость поразительна. Видимо, это нужно им для выполнения своих функций. Клетки используют эти белки для складывания некоторых молекул протеинов и восстановления их неправильной структуры.

Денатурация инактивирует белки

Еще одной важной особенностью белков является то, что они проявляют свою активность лишь в узких температурных рамках и в определённом диапазоне кислотности среды.

Если условия, окружающие белок, изменяются, то он может частично потерять свою структуру или полностью развернуться. Этот процесс называется денатурацией. Белки могут быть денатурированы, когда рН, температура или ионная концентрация окружающего раствора изменена. Денатурация происходит вследствие разрыва водородных, ионных, дисульфидных и других связей, стабилизирующих пространственную структуру белковых молекул. При этом может утрачиваться их четвертичная, третичная и даже вторичная структуры.

Денатурированные белки как правило биологически неактивны. Это особенно значимо в отношении ферментов: так как почти каждая химическая реакция происходит при их помощи, жизненно важно, чтобы они функционировали нормально.

До появления морозильников и холодильников единственным способом предохранения продуктов от размножения в них микроорганизмов было хранение их внутри раствора, содержащего высокую концентрацию соли или уксуса, которые денатурировали ферменты микроорганизмов и предотвращали их рост.

Большинство ферментов функционирует в очень узком диапазоне условий окружающей среды. У каждого энзима этот диапазон специфичен. Ферменты крови, которые работают при рН около 7,4, быстро денатурируют в кислой среде желудка. И наоборот, протеолитические ферменты желудка, работающие при рН=2 или менее, разбираются в основной среде крови. Аналогично у организмов, живущих вблизи океанических гидротермальных источников, есть ферменты, которые хорошо работают только в экстремальных температурах (до 100°С). Эти организмы не могут выжить в более прохладных водах, потому что их энзимы не функционируют должным образом при относительно низких температурах.

Если нормальные показатели окружающего раствора восстанавливаются, небольшой белок, не потерявший первичной структуры, может восстановиться. Этот процесс называется ренатурацией, он происходит благодаря взаимодействию неполярных аминокислот и воды. Первоначально этот процесс был установлен для энзима рибонуклеазы, его ренатурация привела к выводу, что первичная структура определяет третичную структуру белка. Более сложные белки редко складываются вновь из-за их сложной окончательной структуры. Их денатурация носит необратимый характер.

Важно отличать денатурацию от диссоциации. Субъединицы белков с четвертичной структурой могут быть диссоциированы (разделены) без потери своей индивидуальной третичной структуры. Например, молекула гемоглобина может диссоциировать на 4 молекулы (2 α-глобина и 2 β-глобина) без денатурации свёрнутых глобиновых белков. Они легко восстанавливают свою четвертичную структуру из четырёх субъединиц.

 

 

Вам будет интересно

Космические белки: зачем на МКС выращивают идеальные биокристаллы | Статьи

На утро 25 июня намечено возвращение с МКС контейнера с выращенными в космосе биокристаллами. Их исследование поможет ученым Курчатовского института в создании более эффективных лекарств, воздействующих на вирусы и бактерии на молекулярном уровне. На Земле кристаллы изучат с помощью метода рентгеноструктурного анализа.

Стремление к идеалу

Лекарства, воздействующие на структуру патогенных бактерий и вирусов, считаются на данный момент одними из самых эффективных. Чтобы создать такие препараты, необходимо детально исследовать структуры биомолекул, отвечающих за жизнедеятельность бактерий и вирусов.

— Молекулы белков представляют собой мишени для лекарственных средств, — рассказала главный научный сотрудник отдела структурной биологии Курчатовского комплекса НБИКС-природоподобных технологий Инна Куранова. — Терапевтическое действие большинства препаратов основано на том, что, взаимодействуя с определенными биомолекулами, они прекращают или усиливают реакцию, которую белок катализирует в бактерии или вирусе. Если белок, необходимый для жизнедеятельности бактерии или вируса, перестает работать, болезнетворный организм погибает. Чтобы создать лекарственный препарат, избирательно действующий на такой белок, нужно детально изучить его строение.

Самый распространенный на сегодняшний день метод изучения структур биомолекул (белков) — рентгеноструктурный анализ. Объект просвечивают рентгеновскими лучами под разными углами, чтобы получить так называемую картину дифракции –– рассеяния рентгеновских лучей. Затем с помощью компьютерно-математических методов ученые обрабатывают картину дифракции и восстанавливают расположение конкретных атомов в молекуле. Но для применения рентгеноструктурного анализа необходим белок в кристаллической форме, в которой биомолекулы «упакованы» в упорядоченную трехмерную структуру с фиксированным положением атомов.

Чтобы получить совершенные кристаллы, ученые из Курчатовского института выращивают их в космосе. Кристаллы растут в специально подобранных растворах, действующих на белок таким образом, что его макромолекулы, объединяясь, образуют строго упорядоченную кристаллическую структуру. Подбор состава раствора, обеспечивающего необходимые физико-химические условия такой «реакции», осуществляет специальная автоматическая установка.

Космический рейс

— Чтобы получить идеальный кристалл, необходимо обеспечить к нему равномерный доступ вещества, — пояснила начальник отдела структурной биологии Курчатовского комплекса НБИКС-природоподобных технологий Валерия Самыгина. — На Земле этому препятствует гравитация. Поэтому мы отправляем белки в космос, где в условиях невесомости имеются почти идеальные условия для роста их кристаллов. Там молекулы могут встраиваться в кристалл равномерно со всех сторон. А чем совершеннее кристалл, тем выше точность, с которой мы определим структуру макромолекулы.

Перед отправкой на МКС ученые помещают белок и раствор в узкий контейнер длиной в детскую ладонь. Эти контейнеры размещают в термостате, который поддерживает постоянную температуру 20 ºС. Чтобы рост кристаллов не начался раньше времени, компоненты отделены друг от друга особым пористым гелем. Поэтому раствор начинает просачиваться к белку через строго выверенный промежуток времени.

В ходе текущего эксперимента планируется получить кристаллы белков, провоцирующих воспаление в организме термостабильных белков, которые можно использовать как биокатализаторы, а также кристаллы мутантных форм белка, что позволит удешевить производство инсулина.

Контейнеры были отправлены на МКС 4 апреля. 25 июня они должны вернуться на «Союз МС-11», после чего ученые смогут приступить к исследованию полученных структур.

Полезная невесомость

На основе проведенных прежде экспериментов биологи уже получили данные для разработки нового лекарства от туберкулеза, доказав эффективность выращивания белков именно в условиях невесомости.

С использованием кристаллов, выращенных в космосе, ученые исследовали пространственную структуру белка-мишени для создания антитуберкулезных препаратов — фермента из бактерии Mycobacterium tuberculosis. После проведения измерений с помощью рентгеновских лучей и последующей математической обработки полученных результатов была установлена пространственная структура свободного белка и его комплексов. Специалисты смогли наблюдать изменения в биомолекуле на нескольких последовательных стадиях «реакции». Полученные данные об атомарном строении белка на разных этапах реакции пригодны для синтеза антитуберкулезного препарата.

За цикл работ «Структурная биология макромолекул, значимых для биотехнологии и медицины» коллектив ученых из Курчатовского института (Валерия Самыгина, Инна Куранова и Владимир Попов) получили премию им. Е.С. Федорова. Эта премия присуждается раз в три года за выдающиеся научные работы, открытия и изобретения отделением физических наук РАН.

Валерия Самыгина и Инна Куранова также работают во ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, а Владимир Попов –– в ФИЦ «Фундаментальные основы биотехнологий» РАН.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ

Создан первый в мире искусственный белок

| Поделиться Ученые из Медицинского института Ховарда Хьюза при университете Вашингтона (Univeristy of Washington’s Howard Hughes Medical Institute) сконструировали первый в истории искусственный белок, который никогда не существовал в природе. Top7 стал первым синтетическим протеином, созданным «с нуля» на компьютере и только затем полученным в лаборатории. В реальности форма молекулы в точности соответствует модели в компьютерной программе. Сейчас разворачивается новый этап работ по проекту [email protected] — программе распределенных вычислений, работающей через интернет.

[email protected] предназначен для расчета математической модели «правильного» сворачивания белка в трехмерную структуру и сулит новые перспективы для продления активной жизни человека.

Предполагается, что использованная методика будет использована при конструировании других белков, столь необходимых для медицины человека.

Эта разработка группы биологов под руководством Дэвида Бэйкера (David Baker) проливает свет на загадку фолдинга белков.


Компьютерная модель первого синтетического протеина Top7
Источник: Gautam Dantas/University of Washington
Напомним, что ученым до сих пор непонятны принципы, в соответствии с которыми белки сворачиваются в трехмерном пространстве, принимая особую форму (это явление и получило название «фолдинг белков»).

Успешный эксперимент по конструированию синтетического протеина Top7 проливает определенный свет на механизм фолдинга белков.

Теперь, по словам Дэвида Бэйкера, стали понятны хотя бы некоторые характеристики таинственного процесса1.

В настоящее время ученые из университета Вашингтона (Univeristy of Washington’s Howard Hughes Medical Institute) продолжают работу.

Исследовательская группа поставила своей целью сконструировать протеины с точно запрограммированными функциями.

Ожидается, что это будет настоящий прорыв — и не только в медицине.

Что такое фолдинг


Протеин: синтез, структура и фолдинг
Источник: [email protected]
В клетках за производство протеинов отвечают рибосомы, где белки собираются из отдельных аминокислот в соответствии с последовательностью, считываемой из ДНК.

Результатом работы такого биологического конвейера являются длинные молекулы — «заготовки» для протеинов. И хотя геном сегодня расшифрован, то есть, известна структура некоторого количества белков, в том числе — человека, даже в этом случае невозможно судить о его функциях. Последние проявляются только после того, как длинная цепочка аминокислот свернется и примет необходимую форму.

Примечательно, что из миллионов потенциально возможных пространственных комбинаций протеин принимает одну-единственную заранее известную форму. Этот процесс и называется фолдингом. Таким образом, в организме образуются готовые к работе гемоглобин, инсулин и другие необходимые для жизнедеятельности белки.

Процесс сворачивания может проходить в несколько стадий длительностью от нескольких секунд до нескольких минут. В последней — решающей — фазе протеин из «предварительного состояния» мгновенно принимает окончательную форму. Именно эта фаза продолжительностью несколько десятков микросекунд представляет собой сложнейшую проблему для моделирования.

Ситуация с принятием окончательной формы усугубляется тем, что процесс в значительной степени зависит от условий внешней среды, в том числе температуры. Одна молекула мгновенно, «естественным образом», сворачивается в природных условиях. Но моделирование этого, казалось бы, простого процесса может занимать годы непрерывной работы многих компьютеров.

В наше время ученые развернули активную деятельность в попытках понять, каким образом протеины выполняют фолдинг так быстро и так надежно.

Понимание этого процесса позволит не только с легкостью создавать усовершенствованные версии белков, существующих в природе, но и моделировать абсолютно новые структуры с новыми свойствами — синтетические «самосборные» протеины с запрограммированной функциональностью. Некоторые даже говорят о будущих «нанороботах», появление которых приведет к настоящей технологической революции, в том числе в медицине.

Фолдинг@на дому.EXE

Как дать сотрудникам возможность работать над интересными задачами, двигаясь в цифровую трансформацию

Бизнес

Первый синтетический протеин создан учеными из Медицинского института Ховарда Хьюза при университете Вашингтона. Именно этот институт является главным спонсором известного проекта [email protected]2 — программы распределенных вычислений для расчета фолдинга разнообразных синтетических белков.

Так получилось, что одной из задач, моделирование которой требует огромной вычислительной мощности, является фолдинг протеинов. На современном ПК расчет 1 наносекуды фолдинга белка при определенных температурных условиях занимает примерно 1 день. Для расчета всего процесса требуется в десятки тысяч раз больше вычислительной мощности, потому что фолдинг продолжается несколько десятков микросекунд. Кроме того, необходимо моделировать сворачиваемость разных модификаций молекулы при разных температурах. Для выполнения этой задачи любой вычислительной мощности будет недостаточно.


Визуализация фолдинга на экране
Источник: [email protected]
[email protected] — один из самых крупных научных проектов распределенных вычислений. На сайте можно скачать программу-клиент, которая работает под Windows, Linux или Macintosh в фоновом режиме или в виде красивого скринсейвера (см. слева). Кстати, работа программы в фоновом режиме с низким приоритетом практически не сказывается на общей производительности системы.

Сейчас в проекте [email protected] участвуют уже более 270 тыс. пользователей со всех регионов мира. Работает более 570 тыс. компьютеров, их количество постоянно растет. Недавно к числу спонсоров присоединилась компания Google. Она внедрила фоновый обсчет фолдинга в свою популярную надстройку Google Toolbar для браузера Internet Explorer.


Компьютерная модель виллина
Симуляция [email protected]
На первой стадии развития [email protected] с октября 2000 г. по октябрь 2001 г. были успешно смоделированы несколько простых, быстро сворачивающихся протеинов, в том числе виллин (количество аминокислот — 36, время фолдинга — 10 микросекунд). Ученые на практике, в результате лабораторных экспериментов, подтвердили корректность полученных результатов.

Хотя виллин (см. рисунок справа) стал «визитной карточкой» проекта, в настоящее время рассчитывается фолдинг более сложных и больших молекул. Так, скоро начнется обсчет протеина Alzheimer Amyloid Beta, который вызывает токсический эффект в болезни Альцгеймера.

Неправильный фолдинг и болезнь Альцгеймера

Сейчас специалисты знают о фолдинге гораздо больше, чем Паулиг и Анфинсен, которые получили Нобелевскую премию за открытие этого процесса полвека назад.

Известно, что протеиновая цепочка иногда может сворачиваться в неправильную форму. Кроме того, были открыты специальные протеины, получившие название чапероны, единственное предназначение которых — помогать другим протеинам сворачиваться и следить за тем, чтобы процесс проходил в соответствии с «инструкцией».

Для корректного фолдинга одной молекулы белка иногда требуется последовательное участие пяти различных чаперонов. Без них процесс может выйти из-под контроля. В этом случае цепочка из аминокислот может присоединиться к другой цепочке с образованием мусора.


Схема фолдинга протеина, а также примеры нарушения на различных стадиях (FASEB J. 10, 52 (1996)
Простейший пример нарушения фолдинга знаком каждому человеку, который варил яйцо. В процессе нагревания молекулы протеинов внутри яйца теряют свою форму. После этого они уже не могут свернуться правильным образом и образуют твердую, нефункциональную, но вкусную массу (такое нарушение изображено на рисунке справа).

Примерно то же самое происходит с одним из протеинов в организме человека, пораженного болезнью Альцгеймера3. Нефункциональная белковая масса, образовавшаяся в результате неправильного фолдинга одного-единственного протеина, откладывается в определенных участках мозга и мешает его работе.

Безусловно, получение синтетических протеинов будет способствовать созданию новых, эффективных лекарств от болезни Альцгеймера и других недугов, многие из которых свойственны именно пожилым людям. Таким образом, можно ожидать, что человечество сделает новый шаг на пути к увеличению продолжительности человеческой жизни. Предполагается, что в самом ближайшем будущем люди смогут сохранять хорошее здоровье до 80-100 лет, и это уже совсем не фантастика.

Анатолий Ализар / CNews.ru


1Статья с описанием работы ученых опубликована 21 ноября 2003 г. в журнале Science.

2Программа [email protected] — лишь один из многочисленных проектов распределенных вычислений, которые работают через интернет.
Первым подобным проектом был знаменитый [email protected] — обработка на компьютере записи аналогового сигнала с радиотелескопа, получавшего сигналы из космоса. Любой пользователь ПК, где бы он ни находился, мог скачать на свой домашний компьютер кусочек радиоспектра из далекой галактики, проанализировать его на предмет наличия аномалий и отправить результаты в институт SETI в США. Этот проект приобрел настолько широкую популярность, что в 1999 году программу-клиент с заявленного сайта скачали миллионы людей. Напомним, что в то время вышел фильм «Контакт» с Джуди Фостер, так что поиск инопланетян с помощью радиотелескопов стал очень модным увлечением, особенно в США.
Поиск внеземного разума продолжается до сих пор, но главной заслугой проекта [email protected] стало то, что он подтвердил работоспособность схемы распределенных вычислений, когда сотни тысяч обычных «персоналок» совершенно бесплатно выполняют работу, непосильную для самых мощных суперкомпьютеров стоимостью миллионы долларов.

3Болезнь Альцгеймера — это болезнь 21 века, так как ей подвержены пожилые люди.
По статистике, болезнью Альцгеймера заболевают около 10% населения старше 65 лет и около 50% старше 85 лет. В США умирают из-за этого недуга примерно 100 тыс. человек ежегодно.

Научно-исследовательские проекты: статья

Нижников Антон Александрович

Санкт-Петербургский государственный университет

Цель исследования: Целью исследования является создание универсальной высокоразрешающей технологии идентификации амилоидных белков, в том числе, минорных, в физиологических условиях.

Задачи исследования:

1. Создание технологии идентификации амилоидов, пригодной для выявления минорных белков в физиологических условиях.

2. Проведение экспериментальной апробации разработанной технологии.

Описание проблемы: Амилоиды это белки, образующие стабильные упорядоченные агрегаты, обогащенные бета-слоями (по: Chiti and Dobson, Annu. Rev. Biochem., 2006). Амилоидные белки вызывают целый ряд летальных паталогий у человека, среди которых диабет второго типа, болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона и хорею Хантингтона. Ежегодно от данных заболеваний погибают до 5 млн человек. Существует также особая группа амилоидов, называемая прионами. Прионы, в отличие от обычных амилоидов, обладают инфекционными свойствами. У человека известен только один прионный белок – PrP, однако, его значение трудно переоценить. Этот белок в прионной изоформе вызывает целый ряд неизлечимых нейродегенеративных амилоидозов (болезнь Кройцфельда-Якоба, синдром Герстмана-Штраусслера-Шейнкера, летальная наследственная бессонница). Таким образом, амилоиды в целом, а также прионы как специфическая подгруппа амилоидов, имеют крайне важное значение не только в биологии, но и в медицине.

В настоящее время существует очевидная проблема недостаточной проработанности методической базы исследования амилоидов и прионов: существующие методы позволяют анализировать данные белки только в индивидуальном порядке, используя иммунохимические подходы, изменение уровня экспрессии или системы in vitro. В связи с этим возникла необходимость разработки инновационной технологии, которая бы позволила осуществлять быстрый скрининг всего клеточного протеома на предмет наличия в нем прионов и амилоидов. В рамках данного проекта создается технология идентификации амилоидных белков, решившая проблему выявления минорных белковых фракций. Для этого была использована методика выделения белка, предложенная М.Д. Тер-Аванесяном, в совокупности с двумерным аналитическим гель-электрофорезом и масс-спектрометрией. Двумерный аналитический гель-электрофорез представляет собой наиболее высокоразрешающий метод идентификации белка за счет того, что к выделенным белкам присоединяют специальные молекулярные метки – флуорохромы Cy3 и Cy5. Далее белковые пробы подвергают двумерному электрофорезу. В сочетании с очень высокой чувствительностью приборов для детекции свечения флуорохромов, данный подход позволяет идентифицировать наиболее минорные клеточные белки. Аналитический двумерный гель-электрофорез дает крайне важное преимущество при работе с прионами и амилоидами. Дело в том, что прионы существуют в двух различных конформациях: нормальной и прионной. Прионная конформация обладает способностью к агрегации, нормальная – нет. Поэтому белок в прионной конформации осаждается при ультрацентрифугировании с детергентами, а в нормальной – нет. Следовательно, если белки, выделенные из образцов тканей (клеточных линий или штаммов), один из которых содержит прион или амилоид, а другой – нет, пометить разными флуоресцентными метками (например, красной и зеленой, соответственно), а затем смешать вместе и провести двумерный гель-электрофорез, то при анализе его результатов можно будет увидеть три группы белков, светящихся разными цветами. Первая группа белков будет флуоресцировать зеленым цветом и является белками, которые присутствовали в агрегирующих фракциях штамма, не содержащего амилоид (в принципе, таких белков, скорее всего, не будет). Большая часть белков будет флуоресцировать желтым цветом, который образуется при наложении сигналов свечения обоих флуорохромов одновременно (те белки, которые присутствовали в обоих образцах). Наконец, третья группа, которая светится красным светом и будет представлять собой искомые амилоиды. Данная теория была проверена экспериментальным путем. В рамках проекта проведена апробация создаваемой технологии на модели дрожжей Saccharomyces cerevisiae, которые представляют собой оптимальную и одну из наиболее простых эукариотических систем. Были использованы изогенные штаммы, один из которых нес дрожжевой прион [PIN+], а другой – нет. Прион [PIN+] является изоформой белка Rnq1, одного из минорных дрожжевых белков (около 1000 копий на клетку). В результате эксперимента на геле было детектировано два флуоресцирующих красным светом белка. Эти белки были экстрагированы из геля, обработаны трипсином и подвергнуты MALDI масс-спектрометрии. Оба белка оказались модификациями Rnq1, то есть того самого белка, который в прионной изоформе присутствовал в первом из использованных нами штаммов. Таким образом, разработанная технология идентификации амилоидов показала свою пригодность для идентификации минорных амилоидов в физиологических условиях. Полученные данные являются доказательством уникальных возможностей технологии и открывают перспективы для ее использования на других организмах, в том, числе для поиска болезнетворных амилоидов человека и клинической диагностики амилоидозов.

Краткая аннотация исследования: Амилоиды представляют собой белки, образующие упорядоченные и устойчивые к детергентам агрегаты. Важность изучения амилоидов обусловлена тем, что они являются причиной развития ряда неизлечимых болезней человека. В рамках проекта разработана не имеющая мировых аналогов протеомная технология идентификации амилоидных белков в физиологических условиях. Предлагаемый подход включает в себя этапы селективного выделения амилоидов, мечения флуорохромами, двумерного аналитического гель-электрофореза и масс-спектрометрии. Проведенная на дрожжевой модели экспериментальная проверка продемонстрировала уникальные возможности технологии для идентификации минорных клеточных амилоидов. На основании полученных результатов сделано заключение о пригодности разработанного метода для выявления новых амилоидов у сложных объектов. Дальнейшее совершенствование технологии является перспективным для клинической диагностики амилоидозов человека.

Научная новизна: Разрабатываемая технология является совершенно новой и не имеет мировых аналогов. Ее создание открывает широкие перспективы для идентификации амилоидов у различных организмов, а также для проведения быстрых протеомных скринингов у пациентов, больных амилоидозами для выявления комплекса амилоидных белков, ассоциированных с соответствующими заболеваниями. Уже на данный момент получены экспериментальные доказательства возможности применения данной технологии для идентификации амилоидов, образуемых наиболее минорными клеточными белками. Полученные результаты дают возможность для ведения научно-исследовательской деятельности в следующих направлениях:

Идентификация прионов и амилоидов у различных организмов.

Выявление амилоидов, ассоциированных с различными паталогиями у человека.

Дальнейшее совершенствование технологии для клинической диагностики амилоидозов у человека.

Сворачивание белков: хорошее, плохое и уродливое

Мы часто думаем о белках как о питательных веществах в пище, которые мы едим, или как о главном компоненте мышц, но белки также представляют собой микроскопические молекулы внутри клеток, которые выполняют разнообразные и жизненно важные функции. Завершив проект «Геном человека», ученые обращают свое внимание на «протеом» человека — каталог всех человеческих белков. Эта работа показала, что мир белков увлекателен, он полон молекул с такими замысловатыми формами и точными функциями, что они кажутся почти фантастическими.

Функция белка зависит от его формы, и, когда образование белка идет не так, получаемые в результате деформированные белки вызывают проблемы, которые варьируются от плохих, когда белки пренебрегают своей важной работой, до уродливых, когда они образуют липкую комковатую массу внутри клеток. Текущие исследования показывают, что мир белков далек от первозданного. Образование белка — это процесс, подверженный ошибкам, и ошибки на этом пути были связаны с рядом заболеваний человека.

Мир белков:

В типичной человеческой клетке содержится от 20 000 до более чем 100 000 уникальных типов белков.Почему так много? Белки — это рабочие лошадки клетки. Каждый мастерски выполняет определенную задачу. Некоторые из них являются структурными, например, придают жесткость мышечным клеткам или длинным тонким нейронам. Другие связываются с определенными молекулами и доставляют их в новые места, а третьи катализируют реакции, которые позволяют клеткам делиться и расти. Такое разнообразие и специфичность функций стало возможным благодаря, казалось бы, простому свойству белков: они сворачиваются.

Белки складываются в функциональную форму

Белок начинается в клетке как длинная цепочка, состоящая в среднем из 300 строительных блоков, называемых аминокислотами.Существует 22 различных типа аминокислот, и их порядок определяет, как белковая цепь будет складываться сама по себе. При складывании первыми обычно образуются конструкции двух типов. Некоторые области белковой цепи сворачиваются в тонкие образования, называемые «альфа-спиралями», в то время как другие области складываются в зигзагообразные узоры, называемые «бета-листами», которые напоминают складки бумажного веера. Эти две структуры могут взаимодействовать, образуя более сложные структуры. Например, в одной структуре белка несколько бета-листов обвиваются вокруг себя, образуя полую трубку с несколькими альфа-спиралями, выступающими из одного конца.Трубка короткая и приземистая, так что общая структура напоминает змей (альфа-спирали), выходящих из банки (бета-листовая трубка). Несколько других белковых структур с описательными названиями включают «бета-ствол», «бета-пропеллер», «альфа / бета-подкову» и «складку желе-ролла».

Эти сложные структуры позволяют белкам выполнять свою разнообразную работу в клетке. Белок «змеи в банке», будучи встроенным в клеточную мембрану, создает туннель, который позволяет входить и выходить из клеток.Другие белки образуют формы с карманами, называемыми «активными центрами», которые идеально подходят для связывания с определенной молекулой, например, с замком и ключом. Сворачиваясь в различные формы, белки могут выполнять очень разные роли, несмотря на то, что они состоят из одних и тех же основных строительных блоков. Чтобы провести аналогию, все автомобили сделаны из стали, но обтекаемая форма гоночного автомобиля побеждает в гонках, в то время как автобус, самосвал, кран или дзамбони имеют форму для выполнения своих уникальных задач.

Почему иногда происходит сбой сворачивания белка?

Сворачивание позволяет белку принимать функциональную форму, но это сложный процесс, который иногда терпит неудачу.Сворачивание белка может пойти не так по трем основным причинам:

1: Человек может обладать мутацией, которая изменяет аминокислоту в белковой цепи, что затрудняет поиск конкретного белка его предпочтительной складки или «нативного» состояния. Это касается наследственных мутаций, например, приводящих к муковисцидозу или серповидно-клеточной анемии. Эти мутации расположены в последовательности ДНК или «гене», кодирующем один конкретный белок. Следовательно, эти типы унаследованных мутаций влияют только на этот конкретный белок и связанные с ним функции.

2: С другой стороны, нарушение сворачивания белков можно рассматривать как продолжающийся и более общий процесс, который влияет на многие белки. Когда создаются белки, машина, считывающая указания ДНК для создания длинных цепочек аминокислот, может делать ошибки. По оценкам ученых, этот механизм, рибосома, допускает ошибки в 1 из каждых 7 белков! Эти ошибки могут снизить вероятность правильного сворачивания полученных белков.

3: Даже если аминокислотная цепь не имеет мутаций или ошибок, она все равно может не достичь своей предпочтительной складчатой ​​формы просто потому, что белки не складываются правильно в 100% случаев.Сворачивание белка становится еще более трудным, если условия в клетке, такие как кислотность и температура, изменяются от тех, к которым привык организм.

Нарушение сворачивания белка вызывает несколько известных заболеваний, и ученые предполагают, что многие другие болезни могут быть связаны с проблемами сворачивания. Есть две совершенно разные проблемы, которые возникают в клетках, когда их белки не сворачиваются должным образом.

Один тип проблемы, называемый «потеря функции», возникает, когда недостаточное количество определенного белка сворачивается должным образом, вызывая нехватку «специализированных работников», необходимых для выполнения конкретной работы.Например, представьте, что правильно сложенный белок имеет идеальную форму, чтобы связывать токсин и расщеплять его на менее токсичные побочные продукты. Без достаточного количества правильно сложенного белка токсин будет накапливаться до разрушительного уровня. В качестве другого примера, белок может отвечать за метаболизм сахара, так что клетка может использовать его для получения энергии. Клетка будет расти медленно из-за недостатка энергии, если в ее функциональном состоянии будет недостаточно белка. Причина, по которой клетка заболевает, в этих случаях связана с нехваткой одного специфического, правильно сложенного функционального белка.Муковисцидоз, болезнь Тея-Сакса, синдром Марфана и некоторые формы рака являются примерами заболеваний, которые возникают, когда один тип белка не может выполнять свою работу. Кто знал, что один тип белка из десятков тысяч может быть настолько важен?

Белки, которые сворачиваются неправильно, также могут повлиять на здоровье клетки независимо от функции белка. Когда белки не могут свернуться в свое функциональное состояние, полученные неправильно свернутые белки могут принимать форму, неблагоприятную для переполненной клеточной среды.Большинство белков содержат липкие, «ненавидящие воду» аминокислоты, которые они закапывают глубоко внутри своего ядра. Неправильно свернутые белки изнашиваются этими внутренними частями снаружи, как леденцы в шоколаде, раздавленные, чтобы обнажить липкую карамельную серединку. Эти неправильно свернутые белки часто слипаются, образуя сгустки, называемые «агрегатами». Ученые предполагают, что накопление неправильно свернутых белков играет роль в нескольких неврологических заболеваниях, включая болезнь Альцгеймера, Паркинсона, Хантингтона и болезнь Лу Герига (БАС), но ученые все еще работают над тем, чтобы выяснить, как именно эти неправильно свернутые липкие молекулы наносят ущерб клеткам. .

Один неправильно свернутый белок выделяется среди остальных и заслуживает особого внимания. «Прионный» белок при болезни Крейтцфельдта-Якоба, также известной как болезнь коровьего бешенства, является примером неправильно свернутого белка. Этот белок не только необратимо неправильно свернут, но и превращает другие функциональные белки в свое скрученное состояние.

Как наши клетки защищаются от неправильно свернутых белков?

Недавние исследования показывают, что неправильная укладка белков часто происходит внутри клеток.К счастью, клетки привыкли справляться с этой проблемой и имеют несколько систем для повторного укладки или разрушения аберрантных белковых образований.

Шапероны — одна из таких систем. Правильно названные, они сопровождают белки в процессе сворачивания, улучшая шансы белка на правильное сворачивание и даже позволяя некоторым неправильно свернутым белкам возможность повторно укладываться. Интересно, что шапероны сами по себе являются белками! Есть много разных типов шаперонов. Некоторые специально предназначены для того, чтобы помочь одному типу белка сворачиваться, в то время как другие действуют в более общем плане.Некоторые шапероны имеют форму больших полых камер и обеспечивают белкам безопасное пространство, изолированное от других молекул, в котором они могут складываться. Производство нескольких шаперонов усиливается, когда клетка сталкивается с высокими температурами или другими условиями, затрудняющими сворачивание белков, в результате чего эти шапероны получили прозвище «белки теплового шока».

Другая линия защиты клеток от неправильно свернутых белков называется протеасомой. Если неправильно свернутые белки задерживаются в клетке, они будут уничтожены этой машиной, которая пережевывает белки и выплевывает их в виде небольших фрагментов аминокислот.Протеасома похожа на центр переработки, позволяя клетке повторно использовать аминокислоты для производства большего количества белков. Сама протеасома — это не один белок, а множество действующих вместе. Белки часто взаимодействуют с образованием более крупных структур с важными клеточными функциями. Например, хвост спермы человека представляет собой структуру, состоящую из многих типов белков, которые работают вместе, образуя сложный роторный двигатель, который продвигает сперму вперед.

Будущие исследования сворачивания и неправильного сворачивания белков:

Почему некоторые неправильно свернутые белки способны уклоняться от таких систем, как шапероны и протеасома? Как липкие неправильно свернутые белки могут вызывать перечисленные выше нейродегенеративные заболевания? Некоторые белки неправильно складываются чаще, чем другие? Эти вопросы находятся в авангарде текущих исследований, направленных на понимание основ биологии белков и болезней, которые возникают в результате неправильного сворачивания белка.

Обширный мир белков с большим разнообразием форм наделяет клетки способностями, которые позволяют жизни существовать и допускают ее разнообразие (например, различия между клетками глаза, кожи, легких или сердца, а также различия между видами) . Возможно, по этой причине слово «белок» происходит от греческого слова «протас», что означает «первостепенное значение».

— Внесено Керри Гейлером, аспирантом 4-го курса Гарвардского факультета органической и эволюционной биологии

Аффимерные белки — универсальные и возобновляемые аффинные реагенты

  • Кристиан Тиде
    1. Школа молекулярной и клеточной биологии, Университет Лидса, Лидс, Великобритания
    2. Центр структурной и молекулярной биологии Астбери, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    CT, концептуализация, курирование данных, формальный анализ, надзор, проверка, исследование, методология, написание — первоначальный черновик, написание — просмотр и редактирование
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.
  • Роберт Бедфорд
    1. Школа молекулярной и клеточной биологии, Университет Лидса, Лидс, Великобритания
    2. Центр структурной и молекулярной биологии Астбери, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    РБ, Концептуализация, Исследование, Методология, Написание — первоначальный проект
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.
  • Софи Дж. Хезелтин
    1. Школа молекулярной и клеточной биологии, Университет Лидса, Лидс, Великобритания
    2. Центр структурной и молекулярной биологии Астбери, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    SJH, курирование данных, формальный анализ, надзор, расследование, методология, написание — оригинальный черновик
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.
  • Джина Смит
    Школа молекулярной и клеточной биологии, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    GS, курирование данных, формальный анализ, расследование, методология, написание — оригинальный черновик
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Imeshi Wijetunga
    Институт онкологических исследований и патологии Лидса, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    IW, курирование данных, формальный анализ, расследование, методология, написание — оригинальный черновик
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Ребекка Росс
    Институт онкологических исследований и патологии Лидса, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    RR, курирование данных, формальный анализ, расследование, методология, написание — первоначальный черновик
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Данах АльКаллаф
    Школа молекулярной и клеточной биологии, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    DA, курирование данных, формальный анализ, расследование, методология, написание — первоначальный черновик
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Эшли PE Робертс
    Институт Пирбрайта, Уокинг, Соединенное Королевство
    Вклад
    APER, курирование данных, формальный анализ, расследование, методология, написание — первоначальный проект
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Александр Шаров
    Школа молекулярной и клеточной биологии, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    AB, курирование данных, расследование
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Алистер Кёрд
    Школа молекулярной и клеточной биологии, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    AC, курирование данных, надзор, методология, написание — оригинальный черновик, написание — просмотр и редактирование
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Рут Э. Хьюз
    Школа молекулярной и клеточной биологии, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    REH, курирование данных, методология, написание — первоначальный черновик, написание — просмотр и редактирование
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Хизер Мартин
    Школа молекулярной и клеточной биологии, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    HM, курирование данных, расследование, методология
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Сара Р. Нидхэм
    Центральная лазерная установка, исследовательский комплекс в Харвелле, лаборатория STFC Резерфорд Эпплтон, Дидкот, Соединенное Королевство
    Вклад
    SRN, курирование данных, формальный анализ, расследование, методология, написание — первоначальный проект
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Лаура С. Занетти-Домингес
    Центральная лазерная установка, исследовательский комплекс в Харвелле, лаборатория STFC Резерфорд Эпплтон, Дидкот, Соединенное Королевство
    Вклад
    LCZ-D, курирование данных, формальный анализ, расследование, методология, написание — первоначальный проект
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Яшар Садиг
    Институт Пирбрайта, Уокинг, Соединенное Королевство
    Вклад
    YS, курирование данных, формальный анализ, расследование, методология
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Thomas P Павлин
    Институт Пирбрайта, Уокинг, Соединенное Королевство
    Вклад
    TPP, курирование данных, формальный анализ, расследование, методология
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Наоми Гибсон
    Школа молекулярной и клеточной биологии, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    НГ, Формальный анализ, Расследование, Методология
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Ханна Кайл
    Avacta Life Sciences, Уэтерби, Соединенное Королевство
    Вклад
    Гонконг, курирование данных, формальный анализ, надзор, расследование, методология, написание — оригинальный черновик
    Конкурирующие интересы
    HK: Работает на Avacta Life Sciences, которые использовали эту технологию в коммерческих целях.

  • Джеффри У Платт
    Avacta Life Sciences, Уэтерби, Соединенное Королевство
    Вклад
    GWP, Ресурсы, Формальный анализ, Надзор, Методология
    Конкурирующие интересы
    GWP: работает для Avacta Life Sciences, которые использовали эту технологию в коммерческих целях.

  • Томас Тейлор
    Школа молекулярной и клеточной биологии, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    TT, курирование данных, формальный анализ, расследование, методология
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Луиза П. Колетта
    Институт онкологических исследований и патологии Лидса, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    LPC, Формальный анализ, Надзор, Расследование
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Иэн Мэнфилд
    1. Школа молекулярной и клеточной биологии, Университет Лидса, Лидс, Великобритания
    2. Центр структурной и молекулярной биологии Астбери, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    IM, курирование данных, надзор, получение финансирования
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.
  • Маргарет Ноулз
    Институт онкологических исследований и патологии Лидса, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    МК, Надзор, Привлечение финансирования, Методология
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Сандра Белл
    Институт биомедицинских и клинических наук Лидса, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    SB, Формальный анализ, Надзор, Расследование
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Филомена Эстевес
    Институт онкологических исследований и патологии Лидса, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    FE, курирование данных, формальный анализ, расследование, методология, написание — первоначальный проект
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Азхар Макбул
    Институт сердечно-сосудистой и метаболической медицины Лидса, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    AM, курирование данных, формальный анализ, получение финансирования, расследование, методология, написание — первоначальный проект
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Радж К. Прасад
    Институт сердечно-сосудистой и метаболической медицины Лидса, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    РКП, Надзор, Методология, Написание — первоначальный вариант
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Марк Дринкхилл
    Институт сердечно-сосудистой и метаболической медицины Лидса, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    Доктор медицины, формальный анализ, надзор, привлечение финансирования, написание — оригинальный черновик
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Робин С Бон
    Институт сердечно-сосудистой и метаболической медицины Лидса, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    RSB, курирование данных, формальный анализ, надзор, получение финансирования, методология, написание — первоначальный проект
    Конкурирующие интересы
    RSB: владеет личными акциями Avacta Life Sciences

  • Викеш Патель
    DSTL Портон-Даун, Солсбери, Великобритания
    Вклад
    Вице-президент, курирование данных, формальный анализ, расследование, методология, написание — первоначальный черновик
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Сара Гудчайлд
    DSTL Портон-Даун, Солсбери, Великобритания
    Вклад
    SAG, курирование данных, формальный анализ, расследование, методология, написание — первоначальный проект
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Мариса Мартин-Фернандес
    Центральная лазерная установка, исследовательский комплекс в Харвелле, лаборатория STFC Резерфорд Эпплтон, Дидкот, Соединенное Королевство
    Вклад
    MM-F, Надзор, Методология, Написание — первоначальный черновик, Написание — просмотр и редактирование
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Рэй Дж. Оуэнс
    Oxford Protein Production Facility, Великобритания, Исследовательский комплекс в Харвелле, STFC Rutherford Appleton Laboratory, Дидкот, Великобритания
    Вклад
    RJO, надзор, расследование, методология, написание — оригинальный черновик
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Неттлшип Джоан Э.
    Oxford Protein Production Facility, Великобритания, Исследовательский комплекс в Харвелле, STFC Rutherford Appleton Laboratory, Дидкот, Великобритания
    Вклад
    JEN, Data curation, Methodology, Writing — original draft
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Майкл Э. Уэбб
    Школа химии, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    MEW, Ресурсы, Методология, Написание — первоначальный черновик, Написание — просмотр и редактирование
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Майкл Харрисон
    Школа биомедицинских наук, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    MH, Концептуализация, Надзор, Расследование
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Джонатан Д. Липпиат
    Школа биомедицинских наук, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    JDL, Надзор, Расследование, Методология
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.

  • Sreenivasan Ponnambalam
    1. Школа молекулярной и клеточной биологии, Университет Лидса, Лидс, Великобритания
    2. Центр структурной и молекулярной биологии Астбери, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    ИП, Концептуализация, Надзор, Расследование, Методология
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.«Этот ORCID iD идентифицирует автора этой статьи:» 0000-0002-4452-7619
  • Мишель Пекхэм
    1. Школа молекулярной и клеточной биологии, Университет Лидса, Лидс, Великобритания
    2. Центр структурной и молекулярной биологии Астбери, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    MP, курирование данных, формальный анализ, надзор, методология, написание — первоначальный черновик, написание — просмотр и редактирование
    Конкурирующие интересы
    Никаких конкурирующих интересов не заявлено.«Этот ORCID iD идентифицирует автора этой статьи:» 0000-0002-3754-2028
  • Аластер Смит
    Avacta Life Sciences, Уэтерби, Соединенное Королевство
    Вклад
    AS, Ресурсы, Формальный анализ, Надзор, Методология
    Конкурирующие интересы
    AS: Работает на Avacta Life Sciences, которые использовали эту технологию в коммерческих целях.

  • Пауль Ко Ферриньо
    Avacta Life Sciences, Уэтерби, Соединенное Королевство
    Вклад
    PKF, Надзор, Написание — первоначальный проект
    Конкурирующие интересы
    PKF: работает на Avacta Life Sciences, которые использовали эту технологию в коммерческих целях.

  • Мэтт Джонсон
    Avacta Life Sciences, Уэтерби, Соединенное Королевство
    Вклад
    MJ, Концептуализация, Ресурсы, Формальный анализ, Надзор, Методология
    Конкурирующие интересы
    MJ: Работает на Avacta Life Sciences, которые использовали эту технологию в коммерческих целях.

  • Майкл Дж. Макферсон
    1. Школа молекулярной и клеточной биологии, Университет Лидса, Лидс, Великобритания
    2. Центр структурной и молекулярной биологии Астбери, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    MJM, концептуализация, формальный анализ, надзор, получение финансирования, методология, написание — первоначальный проект, написание — просмотр и редактирование
    Для переписки
    М[email protected]
    Конкурирующие интересы
    MJM: соавтор технологии Adhiron / Affimer и владеет личными акциями Avacta Life Sciences. Патент Adhiron (номер заявки на патент PCT / GB2014 / 050435) принадлежит Университету Лидса и лицензирован Avacta Ltd. «Этот ORCID iD идентифицирует автора этой статьи:» 0000-0002-0719-6427
  • Даррен Чарльз Томлинсон
    1. Школа молекулярной и клеточной биологии, Университет Лидса, Лидс, Великобритания
    2. Центр структурной и молекулярной биологии Астбери, Университет Лидса, Лидс, Соединенное Королевство
    Вклад
    DCT, концептуализация, ресурсы, курирование данных, формальный анализ, надзор, получение финансирования, расследование, методология, написание — первоначальный черновик, администрирование проекта, написание — просмотр и редактирование
    Для переписки
    [email protected]
    Конкурирующие интересы
    DCT: Соавтор технологии Adhiron / Affimer. Патент Adhiron (номер заявки на патент PCT / GB2014 / 050435) принадлежит Университету Лидса и лицензирован Avacta Ltd. «Этот ORCID iD идентифицирует автора этой статьи:» 0000-0003-4134-7484
  • На конформации внутренне неупорядоченных белков влияет линейное распределение последовательностей противоположно заряженных остатков.

    Внутренне неупорядоченные белки (IDP) играют важную роль в белках, связанных с регуляцией транскрипции и передачей сигналов (1, 2).IDP не могут сворачиваться автономно, их последовательности лишены гидрофобных групп и обогащены полярными и заряженными остатками (3), а термодинамика и кинетика связанного сворачивания и связывания связаны с внутренними конформационными свойствами IDP (4⇓⇓⇓⇓⇓ ⇓⇓ – 12).

    IDP-последовательности включают оба типа зарядов, и по крайней мере 75% известных IDP являются полиамфолитами (13). Параметры грубого зерна, которые имеют отношение к описанию полиамфолитов, включают долю заряженных остатков (FCR) и чистый заряд на остаток (NCPR), которые определяются как FCR = ( f + + f ) и NCPR = | f + f |, где f + и f обозначают доли положительных и отрицательных зарядов соответственно.Полиамфолиты бывают сильными (FCR ≥ 0,3) или слабыми (FCR <0,3) и могут быть нейтральными (NCPR ∼ 0) или иметь чистый заряд. Измерения одиночных молекул использовались для измерения размеров трех различных полиамфолитических систем (8), а модель среднего поля (14), которая требует только FCR, NCPR и длины Дебая в качестве входных данных, была успешной для объяснения экспериментальных данных (8). . NCPR также служит параметром порядка для предсказания различия полиэлектролитических IDP на глобулы и набухшие спирали (7).

    Можно ли предсказать размеры и внутреннюю структуру всех полиамфолитических ВПЛ, используя только информацию, касающуюся f + и f ? Здесь мы отвечаем на этот вопрос, показывая, что NCPR неадекватен в качестве дескриптора отношений последовательность – ансамбль для большинства IDP, которые являются полиамфолитами. Напротив, FCR и специфичные для последовательности распределения противоположно заряженных остатков являются синергическими детерминантами конформационных свойств полиамфолитических IDP.

    Количественные исследования взаимосвязей последовательность-ансамбль полиамфолитических ВПЛ важны с учетом связанных с ними функций. Репрезентативные примеры включают M-домен прионного белка дрожжей Sup35 (5), неупорядоченные участки в РНК-шаперонах и факторах сплайсинга, которые претерпевают посттрансляционные модификации (15), и участки Pro-Glu-Val-Lys (PEVK) в гигантском мышечном белке тайтине. (16). Результаты наших исследований имеют отношение к пониманию выбора конкретных паттернов для линейного распределения последовательностей противоположно заряженных остатков, которые наблюдаются в полиамфолитических IDP.Например, важно ли, чтобы остатки Glu и Lys по существу чередовались в пределах PEVK участков тайтина? Будут ли изменения в структуре линейной последовательности противоположно заряженных остатков влиять на пассивную эластичность тайтина под действием физиологически релевантных сил растяжения? Чтобы иметь возможность ответить на эти типы вопросов, мы представляем структуру для взаимосвязей последовательность-ансамбль полиамфолитических IDP, которая основана на результатах моделирования атомистического метрополиса в Монте-Карло. Мы используем неявную модель сольватации ABSINTH (самосборку биомолекул, изучаемую с помощью неявного, нового и настраиваемого гамильтониана) и парадигму силового поля (17), комбинацию, которая дала достоверно точные результаты для других ВПЛ (7, 18).Мы вводим параметр формирования паттерна κ , чтобы различать различные варианты последовательностей на основе линейных распределений последовательностей противоположно заряженных остатков. Мы показываем, что типы конформаций, доступные для полиамфолитов, регулируются комбинацией их значений κ — и FCR. Наконец, мы вводим теорию масштабирования для объяснения зависимости конформационных свойств от κ и показываем, что дизайн последовательностей de novo может использоваться для модуляции отношений последовательность-ансамбль полиамфолитических IDP.

    Результаты

    Параметр

    κ .

    Капля относится к числу остатков, за пределами которых баланс энергий цепь-цепь, цепь-растворитель и растворитель-растворитель составляет порядка кТл (19). Здесь T обозначает температуру, а k — постоянная Больцмана. Радиус вращения блоба с остатками g и составляет g, 1/2, , а для последовательностей, не содержащих остатков пролина, g, ∼ 5 (20). Полная асимметрия заряда определяется как (19).Для каждого варианта последовательности мы вычисляем κ путем разделения последовательности на N blob перекрывающихся сегментов размером g . Для каждого сегмента остатка г мы вычисляем, что представляет собой асимметрию заряда для blob i в интересующей последовательности. Мы определяем квадрат отклонения от σ как. Различные варианты последовательности будут иметь разные значения δ , и максимальное значение δ max для данного аминокислотного состава используется для определения, так что 0 ≤ κ ≤ 1.Мы вычисляем κ , используя два значения для размера капли: г, = 5 и г, = 6, а окончательное значение κ для данного варианта последовательности является средним из двух значений.

    На рис.1 показаны 30 вариантов последовательности синтетической сильной полиамфолитной системы (Glu-Lys) 25 , для которых n = 50, f + = f = 0,5, FCR = 1, и NCPR = σ = 0. Последовательности на рис. 1 охватывают диапазон значений κ , а SI Приложение , таблица S1 суммирует прогнозы их тенденций к беспорядку.Низкие значения κ реализуются для хорошо смешанных вариантов последовательности и κ → 1, если противоположно заряженные остатки сегрегированы в линейной последовательности. Числовая плотность последовательностей n ( κ ) с конкретными значениями κ будет высокой для низких значений κ и уменьшаться по мере увеличения κ ( SI Приложение , рис. S1).

    Рис. 1.

    Тридцать вариантов последовательности для системы (Glu-Lys) 25 . В столбце 1 показаны метки каждого варианта последовательности.В столбце 2 показана фактическая последовательность: остатки Glu выделены красным цветом, а остатки Lys — синим. В столбце 3 показаны значения κ.

    Конформационные свойства для вариантов последовательности (Glu-Lys)

    25 значительно отличаются от κ , несмотря на идентичные значения NCPR.

    На рис. 2 показаны усредненные по ансамблю радиусы гирации 〈 R g 〉 для вариантов последовательности (Glu-Lys) 25 с различными значениями κ . В целом 〈 R г 〉 уменьшается с увеличением κ .Линейный коэффициент корреляции Пирсона составляет r = -0,83 со значимостью P = 6,1 × 10 -9 . Значения 〈 R g 〉 превышают ожидания для классических случайных катушек Флори (∼18 Å), а наименьшее значение 〈 R g 〉, полученное для κ → 1, в несколько раз больше. 1,6, чем значение 11 Å, ожидаемое для компактной глобулы (21). Кроме того, для хорошо перемешанных последовательностей значения 〈 R g 〉 немного больше, чем значения, ожидаемые для случайных блужданий с самоизбеганием (∼28 Å).

    Рис. 2.

    Усредненные по ансамблю радиусы инерции < R g > для вариантов последовательности системы (Glu-Lys) 25 . На вставках показаны репрезентативные конформации для четырех вариантов последовательности. Боковые цепи Glu показаны красным, а боковые цепи Lys показаны синим. Две пунктирные линии пересекают ординату при значениях < R g >, ожидаемых для всех вариантов последовательности системы (Glu-Lys) 25 , смоделированных в пределе EV или как случайные катушки Флори (FRC).

    На рис. 3 представлены графики 〈 R ij 〉, усредненные по ансамблю расстояния между остатками в зависимости от разделений последовательностей | j — i | для подмножества вариантов последовательности, перечисленных на рис. 1 ( SI, приложение , рис. S2). Эти профили 〈 R ij 〉 количественно определяют локальные концентрации сегментов цепи вокруг друг друга и облегчают прямую связь с измеренными парными распределениями из малоуглового рассеяния рентгеновских лучей (22) и измерениями расстояний из экспериментов с одиночными молекулами (8).Для κ <0,05 〈 R ij 〉 монотонно возрастает с увеличением | j — i |. Для более высоких значений κ профили 〈 R ij 〉 демонстрируют свидетельства электростатического притяжения на больших расстояниях между противоположно заряженными блоками. Конформационные свойства для последовательностей с низкими значениями κ в среднем аналогичны случайным блужданиям, исключающим самоуправление, в то время как последовательности с высокими значениями κ являются образцами конформаций, подобных шпилькам.Влияние изменений условий раствора, а именно концентрации соли и температуры, обсуждается в приложении SI , рис. S3 – S5.

    Рис. 3. Профили

    < R ij > для вариантов последовательности системы (Glu-Lys) 25 . Красная кривая обозначает профиль, ожидаемый для полимеров (Glu-Lys) 25 в пределе EV. Черная кривая ожидается для FRC, а сплошная синяя кривая получена, когда полимеры (Glu-Lys) 25 образуют максимально компактные глобулы.Для компактных глобул < R ij > плато до значения, предписанного их плотностью.

    SI Приложение , рис. S6 отображает асферичность ( δ *) каждого варианта последовательности в сравнении с κ . Для идеальных сфер δ * ∼ 0 и δ * ∼ 1 для стержней (23). С увеличением κ значения асферичности уменьшаются с ∼0.6 до ∼0.2. Это уменьшение асферичности согласуется с переходом от удлиненных вытянутых эллипсоидов к полукомпактным шпилькам, как показано в приложении SI , рис.S7, который показывает репрезентативные конформации для различных вариантов последовательности (Glu-Lys) 25 .

    Феноменологическое объяснение

    κ -зависимости конформационных свойств.

    В нашем атомистическом моделировании потенциальная энергия U c , связанная с конкретной конформацией c, является суммой членов (т. Е. U c = U EV + U Disp + U тор + W Solv + W el ).Здесь U tor обозначают скручивающие потенциалы; U EV + U Disp моделирует взаимодействия Ван-дер-Ваальса с использованием модели Леннарда – Джонса, где U EV и U Disp относятся к краткосрочным условиям отталкивания и привлекательной дисперсии, соответственно. W Solv количественно определяет свободную энергию сольватации, зависящую от конформации, с использованием модели ABSINTH; W el моделирует эффекты изменений степеней сольватации, которые приводят к конформационно-специфическому дескринингу внутрицепочечных электростатических взаимодействий.Этот термин охватывает эффекты опосредованных растворителем электростатических взаимодействий между всеми заряженными группами, включая заряженные боковые цепи, частичные заряды, которые приводят к образованию водородных связей в основной и боковой цепи, а также электростатические взаимодействия с участием подвижных ионов в растворе.

    Если все члены, за исключением U EV , обнулены, то получится самоисключающееся распределение случайного блуждания, потому что полипептиды образуют конформации из предела исключенного объема (EV). Когда усредненные по ансамблю эффекты внутрицепочечного электростатического притяжения и отталкивания уравновешиваются, лежащее в основе поведение предела EV разоблачается, что имеет место для низких κ -вариантов (Glu-Lys) 25 (рис.3). Для коротких разделений последовательностей (| j — i | <2 г ) внутрицепочечных электростатических взаимодействий недостаточно, чтобы нарушить статистику цепочки за пределы предела EV. Следовательно, профили 〈 R ij 〉 для коротких разносов должны напоминать профили невозмущенных случайных блужданий с самоизбеганием. Для последовательностей с более высокими значениями κ должен быть диапазон промежуточных разделений последовательностей (2 g ≤ | j — i | ≤ l c ), где противоположно заряженные блоки действуют как облака противоионов для друг друга, что приводит к электростатическому притяжению, вызванному конформационными флуктуациями.Здесь g, — длина капли, а l c — масштаб длины, на котором происходят отклонения от предела EV. Полученные в результате полукомпактные конформации, подобные шпилькам, или частичные конформации, подобные шпилькам, будут вызывать отклонение профилей 〈 R ij 〉 от профилей цепей в пределе EV. Степень этого отклонения будет зависеть от κ . Наконец, для разделений последовательностей, превышающих -1 c , сила электростатического притяжения, усредненного по ансамблю, составляет ∼kT , и поведение предела EV восстанавливается.

    Развитие теории масштабирования для 〈

    R ij 〉.

    Основываясь на предыдущем обсуждении, мы предлагаем, что изменение конформационных свойств для различных κ -вариантов (Glu-Lys) 25 может быть смоделировано с использованием теории масштабирования, аналогичной теории в работе Ямакова и др. . (24). Мы используем предельное распределение EV в качестве эталонного состояния, как это обосновано для (Glu-Lys) 25 в приложении SI , рис. S8. Запишем 〈 R ij 〉 для всех разделений последовательностей данной последовательности как.Здесь — неуниверсальный префактор, который описывает масштабирование 〈 R ij 〉 для полимеров (Glu-Lys) 25 как функцию от | j — i | в пределе EV. Показатель степени ν = 0.59 является универсальным и задает корреляционную длину для полимеров в пределе EV (25). Функция масштабирования f (| j — i |) описывает отклонения от предела EV, которые возникают в результате несбалансированных электростатических взаимодействий. Форма для f (| j — i |), полученная на основе анализа профилей 〈 R ij 〉 для вариантов (Glu-Lys) 25 , является Результатом численного соответствия 〈 R ij Профиль〉 для sv30 (Glu-Lys) 25 с использованием теории масштабирования показан на рис.4, а результаты для всех других вариантов последовательности показаны в приложении SI , рис. S9. Коэффициенты p 0 и p 1 количественно определяют точку пересечения и наклон для линейной интерполяции между двумя режимами, которые показывают поведение, подобное пределу EV. Значения p 1 количественно определяют отклонения от предельных профилей EV и являются либо небольшими ( p 1 ∼ 0 для низкого значения κ ), либо отрицательными при увеличении κ ( SI Приложение , рис. .S10). Пересечение p 0 количественно определяет поправки к исключенному объему на остаток, которые являются результатом эффектов электростатических взаимодействий. Форма для f (| j — i |) для | j — i | > l c подразумевает, что разделение последовательностей между дистальными сегментами, которые восстанавливают поведение предела EV, перенормируются на меньшие эффективные разделения, что приводит к непрерывным переходам между режимом, в котором отклонения вызваны внутрицепочечным электростатическим взаимодействием, и пределом EV.

    Рис. 4.

    Числовое соответствие профилю ij > для варианта последовательности sv30 системы (Glu-Lys) 25 . Красная, пурпурная и черная кривые соответствуют трем различным режимам, а именно: | j — i | <2 г , 2 г ≤ | j — i | ≤ l c , и | j — i | > l c соответственно.

    О выборе эталонного состояния для теории масштабирования.

    Наш выбор предела EV в качестве эталонного состояния для теории масштабирования был основан на наблюдении, что уравновешивание электростатического отталкивания и притяжения демаскирует поведение предела EV для хорошо смешанных вариантов последовательности (Glu-Lys) 25 .В системах с меньшими значениями FCR уравновешивание в хорошо смешанных вариантах последовательности может демаскировать другое эталонное состояние, такое как случайная катушка Флори. Точная форма эталонного состояния, которое разоблачается за счет уравновешивания электростатического отталкивания и притяжения в хорошо перемешанных последовательностях, будет зависеть от предпочтений, кодируемых коллективным вкладом неэлектростатических членов потенциальной функции. Соответственно, мы вводим предел внутренней сольватации (IS), в соответствии с которым моделирование для генерации эталонного состояния выполняется с использованием всех членов потенциальной функции, кроме W el .Сравнение результатов моделирования, полученных с использованием полного гамильтониана, с результатами предела IS позволяет нам выявить специфические для κ вклады, которые возникают из-за конкуренции между внутрицепочечным электростатическим притяжением и отталкиванием. Свободные энергии сольватации заряженных боковых цепей очень благоприятны (~ -100 ккал / моль), а для высокого FCR ансамбли предела IS качественно аналогичны ансамблям предела EV, которые показаны в приложении SI , Инжир.S11 для вариантов последовательности (Glu-Lys) 25 . Однако по мере уменьшения FCR есть веские основания ожидать значительного отклонения профилей 〈 R ij 〉, рассчитанных в пределе IS, от профилей предела EV (которые будут показаны ниже). Следовательно, для последовательностей с FCR <1 разработка общей формы масштабного соотношения для 〈 R ij 〉 потребует использования соответствующих предельных профилей IS в качестве эталонных моделей.

    Вывод отклонений от предельного поведения из последовательности.

    Наличие несбалансированных внутрицепных электростатических взаимодействий можно оценить по информации о последовательности, если вычислить безразмерный параметр кулоновского взаимодействия Γ ij (26). Для пары блобов i и j,; ε = 78 — диэлектрическая проницаемость воды при 298 K, ε 0 — диэлектрическая проницаемость свободного пространства, ξ = 6 Å — радиус капли ( SI Приложение , рис. S12) , R — постоянная идеального газа, T — температура, а z i и z j обозначают значения NCPR со знаком для blob i и j, соответственно.Произведение z i z j является положительным или отрицательным в зависимости от того, имеют ли подписанные значения NCPR для blob i и j одинаковые или противоположные знаки. Для данного варианта последовательности мы вычисляем произведение z i z j для всех пар блобов i и j, удовлетворяющих ограничению | j — i | > g = 5, и Γ ij вычисляется путем усреднения значений z i z j для всех пар капель, соответствующих линейному разделению | j — i |.

    SI Приложение , рис. S13 отображает совокупную сумму в зависимости от линейного расстояния между парами капель. Интересны шкалы длин, для которых отрицательная величина превышает RT . SI Приложение , рис. S14 в SI Приложение количественно определяет корреляцию между p и min (). Этот график показывает, что два параметра показывают значительную положительную корреляцию (Pearson r = 0,79). В первом приближении, если пренебречь небольшими вкладами p o и использовать уравнение для линии наилучшего соответствия, которая связывает p 1 с min (), мы можем получить качественные оценки степень, в которой электростатическое притяжение приведет к отклонению профиля 〈 R ij 〉 от эталонного состояния, такого как предел EV.

    Результаты для естественных полиамфолитических ВПЛ.

    SI Приложение , таблица S2 обобщает информацию о 10 последовательностях IDP, извлеченных из комбинации базы данных DisProt (13) и опубликованных экспериментальных данных. Для этих последовательностей 0,14 ≤ FCR ≤ 0,73 и 0,0 ≤ NCPR ≤ 0,25. SI Приложение , рис. S15 показывает профили 〈 R ij 〉 для этих последовательностей в пределе IS. Эти профили эталонного состояния находятся между профилями для предела EV и случайной катушки Флори, с общей тенденцией сходиться на последней по мере уменьшения FCR.Критический показатель, определяющий длину корреляции, переключается с ν = 0,59 в пределе EV до ν = 0,5 для случайной катушки Флори. Профили, имеющие сходство с последним, реализуются для полимеров в θ-растворителях, где статистические эффекты внутрицепных и цепочечных взаимодействий уравновешиваются (27, 28).

    На рис. 5 показаны профили 〈 R ij 〉 из результатов моделирования, полученных с использованием полного гамильтониана ABSINTH для всех 10 последовательностей.Сравнение этих профилей с соответствующими профилями пределов искробезопасности показано в приложении SI , рис. S16. Вклад внутрицепных электростатических взаимодействий, опосредованных растворителем, приводит либо к слабым отклонениям от предела IS, что наблюдалось для белка, связывающего полиглутаминовый тракт (PQBP-1), DP00166, DP00357, DP00503 и QSh32, либо к значительному уплотнению по сравнению с относительно предела IS, который наблюдался для остальных пяти последовательностей. Степень возмущения по отношению к пределу IS четко регулируется FCR.Hofmann et al. (28) недавно показали, что степень отклонения размеров развернутого состояния от эффективного θ-состояния, измеренная в условиях складывания, также зависит от FCR.

    Рис. 5. Профили

    < R ij > для 10 естественных ВПЛ. В легенде отображается DisProt или другой идентификатор для каждой последовательности. Сплошные кривые — эталонные профили, подобные профилям, описанным на рис. 3. В легенде показаны идентификаторы последовательностей и комбинация значений FCR и κ в скобках.Для глобулообразователей значения κ не имеют значения, и для этих последовательностей легенда показывает только их значения FCR.

    Последовательности со значениями FCR <0,3 и NCPR <0,25 являются слабыми полиамфолитами, и уплотнение происходит в результате снижения FCR с заряженными остатками на поверхности глобул ( SI Приложение , рис. S17). SI, приложение , рис. S18 показывает температурную зависимость значений 〈 R g 2 〉 для 10 природных полиамфолитических ВПЛ из SI, приложение , таблица S2.Эти результаты показывают, что конформационные свойства полиамфолитов с более низкими значениями FCR демонстрируют более выраженные температурные зависимости по сравнению с вариантами последовательностей (Glu-Lys) 25 .

    Конформационные свойства полиамфолитических IDP могут быть модулированы с помощью дизайна последовательности de Novo.

    N-конец PQBP-1 включает WW-домен, который связывает РНК-полимеразу II и связан с C-концевым U5 связывающим участком 15 кДа (29) полиамфолитическим участком.Множество линий экспериментальных данных предполагают, что это полиамфолитическое растяжение представляет собой гибкую привязь, которая принимает расширенные конформации (29, 30). На рис. 6 показан профиль 〈 R ij 〉 для конструкции из 55 остатков WPP- (PQBP-1) 132–183 , для которой FCR = 0,73, NCPR = 0 и κ = 0,024. Мы предположили, что высокие κ -варианты этой последовательности должны иметь очень разные конформационные свойства. Мы проверили эту гипотезу, сравнив конформационные свойства последовательности WT со свойствами двух вариантов с более высокими значениями κ (рис.6). Результаты показывают значительные различия между профилем 〈 R ij 〉 последовательности WT и его более высокими κ -вариантами, так что изменения расстояния от конца до конца на ∼28 Å могут быть достигнуты перестановками последовательностей. . Для фиксированного аминокислотного состава системы с обозначением сильных полиамфолитов, вероятно, будут иметь более высокую возможность проектирования, чем слабые полиамфолиты, потому что значительная модуляция конформационных свойств достижима путем изменения κ .

    Рис. 6. Профили

    ij > для линкера WT из PQBP-1 и двух разработанных вариантов последовательности. Показаны последовательности растяжения WT и перестановки последовательностей. Сплошные красные, черные и синие кривые соответствуют профилям ij > для WPP- (PQBP-1) 132–183 : wt, смоделированные в пределе EV, FRC и компактном Lennard – Jones (LJ ) глобулы соответственно.

    Обсуждение

    Mao et al. (7) предложили прогнозирующую диаграмму состояний, согласно которой тип ансамбля (а именно глобула или клубок) может быть выведен на основе значения NCPR для данной последовательности.Мы аннотировали эту диаграмму состояний, используя подмножество последовательностей IDP из базы данных DisProt (13). Приблизительно 95% этих последовательностей имеют аминокислотный состав с NCPR <0,25, что означает, что они образуют компактные глобулы ( SI, приложение , рис. S19). Однако этот вывод сомнительный, потому что большинство последовательностей, аннотированных как глобулообразователи, на самом деле являются полиамфолитами. Если только NCPR был достаточным описателем конформационных свойств, то результаты на фиг.2, 3 и 5 соответствовали бы образованию глобул, независимо от значений κ — и FCR, что явно не так. Мы изменили исходную диаграмму состояний, чтобы учесть результаты этой работы. На модифицированной диаграмме состояний (рис.7) обнаружено, что около 70% IDP, которые были классифицированы как глобулы ( SI, приложение , рис. S19), имеют составы, которые помещают их либо в сильную полиамфолитическую область, либо на границу. между глобулами и прочными полиамфолитами.Последовательности внутри границы отличаются от глобулообразователей и прочных полиамфолитов. Выведение их отношений последовательность-ансамбль требует дополнительных соображений, таких как состав полярных остатков, содержание пролина и наличие участков последовательности с предпочтением конкретных вторичных структур.

    Рис. 7.

    Диаграмма состояний ВПЛ. Мы сосредотачиваемся на последовательностях, которые попадают ниже параметризованной линии (NCPR = 2.785H — 1.151), разработанной Uversky et al. (43) для отделения IDP от последовательностей, которые сворачиваются автономно.Здесь H означает оценку гидропатии. Область 1 соответствует либо слабым полиамфолитам, либо слабым полиэлектролитам, которые образуют глобулы или головастики-подобные конформации ( SI Приложение , рис. S17). Область 3 соответствует прочным полиамфолитам, которые образуют явно неглобулярные конформации, которые представляют собой клубок, шпильку или примеси. Граничная область, обозначенная 2, разделяет области 1 и 3, и конформации внутри этой области, вероятно, представляют собой континуум возможностей между типами конформаций, принятых последовательностями в областях 1 и 3.Последовательности с составами, соответствующими областям 4 и 5, являются сильными полиэлектролитами с FCR> 0,35 и NCPR> 0,3. Ожидается, что эти последовательности образуют спиралевидные конформации, которые во многом напоминают ансамбли предельных значений EV. Легенда суммирует статистику для различных регионов на основе последовательностей, взятых из базы данных DisProt. Рисунок включает аннотацию свойств последовательностей, которые Уверский (3) назвал «клубками» или «предварительно расплавленными глобулами» на основании измерений гидродинамических радиусов.Эти последовательности (перечисленные в SI Приложение , Таблицы S3 и S4), как ожидается, будут расширены по сравнению с свернутыми белками, и наша аннотация показывает, что, действительно, все последовательности, кроме одной, находятся вне области формирования глобул.

    Оценка теорий полиамфолита.

    Теории среднего поля для полиамфолитов описывают зависимость R g и внутренней структуры от значений FCR, NCPR и N (14, 19, 31, 32). Эти теории предсказывают, что нейтральные полиамфолиты будут образовывать глобулы с жидкоподобной организацией противоположных зарядов внутри глобул, которые напоминают глобулы электролитов 1: 1.Альтернативные прогнозы предполагают более похожее на предельное поведение EV (33). Наши результаты противоречат предсказаниям типичных теорий среднего поля из-за двух недостатков этих теорий. Во-первых, они применяются к усредненной по ансамблю последовательности, которая получается усреднением по всем возможным вариантам последовательности для заданных FCR и NCPR (32). Следовательно, они не могут работать для отдельных вариантов последовательностей (34, 35). Во-вторых, все теории игнорируют эффекты очень выгодных сольватационных свободных энергий заряженных групп, которые явно требуют принципиально других эталонных состояний, таких как предел IS.

    Мы представили предварительную теорию масштабирования для учета эффектов κ -специфических корреляций в вариантах последовательности (Glu-Lys) 25 . Теория основана на наблюдении, что уравновешивание электростатического притяжения и отталкивания в хорошо перемешанных вариантах последовательности (Glu-Lys) 25 демаскирует конформационные предпочтения, полученные в пределе EV. Для хорошо перемешанных вариантов более слабых полиамфолитов (0,3 ≤ FCR <1) уравновешивание электростатического притяжения и отталкивания демаскирует предел IS в качестве соответствующего эталонного состояния.Следовательно, для полиамфолитов с 0,3 ≤ FCR <1, которые демонстрируют конформационные свойства, специфичные для κ , расширение теории масштабирования может просто потребовать переключения эталонного критического показателя с ν = 0,59 на ν = 0,5. Однако для слабых полиамфолитов, образующих глобулы (FCR <0,3), коллапс становится слабо зависимым или даже независимым от κ . Поскольку предел IS напоминает случайный клубок Флори или эффективное θ-состояние, теоретическая основа для описания коллапса слабых полиамфолитов, вероятно, будет напоминать структуру теорий переходов из клубка в глобулу (36).Крупномасштабное моделирование, выполненное с использованием различных комбинаций FCR, NCPR и κ , и интегрирование этих результатов должно дать единую теоретическую основу для последовательностей, которые охватывают спектр значений FCR. Эта задача кажется выполнимой и будет решена в будущей работе.

    Более широкое значение.

    SI Приложение , рис. S20 показывает совместное распределение значений FCR и κ для сильных полиамфолитических IDP, извлеченных из базы данных DisProt.Распределение достигает пика около κ ∼ 0,2, что означает, что встречающиеся в природе последовательности достаточно хорошо перемешаны и, вероятно, имеют конформационные свойства, которые находятся между пределом EV и моделями случайной спирали Флори. Если IDP является сильным полиамфолитом, то посттрансляционная модификация, такая как фосфорилирование Ser / Thr, может увеличивать FCR и NCPR и приводить к клубковидным свойствам (37). Если фосфорилирование преобразует IDP из полиэлектролита в сильный полиамфолит (38), то конформационные свойства будут определяться комбинацией FCR и κ для модифицированной последовательности.Последовательности IDP также могут быть изменены с помощью альтернативного сплайсинга (39), а для полиамфолитических IDP эффекты сплайсинга приведут к изменению взаимоотношений между последовательностью и ансамблем на уровне белка. Следовательно, посттранскрипционная и посттрансляционная регуляция, по-видимому, позволяет настраивать отношения последовательность-ансамбль IDPs (40) — особенность, которая обеспечивается преимущественно полиамфолитической природой этих белков.

    Глава 3. Белки и аминокислоты

    Глава 3. Белки и аминокислоты



    1.БЕЛКИ
    2. ПИЩЕВАРЕНИЕ БЕЛКОВ И МЕТАБОЛИЗМ
    3. ОБЩИЕ ТРЕБОВАНИЯ К БЕЛКАМ
    4. АМИНОКИСЛОТЫ
    5. КОЛИЧЕСТВО ТРЕБОВАНИЯ К АМИНОКИСЛОТЕ
    6. ДОБАВКА ДИЕТЫ С АМИНОКИСЛОТАМИ
    7. ССЫЛКИ


    Дж. Э. Халвер
    Вашингтонский университет
    Сиэтл, Вашингтон

    1.1 Классификация
    1.2 Структура
    1.3 Свойства
    1.4 Химическое определение


    Белки представляют собой сложные органические соединения, состоящие из многих аминокислот, связанных вместе пептидными связями и поперечно связанных между цепями сульфгидрильными связями, водородными связями и силами Ван-дер-Ваальса.Химический состав белков больше, чем у любой другой группы биологически активных соединений. Белки в различных клетках животных и растений придают этим тканям их биологическую специфичность.

    1.1 Классификация

    Белки можно разделить на:

    (а) Простые белки. При гидролизе они дают только аминокислоты и иногда небольшие углеводные соединения. Примеры: альбумины, глобулины, глютелины, альбуминоиды, гистоны и протамины.

    (б) Конъюгированные белки. Это простые белки в сочетании с некоторыми небелковыми веществами в организме. Примеры: нуклеопротеины, гликопротеины, фосфопротеины, гемоглобины и лецитопротеины.

    (c) Производные белки. Это белки, полученные из простых или конъюгированных белков физическими или химическими способами. Примеры: денатурированные белки и пептиды.

    1,2 Структура

    Потенциальная конфигурация белковых молекул настолько сложна, что многие типы белковых молекул могут быть сконструированы и обнаружены в биологических материалах с различными физическими характеристиками.Глобулярные белки обнаруживаются в крови и тканевых жидкостях в аморфной глобулярной форме с очень тонкими или отсутствующими мембранами. Коллагеновые белки находятся в соединительной ткани, такой как кожа или клеточные мембраны. Волокнистые белки содержатся в волосах, мышцах и соединительной ткани. Кристаллические белки представлены хрусталиком глаза и подобными тканями. Ферменты — это белки с определенными химическими функциями, которые опосредуют большинство физиологических процессов жизни. Несколько небольших полипептидов действуют как гормоны в тканевых системах, контролируя различные химические или физиологические процессы.Мышечный белок состоит из нескольких форм полипептидов, которые позволяют мышцам сокращаться и расслабляться при физических движениях.

    1.3 Недвижимость

    Белки также можно охарактеризовать по их химическим реакциям. Большинство белков растворимы в воде, спирте, разбавленной основе или в различных концентрациях солевых растворов. Белки имеют характерную спиралевидную структуру, которая определяется последовательностью аминокислот в первичной полипептидной цепи и стереоконфигурацией радикальных групп, присоединенных к альфа-углероду каждой аминокислоты.Белки термолабильны, проявляя различную степень лабильности в зависимости от типа белка, раствора и температурного профиля. Белки могут быть обратимыми или необратимыми, денатурированными при нагревании, концентрации соли, замораживании, ультразвуковой нагрузке или старении. Белки претерпевают характерное связывание с другими белками в так называемой реакции пластеина и соединяются со свободными альдегидными и гидроксильными группами углеводов с образованием соединений типа Майяра.

    1.4 Химическое определение

    Содержание азота в большинстве белков, обнаруженных в тканях животных, орехов и зерна, составляет около 16 процентов; поэтому содержание белка обычно выражается как содержание азота × 6.25.

    Проглоченные белки сначала расщепляются на более мелкие фрагменты пепсином в желудке или трипсином или химотрипсином из поджелудочной железы. Эти пептиды затем дополнительно восстанавливаются под действием карбоксипептидазы, которая гидролизует одну аминокислоту за раз, начиная со свободного карбоксильного конца молекулы, или с помощью аминопептидазы, которая отщепляет одну аминокислоту за раз, начиная со свободного амино-конца полипептида. цепь. Свободные аминокислоты, высвобождаемые в пищеварительную систему, затем всасываются через стенки желудочно-кишечного тракта в кровоток, где они затем повторно синтезируются в новые тканевые белки или катаболизируются для получения энергии или фрагментов для дальнейшего тканевого метаболизма.

    Валовая потребность в белке была определена для нескольких видов рыб (см. Таблицу 1). Имитация цельного яичного протеина в тестовых диетах содержит избыток незаменимых аминокислот. Эти диеты поддерживались приблизительно изокалорийными за счет корректировки общего белка и усвояемых углеводных компонентов до фиксированного количества, поскольку лечение белковыми диетами варьировалось в испытанных диапазонах. Испытания на кормлении мальков, сеголетков и годовалых рыб показали, что общие потребности в белке наиболее высоки у начальных кормовых мальков и что они уменьшаются по мере увеличения размера рыбы.Чтобы расти с максимальной скоростью, мальки должны иметь диету, в которой почти половина легкоусвояемых ингредиентов состоит из сбалансированного белка; через 6-8 недель это требование снижается примерно до 40 процентов рациона лосося и форели и примерно до 35 процентов рациона годовалых лососевых, выращенных при стандартной температуре окружающей среды (SET). См. Рисунки 1 и 2. Общие потребности в белке молоди сома, по-видимому, меньше, чем у лососевых. Первоначально кормление мальков требует, чтобы около 50 процентов усвояемых компонентов рациона составлял белок, и потребность в них уменьшается с увеличением размера.Некоторые испытания кормления лососем показали прямую связь между изменениями потребности в белке молоди рыбы и изменениями температуры воды. Лосось чавычи в воде с температурой 7 ° C требует около 40 процентов цельного яичного белка для максимального роста; той же рыбе в воде с температурой 15 ° C требуется около 50% белка. Лосось, форель и сом могут использовать больше белка, чем требуется для максимального роста, благодаря эффективному удалению азотистых отходов в виде растворимых соединений аммиака через жаберные ткани непосредственно в водную среду.Эта система удаления азота более эффективна, чем система, доступная для птиц и млекопитающих. Птица и млекопитающие потребляют энергию для синтеза мочевины, мочевой кислоты или других соединений азота, которые выводятся через ткань почек и выводятся с мочой. Перевариваемые углеводы и жиры сохранят избыток белка в рационе до тех пор, пока удовлетворяются потребности в белке для максимального роста (рисунки 1 и 2).

    Таблица 1 — Расчетная потребность в белках некоторых видов рыб 1/

    Виды

    Уровень сырого протеина в рационе для оптимального роста (г / кг)

    Радужная форель ( Salmo gairdneri )

    400-460

    Карп ( Cyprinus carpio )

    380

    Чавыча ( Oncorhynchus tshawytscha )

    400

    Угорь ( Ангилья японский )

    445

    Камбала ( Pleuronectes platessa )

    500

    Золотистый лещ ( Chrysophrys aurata )

    400

    Белый амур ( Ctenopharyngodon idella )

    410-430

    Brycon sp.

    356

    Морской лещ ( Chrysophrys major )

    550

    Желтохвост ( Seriola quinqueradiata )

    550

    1/ По материалам C.B. Cowey, 1978

    Рис. 1. Потребность в белке чавычи при 47 ° F. Верхняя кривая: исходный индивидуальный средний вес рыбы, 1.5г. Нижняя кривая: исходная индивидуальная средняя масса рыбы 5,6 г.

    Рис. 2. Потребность в белке чавычи при температуре 58 ° F. Верхняя кривая: исходный индивидуальный средний вес рыбы 2,6 г. Нижняя кривая: исходная индивидуальная средняя масса рыбы 5,8 г.

    (Оба рисунка взяты из: DeLong, D.C., J.E. Halver and E.T. Mertz, 1958, J.Nutr ., 65: 589-99)

    Обычно рыбе нужно давать диету, содержащую дифференцированный уровень высококачественного белка и энергии, а также адекватный баланс незаменимых жирных кислот, витаминов и минералов в течение длительного периода времени.Из полученной кривой доза / ответ потребность в белке обычно получают по графику Альмквиста. Считается, что эти различия в очевидной потребности в белке связаны с различиями в методах культивирования и составе рациона.

    Относительно высокий уровень пищевого белка, необходимый для максимального роста некоторых рыб, таких как белый амур, Ctenopharyngodon idella, и Brycon spp. Удивительны тем, что эти рыбы всеядны. Brycon spp.выращиваются на нежелательных фруктах и ​​другом растительном материале с низким содержанием белка, и в этих условиях, по-видимому, существенный вклад в потребление ими белка вносит естественная пищевая цепь.

    Потребность в белке эвриталинных рыб, таких как радужная форель, Salmo gairdneri, и кижуч, Oncorhynchus кисач, , выращенных в воде с соленостью 20 ppt, примерно такая же, как потребность в пресной воде. Нет данных о потребности этих видов в белке в морской воде с полной концентрацией.(35 п.


    4.1 Essential и заменимые аминокислоты
    4.2 Незаменимые Аминокислоты и качество протеина


    Аминокислоты являются строительными блоками белков; около 23 аминокислот были выделены из природных белков. Десять из них незаменимы для рыб. Животное не способно синтезировать незаменимые аминокислоты и поэтому должно получать их с пищей.

    4.1 Незаменимые и несущественные аминокислоты

    Корм ​​для лосося, форели и канального сома, лишенный аргинина, гистидина, изолейцина, лейцина, лизина, метионина, фенилаланина, треонина, триптофана или валина, не рос (рис.3). Те же самые рыбы, которых кормили рационами, лишенными других L-аминокислот, росли так же, как и рыбы, получавшие все 18 протестированных аминокислот (рис. 4). Азотный компонент в тестируемых диетах состоял из 18 L-аминокислот по образцу цельного яичного белка. Вся тестируемая рыба быстро выздоравливала, когда в рационе была заменена недостающая аминокислота. Наклон кривой роста в группе восстановления был идентичен таковому у рыб, получавших полный тестовый рацион с аминокислотами.

    Испытывали незаменимые аминокислоты: аланин, аспарагиновая кислота, цистин, глутаминовая кислота, глицин, пролин, серин и тирозин.Было обнаружено, что эти аминокислоты не являются необходимыми для роста лосося, форели и канального сома.

    Для количественных исследований потребности в 10 незаменимых аминокислотах использовалась смесь казеина и желатина с добавлением кристаллических L-аминокислот. Тестовая диета содержала 40 процентов цельного яичного белка для азотного компонента. Эксперименты, проведенные с карпом и угрем, показали аналогичное отсутствие роста, когда в рационе отсутствовала незаменимая аминокислота.

    Рис. 3. Рост рыб с дефицитом аргинина. Группа с дефицитом была разделена через шесть недель на диете с дефицитом, и недостающая аминокислота была заменена в одной из двух частей.

    Рис. 4. Рост рыб с дефицитом цистина.

    (Оба рисунка взяты из: DeLong, D.C., J.E. Halver and E.T. Mertz, 1958, J.Nutr., 65: 589-99)

    4.2 Основные аминокислоты и качество белка

    Если известны потребности рыбы в незаменимых аминокислотах, должно быть возможно удовлетворить эти потребности в системах культивирования различными способами за счет различных пищевых белков или комбинаций пищевых белков.

    Фенилаланин избавлен от тирозина. Неизвестно, что он химически модифицирован или становится недоступным из-за суровых условий, которым обычно подвергаются кормовые белки во время обработки. Измерение фенилаланина в белках несложно, поэтому обеспечение и оценка фенилаланина в белках в практических диетах не представляет особых трудностей.

    Лизин — основная аминокислота. В дополнение к -аминокислотной группе, обычно связанной пептидной связью, он также содержит вторую -аминогруппу.Эта альфа-аминогруппа должна быть свободной и реакционной, иначе лизин, хотя и поддается химическому измерению, не будет доступен биологически. Во время обработки белков корма α-аминогруппа лизина может реагировать с небелковыми молекулами, присутствующими в корме, с образованием дополнительных соединений, которые делают лизин биологически недоступным.

    Цистин избавлен от метионина. Однако измерить содержание метионина в кормовых белках непросто, поскольку аминокислота подвержена окислению во время обработки.После обработки метионин может присутствовать как таковой, или как сульфоксид, или как сульфон. Сульфоксид может образовываться из метионина во время кислотного гидролиза кормового белка перед измерением его кислотного состава, не содержащего кислоты. Кислотный гидролиз белков перед анализом нарушает исходное равновесие между двумя соединениями, так что состав гидролизата больше не отражает состав белка. При определении содержания метионина в чистых белках окисление аминокислоты до метионинсульфона обычно является количественным.В случае кормовых белков, однако, это не покажет, сколько метионина или сульфоксида метионина присутствовало в белке до его окисления и гидролиза.

    Сульфоксид метионина может иметь некоторую биологическую ценность для рыб, которые могут иметь некоторую способность обратного преобразования его в метионин и, таким образом, частично восполнять часть метионина, окисленного во время обработки.

    Недавно появились сообщения о методах измерения метионина в белках с использованием йодоплатинатного реагента до и после восстановления трихлоридом титана, чтобы получить значения как для метионина, так и для сульфоксида в исходном белке.Также был описан способ измерения метионина конкретно по расщеплению цианогенбромида. Оба метода еще предстоит оценить независимо. Микробиологический анализ метионина в белках кормов является ценным инструментом, хотя существует опасность того, что оксиды метионина могут различаться по своей активности в отношении микроорганизмов и искажать значения.

    Количественные потребности лососевых в десяти незаменимых аминокислотах определялись путем кормления линейными прибавками по одной аминокислоте за раз в тестируемой диете, содержащей аминокислотный профиль, идентичный цельному яичному белку, за исключением тестируемой аминокислоты.Повторяющиеся группы рыб подвергались диетическому лечению до тех пор, пока не появлялись большие различия в росте исследуемых партий. График реакции роста Альмквиста показывает уровень аминокислот, необходимый для максимального роста в этих конкретных условиях испытания. Рационы были разработаны таким образом, чтобы содержать белок на уровне или немного ниже оптимальной потребности в белке для данного вида и условий тестирования, чтобы гарантировать максимальное использование ограничивающей аминокислоты. Сравнение требований к десяти незаменимым аминокислотам между видами показано в таблице 2.

    Недавним нововведением стало использование в тестовых диетах белков, относительно дефицитных по данной незаменимой аминокислоте. Таким образом, комбинации рыбной муки и зеина использовались в тестовых диетах для определения потребности радужной форели в аргинине. Рационы, содержащие различные относительные количества казеина и желатина, показали, что увеличение уровня связанного с белками аргинина с 11 до 17 г / кг привело к значительному увеличению роста канального сома.

    Таблица 2 Потребность семи животных в аминокислотах 1/

    Аминокислота

    Молодь угря

    Мальки карпа

    Канальный сом

    Молодь чавычи

    цыпленок

    Молодой поросенок

    Крыса

    Аргинин

    3.9 (1,7 / 42)

    4,3 (1,65 / 38,5)

    6,0 (2,4 / 40)

    6,1 (1,1 / 18)

    1,5 (0,2 / 13)

    1,0 (0,2 / 19)

    Гистидин

    1,9 (0,8 / 42)

    1,8 (0,7 / 40)

    1,7 (0,3 / 18)

    1.5 (0,2 / 13)

    2,1 (0,4 / 19)

    Изолейцин

    3,6 (1,5 / 42)

    2,6 (1,0 / 38,5)

    2,2 (0,9 / 41)

    4,4 (0,8 / 18)

    4,6 (0,6 / 13)

    3,9 (0,5 / 13)

    лейцин

    4.1 (1,7 / 42)

    3,9 (1,5 / 38,5)

    3,9 (1,6 / 41)

    6,7 (1,2 / 18)

    4,6 (0,6 / 13)

    4,5 (0,9 / 19)

    Лизин

    4,8 (2,0 / 42)

    5,1 (1,23 / 24,0)

    5,0 (2,0 / 40)

    6.1 (1.1 / 18)

    4,7 (0,65 / 13)

    5,4 (1,0 / 19)

    Метионин 2/

    4,5 (2,1 / 42) 3/

    3,1 (1,2 / 38,5)

    2,3 (0,56 / 24,0)

    4,0 (1,6 / 40) 3/

    4.4 (0,8 / 18)

    3,0 (0,6 / 20)

    3,0 (0,6 / 20)

    Фенилаланин 4/

    5,1 (2,1 / 41) 5/

    7,2 (1,3 / 18)

    3.6 (0,45 / 13)

    5,3 (0,9 / 17)

    Треонин

    3,6 (1,5 / 42)

    2,2 (0,9 / 40)

    3,3 (0,6 / 18)

    3,0 (0,4 / 13)

    3,1 (0,2 / 19)

    Триптофан

    1,0 (0,4 / 42)

    0.5 (0,2 / 40)

    1,1 (0,2 / 18)

    0,8 (0,2 / 25)

    1,0 (0,2 / 19)

    Валин

    3,6 (1,5 / 42)

    3,2 (1,3 / 40)

    4,4 (0,8 / 18)

    3,1 (0,4 / 13)

    3,1 (0,4 / 13)

    1/ Выражается в процентах от диетического белка.В скобках числители — это потребности в процентах от сухого рациона, а знаменатели — это процент общего содержания белка в рационе.

    2/ При отсутствии цистина

    3/ Метионин плюс цистин

    4/ При отсутствии tyro sine

    5/ Фенилаланин плюс тирозин

    (по материалам: Национальный исследовательский совет, 1977 г.)

    Потребность радужной форели в аргинине была определена по стандартной кривой доза / реакция (рост), а также путем измерения уровней свободного аргинина в тканях (крови и мышцах) в группах форели, получавших возрастающее количество аргинина в рационе.После того, как диетическая потребность форели в аргинине была удовлетворена, любое дальнейшее увеличение потребления аргинина привело к увеличению концентрации свободного аргинина в крови и мышцах. Было получено хорошее согласие между двумя методами.

    Данные, представленные в таблице 2, предполагают, что между видами рыб существуют реальные различия в их потребностях в определенных аминокислотах. Это приводит к трудностям при составлении белкового компонента практического рациона для тех видов, потребности которых в аминокислотах еще не известны.Возможное решение — использовать для каждой аминокислоты наивысший уровень, необходимый для любого из тех видов, по которым имеются данные. Необходимость дополнительных количественных данных о потребностях рыб в аминокислотах, особенно тех, которые действительно или потенциально могут использоваться в качестве сельскохозяйственных животных, очевидна.

    Одним из решений использования белков, относительно дефицитных по одной или нескольким аминокислотам, является добавление в белок соответствующих количеств аминокислоты, необходимых в практических диетах. Рыба, по-видимому, использует свободные аминокислоты с разной степенью эффективности.

    Молодой карп, Cyprinus carpio, оказался неспособным расти на диетах, в которых белковый компонент (казеин, желатин) был заменен смесью аминокислот, аналогичных по общему составу. Гидролизат трипсина казеина также оказался неэффективным. Однако, если диета, содержащая свободные аминокислоты в качестве белкового компонента, тщательно нейтрализуется NaOH до pH 6,5-6,7, то некоторый рост молоди карпа действительно происходит. Этот рост был заметно ниже, чем при сопоставимой казеиновой диете в тех же условиях.

    Канальный сом также не может использовать свободные аминокислоты в качестве добавок к дефицитным белкам. При изонитрогенной замене соевого шрота на муку менхадена рост и эффективность корма канального сома существенно снизились. Добавление свободного метионина, цистина или лизина, наиболее ограничивающих аминокислот, к этим заменителям сои не привело к увеличению веса.

    Повышение уровня аргинина в рационах сома с 11 до 17 г / кг путем изонитрогенной замены желатина на казеин значительно увеличивало набор веса, но добавление свободного аргинина, цистина, триптофана или метионина к казеину мало влияло на рост или преобразование пищи.

    Лососевые могут использовать свободные аминокислоты для роста. Было показано, что зеин-желатиновая диета с добавлением лизина и тритофана заметно превосходит зеин-желатиновую диету для радужной форели, когда в качестве критериев использовались прибавка в весе и использование белка.

    Несколько исследователей продемонстрировали возможность дополнения белков с дефицитом аминокислот ограничивающими аминокислотами в рационах лососевых. Казеин с добавкой шести аминокислот давал коэффициенты конверсии корма для атлантического лосося, аналогичные тем, которые были получены при использовании изолированного рыбного белка в качестве источника пищевого белка.Соевый шрот с добавлением пяти или более аминокислот (включая метионин и лизин) был лучшим источником белка для радужной форели по сравнению с одним соевым шротом. Однако однократное добавление метионина и лизина не привело к повышению ценности соевого шрота. Эти результаты позволяют предположить, что аминокислотный спектр выделенного рыбьего белка, который они использовали, может приблизительно соответствовать потребности в аминокислотах радужной форели. Пищевая ценность изолята соевого белка может быть увеличена путем добавления в него первой ограничивающей аминокислоты; я.е., метионин.

    Рационы, содержащие в качестве белкового компонента рыбную муку, мясокостную муку, а также дрожжевую и соевую муку, можно улучшить путем одновременного добавления цистина (10 г / кг) и триптофана (5 г / кг). Рыбную муку можно полностью заменить без снижения конверсии корма в рационах для радужной форели смесью из субпродуктов домашней птицы и перьевой муки вместе с 17 г лизина HCL / кг, 4,8 г DL-метионина / кг и 1,44 г DL. -триптофан / кг.

    Коуи, К.Б. и Дж. Р. Сардженты, 1972 Кормление рыб. Adv.Mar.Biol., 10: 383-492

    Cowey, C.B., 1979 Потребности рыб в белках и аминокислотах. В Технология кормления и кормления рыб, под редакцией Дж. Э. Халвера и К. Тьюса. Материалы Всемирного симпозиума, спонсируемого EIFAC / FAO, ICES и IUNS, Гамбург, 20-23 июня 1978 г. Schr . Bundesforschungsanst . Fisch ., Hamb ., (14/15) vol. 1: 3-16

    Мерц, Э.Т., 1972 г. Потребности в белке и аминокислотах. В Питание рыб, под редакцией Дж. Э. Халвера. Нью-Йорк, Academic Press, стр. 106-43.

    Национальный исследовательский совет, Подкомитет по тепловодным рыбам 1977 года, Потребности теплопроводных рыб в питательных веществах. Вашингтон, округ Колумбия, Национальная академия наук (потребности домашних животных в питательных веществах) 78 стр.


    Белков

    Белки — это молекулы-«рабочие лошадки» жизни, которые принимают участие практически во всех структурах и видах деятельности жизни.Это строительные материалы для живых клеток, которые появляются в структурах внутри клетки и внутри клеточной мембраны. Они переносят кислород, строят ткани, копируют ДНК для следующего поколения — они делают всю работу в любом организме. Хотя многие из белков являются структурными белками, многие из них являются регулирующими белками, называемыми ферментами.

    Они содержат углерод, водород и кислород, как углеводы и липиды, но они также содержат азот и часто серу и фосфор.

    Белковые молекулы часто очень большие и состоят из сотен и тысяч аминокислотных единиц.Несмотря на большие размеры, белок обычно имеет небольшую рабочую область, такую ​​как карман, расположенный на трехмерной поверхности свернутой белковой цепи, который действует как сайт связывания. 20 аминокислот объединяются по-разному, образуя около 100 000 различных белков в организме человека. Некоторые из этих белков находятся в растворе в крови и других жидкостях организма, а некоторые находятся в твердой форме в виде каркаса тканей, костей и волос. Шипман и др. предполагает, что они составляют около 75% от сухой массы нашего тела.

    Белки можно охарактеризовать как полиамиды с очень длинной цепью. Амиды содержат азот, и азот составляет около 16% атомного содержания белка. Эти белки создаются в организме путем конденсации аминокислот под действием ферментных катализаторов с использованием структуры или направления нуклеиновых кислот в клетках.

    Аминокислотные единицы в молекуле белка удерживаются вместе пептидными связями и образуют цепи, называемые полипептидными цепями.Секвенирование 20 аминокислот формирует своего рода алфавит для выражения типа белка, что приводит к очень большому количеству типов белков.

    В клетке ДНК направляет или обеспечивает основную схему для создания белков, используя транскрипцию информации в мРНК, а затем трансляцию для фактического создания белков.

    Комментарий Миллера «Живые существа, в конце концов, созданы исполнением ряда генетических сообщений, закодированных в ДНК.Гены, функциональные единицы этой генетической программы, обычно кодируют белки, которые являются рабочими лошадками клетки. По мере того, как наше исследование геномов людей и других организмов расширяется, становится ясно, что эти белки могут делать практически все, что требуется для создания организма … »

    Wiki: структура белка

    Индекс

    Биохимические концепции

    Химические концепции

    Ссылка
    Шипман, Уилсон и Тодд
    Ch 15

    Ссылка
    Miller
    Ch 2

    Белки: все ли они равны?

    Все ли белки равны? Хотите узнать, как оцениваются белки? В нашем недавнем обновлении сравниваются методы оценки, которые изучают, как организм усваивает аминокислоты.Посмотрите этот блог здесь: PDCAAS в DIAAS: новый способ взглянуть на качество белка.

    Agropur Ingredients верит в то, что нужно вкладывать время и внимание в новых и будущих участников отрасли. В рамках нашей программы стажировки мы даем студентам практический опыт и знания, которые помогут им сделать успешную карьеру. В конечном итоге мы надеемся, что наши инвестиции послужат средством для создания пищевой промышленности, которая продолжает улучшаться из года в год. Для получения дополнительной информации о доступных возможностях стажировки, пожалуйста, свяжитесь с [адрес электронной почты защищен].

    Контент Джоша Гарсова, студента диетологии Университета Витербо. Некоторые дополнения внесены Аароном Мартином, менеджером по инновациям в области питания.

    Protein — это уже устоявшаяся тенденция. Как и в случае со многими устоявшимися тенденциями, сенсационность затмевает фактическое просвещение о тенденциях в области здравоохранения, что затрудняет потребителям интерпретацию ценности продукта и расшифровку заявлений на этикетке, которые важны для них. Обучение клиентов основам может помочь потребителям принимать решения, основанные на качестве, и поможет им выделить ваш продукт среди других товаров для здоровья и хорошего самочувствия.Рассмотрим следующий пример базового обучения белку.

    Что такое аминокислоты?

    Аминокислоты — это строительные блоки, из которых состоит белок. Различные методы оценки аминокислот (PDCAAS, DIAAS) помогают определить равенство белков. Есть незаменимые аминокислоты и заменимые аминокислоты. Незаменимые аминокислоты могут синтезироваться человеческим организмом. Незаменимые аминокислоты необходимо получать с пищей. Именно по этим 9 незаменимым аминокислотам мы можем разделить на категории полные и неполные белки.

    Полные и неполные белки

    Полноценные белки включают продукты, содержащие в достаточном количестве все 9 незаменимых аминокислот. Полноценные белки или белки с высокой биологической ценностью, как правило, представляют собой продукты животного происхождения и некоторые продукты растительного происхождения, такие как молочные продукты, яйца, рыба, мясо, соя, киноа, гречка и семена чиа.

    Неполноценные белки включают продукты, которые не содержат всех незаменимых аминокислот или не содержат их в достаточном для организма количестве. Продукты, содержащие неполный белок, включают орехи и семена, бобовые, злаки и овощи.Неполные белки не уступают полноценным белкам, но их необходимо сочетать с другим источником белка, чтобы они содержали достаточное количество незаменимых аминокислот. Эти пары известны как дополнительные белки. Некоторые примеры указанных сочетаний включают рис и бобы, салат из шпината с орехами и семенами, арахисовое масло с цельнозерновым хлебом и многое другое.

    Не все белки одинаковы

    Есть много других различий между белками, помимо незаменимых аминокислот. Источники белка по-разному реагируют в организме в зависимости от уникальной скорости абсорбции и различных уровней как незаменимых, так и заменимых аминокислот.

    Уникальный аминокислотный состав белков влияет на то, как организм может использовать их для роста, восстановления и поддержания здоровья. Скорость абсорбции влияет на то, как быстро аминокислоты расщепляются и становятся доступными для использования в организме. Чтобы получить максимальную отдачу от потребляемого белка, обратите внимание на более высокое соотношение и количество незаменимых аминокислот по сравнению с заменимыми аминокислотами. Незаменимые аминокислоты обеспечивают более благоприятную скорость синтеза и восстановления белка.

    Одно исследование показало, что молочный белок более эффективен в восстановлении мышц после упражнений по сравнению с соевым белком.В долгосрочном исследовании молочный белок способствовал большему росту мышечной массы в течение 12 недель тренировок с отягощениями по сравнению с соевым белком. Молоко более эффективно для роста сухой мышечной массы из-за белков сыворотки и казеина. По сравнению с соей, сыворотка и казеин содержат большее количество незаменимых аминокислот и более эффективно метаболизируются в тканях человека для роста и восстановления. Сывороточный протеин способствует быстрому увеличению количества аминокислот, тогда как казеин обеспечивает «медленный и устойчивый» уровень аминокислот в кровотоке.В результате получается протеин как с быстрым, так и с медленным действием — идеальный толчок для роста мышц.

    Не отказывайтесь пока от растительных белков. Белки молока тщательно изучены и доказали свою эффективность, однако белок гороха также был в центре внимания некоторых многообещающих исследований по наращиванию мышечной массы и восстановлению. Исследование, опубликованное в 2015 году в Журнале Международного общества спортивного питания, показало, что гороховый и сывороточный протеин обладают аналогичными преимуществами восстановления у молодых здоровых мужчин.Гороховый протеин может предложить гипоаллергенный продукт из растений — без каких-либо аллергенсодержащих продуктов. Гороховый белок также богат критически важными аминокислотами с разветвленной цепью; Хотя и не такой высокий по сравнению с сывороткой, повышенный уровень аминокислот с разветвленной цепью инициирует процесс восстановления и наращивания мышц (подробнее об этом ниже). Варианты на основе растений могут быть эффективным и подходящим источником белка для тех, кто хочет придерживаться растительного питания.

    Качество и количество протеина

    Больше — не всегда лучше, когда речь идет о белке.Есть много обстоятельств, при которых потребности тела могут быть удовлетворены меньшими количествами по сравнению с более высокими дозами. Например, человеку, который завершил тренировку с отягощениями, потребуется больше белка для восстановления мышц, чем человеку, ведущему малоподвижный образ жизни в течение дня. Помимо количества, важным фактором является время. Суточные потребности в белке не следует удовлетворять за один присест, а следует употреблять в течение дня.

    Преимущества незаменимых аминокислот для наращивания мышц

    Не все источники белка содержат эквивалентное количество незаменимых аминокислот.Как показывают исследования, продукты с полноценными белками стимулируют синтез мышечного белка лучше, чем неполноценные. Существует группа аминокислот, известная как BCAA (аминокислоты с разветвленной цепью), которые состоят из лейцина, изолейцина и валина. Эти 3 аминокислоты составляют около 35% всей мышечной ткани и имеют решающее значение для стимуляции синтеза белка и подавления распада мышечных клеток.

    Одна незаменимая аминокислота, лейцин, является ключевым активатором синтеза мышечного белка как у людей, занимающихся физическими упражнениями, так и у людей, ведущих малоподвижный образ жизни.Было показано, что белки, богатые лейцином, который быстро переваривается, будут наиболее полезными для стимуляции наращивания скелетных мышц. При этом продукты с высоким содержанием лейцина и всех девяти незаменимых аминокислот являются лучшими для роста мышц.

    Например, в 1 стакане творога содержится 2,9 г лейцина и все 9 незаменимых аминокислот по сравнению с черной фасолью с 1,2 г лейцина; 1,2 г по-прежнему является высоким показателем, но в черных бобах нет всех незаменимых аминокислот.Без дополнительных сочетаний черная фасоль не будет так же эффективно стимулировать анаболизм. Некоторые другие продукты с высоким содержанием лейцина включают изолят сывороточного протеина, куриную грудку без кожи, тофу, консервированный тунец, обезжиренное молоко, арахисовое масло и киноа.

    подсказки
    • Белки животного происхождения, такие как молочные продукты и мясо, предлагают большую отдачу по деньгам, поскольку требуется большее количество незаменимых аминокислот по сравнению с соей, горохом и рисом, но они имеют и другие преимущества.
    • Если вы решите употреблять веганские белки (неживотные), убедитесь, что вы употребляете различные источники в достаточных количествах, чтобы получить достаточно незаменимых аминокислот, чтобы стимулировать максимальное восстановление и рост. Это может быть 25-30 г горохового протеина или другого растительного источника вместо 20 г изолята сывороточного протеина.
    • У людей, занимающихся физическими упражнениями, повышенная потребность в белке, лучшими источниками которого являются полноценные белки, которые содержат все BCAA из цельных продуктов, таких как молочные продукты, яйца, красное мясо, курица, рыба и сывороточный белок.
    • Больше не всегда лучше! Распределяйте потребление протеина равномерно в течение дня, включая блюда и закуски с высококачественным протеином.
    • Объедините источники белков, чтобы обеспечить сбалансированное количество аминокислот и обеспечить более длительный анаболический ответ белка в течение дня. Примерами являются сывороточный протеин + гороховый белок, сывороточный протеин + казеин, горох, яйца и сыворотка и многие другие.

    Не все пищевые белки одинаковы

    Пищевой белок необходим для обеспечения незаменимыми аминокислотами для синтеза структурных и функциональных компонентов живых клеток.Таким образом, количество и качество пищевого белка имеют важное значение для хорошего здоровья. В Руководстве по питанию для американцев на 2020–2025 годы опубликована рекомендация «в унциях эквивалента», чтобы помочь потребителям удовлетворить потребности в белке с помощью различных источников белковой пищи. Например, DGA представляют собой множество «эквивалентов унций» в группах белковой пищи, утверждая, что 1 унция мяса эквивалентна 1 вареному яйцу, ¼ чашки красной фасоли, 1 столовой ложке арахисового масла, 2 унциям тофу и ½ унции смешанных орехов.Однако в настоящее время DGA не решают проблему различий в качестве белка, связанного с различными источниками пищи. В целом животные белки обладают более высокой усвояемостью белка и лучшим профилем незаменимых аминокислот по сравнению с диетическими потребностями. Эти показатели качества белка показывают, что животные белки легче обеспечивают суточную потребность в незаменимых аминокислотах, чем растительный белок.

    В новой рукописи, недавно опубликованной в журнале Journal of Nutrition , был исследован физиологический ответ на различные эквиваленты унций белковых пищевых источников и обнаружено, что потребление пищевых источников белка животного происхождения в эквивалентах унций приводит к большему увеличению чистого белка для всего тела. баланс выше базового уровня, чем унция эквивалентов пищевых источников растительного белка.(1) Роберт Вулф (Университет медицинских наук Арканзаса) и его коллеги случайным образом распределили 56 молодых здоровых взрослых участников в одну из семи групп пищевого вмешательства: 2 унции вареной говяжьей вырезки, 2 унции приготовленной свиной вырезки, 2 вареных яйца, ½ стакана красной фасоли, 2 столовые ложки арахисового масла, 4 унции тофу или 1 унцию смешанных орехов. До начала исследования участники придерживались трехдневного диетического поддержания веса. Чистый белковый баланс всего тела участников оценивался с использованием протокола инфузии стабильных изотопных индикаторов.Изменения по сравнению с исходным уровнем после потребления различных источников белковой пищи сравнивали с исходным значением для этого человека.

    В целом, исследователи обнаружили, что пищевые источники белка животного происхождения вызывают более сильные анаболические реакции, чем источники пищи растительного происхождения. Белковый баланс всего тела увеличился в большей степени в группах говядины, свинины и яиц, чем во всех группах, потребляющих пищевые источники растительного белка. Синтез белка увеличился в большей степени в группе говядины, чем в группах, потребляющих растительную белковую пищу, фасоль, арахисовое масло или смешанные орехи, в то время как группы яиц и свинины подавляли расщепление белка больше по сравнению с смешанными орехами.Величина реакции чистого баланса всего тела коррелировала с содержанием незаменимых аминокислот в белковой пище. Исследователи пришли к выводу, что «эквиваленты унций» источников белковой пищи, выраженные в DGA, не являются метаболически эквивалентными ни с точки зрения анаболической реакции, ни с точки зрения калорийности, и это следует учитывать, поскольку DGA разрабатывают подходы к установлению здоровых моделей питания.

    «Наше исследование показывает, что белковые продукты животного происхождения, такие как говядина, яйца и свинина, а также белковые продукты растительного происхождения, такие как фасоль, арахисовое масло, тофу и смешанные орехи, не могут считаться эквивалентами или заменителями. «, — сказал ведущий исследователь Роберт Вулф, доктор философии, директор Центра трансляционных исследований старения и долголетия и профессор гериатрии Университета медицинских наук Арканзаса.«Хотя хорошо известно, что животные белки могут с большей готовностью обеспечивать незаменимые аминокислоты, чем растительные белковые продукты, наше исследование также показывает, что употребление в пищу продуктов животного происхождения, таких как говядина, свинина и яйца, может привести к увеличению синтеза белка, что, как было показано, такие преимущества, как улучшение насыщения и поддержание мышечной массы ».

    В соответствующей редакционной статье Гленды Кортни-Мартин (Университет Торонто) подчеркивается важность и своевременность этого исследования, которое может помочь в принятии будущих решений относительно того, как DGA может лучше классифицировать белковые продукты.(2)

    ###

    Это исследование было поддержано Beef Checkoff, Национальным советом по свинине и Центром питания яиц American Egg Board.

    Список литературы

    1. Парк С., Черч Д. Д., Шутцлер В. Е., Азхар Г., Иль-Янг К., Феррандо А. А., Вулф Р. Р.. Метаболическая оценка эквивалентов белковой пищи в соответствии с диетическими рекомендациями у молодых взрослых: рандомизированное контролируемое испытание. The Journal of Nutrition , Volume 151, Issue 5, May 2021, Pages 1190-1196, https: // doi.org / 10.1093 / jn / nxaa401.

    2. Кортни-Мартин Г. Ложная эквивалентность или фейковые новости: действительно ли арахис — это яйцо? The Journal of Nutrition, Volume 151, Issue 5, May 2021, Pages 1055-1056, https://doi.org/10.1093/jn/nxab051.



    Журнал

    Журнал питания

    Заявление об отказе от ответственности: AAAS и EurekAlert! не несут ответственности за точность выпусков новостей, размещенных на EurekAlert! участвующими учреждениями или для использования любой информации через систему EurekAlert.

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *