Эволюция в пробирке помогает определить структуру белка

Американские и канадские ученые разработали новый метод определения пространственной структуры белков, сочетающий лабораторную эволюцию и компьютерные технологии. Метод имеет ряд преимуществ перед традиционными техниками.

Credit:
BILM THAILAND | Shutterstock.com

Прослеживая естественную эволюцию по изменению последовательности ДНК, можно установить, в каких частях белка происходят аминокислотные замены. Компьютерные технологии позволяют предсказать по этим данным взаимодействия между аминокислотными остатками, выделить функциональные участки у гомологичных белков и восстановить их трехмерную структуру. Авторы статьи, опубликованной в Cell Systems, предположили, что для этих целей можно использовать искусственную эволюцию в лаборатории: она происходит быстрее, чем естественная, и в контролируемых условиях.

Для проверки этой гипотезы ученые выбрали две последовательности ДНК: ген β-лактамазы PSE1, отвечающей за устойчивость к ампициллину у бактериального штамма Pseudomonas aeruginosa PSE1, и ген аминогликозид ацетилтрансферазы AAC6, обеспечивающей устойчивость к канамицину у Pseudomonas sp. ABAC61. Их подвергали случайному мутагенезу с помощью ПЦР с ошибками (error-prone PCR), в ходе которой ДНК-полимераза присоединяет 3–4% нуклеотидов некомплементарно из-за специально подобранных неоптимальных условий реакции. Чтобы отобрать функциональные варианты ферментов, библиотеки мутантных генов трансформировали электропорацией в лабораторный штамм Escherichia coli и высевали трансформанты на селективные среды с соответствующими антибиотиками (ампициллин для PSE1 и канамицин для AAS6). Неработающие ферменты не могут обеспечить выживаемость бактерий, поэтому вырастали только клоны клеток, получивших функциональный мутантный белок. Ученые провели несколько раундов мутагенеза и отбора, после чего с помощью глубокого секвенирования определили количество мутаций по сравнению с изначальными вариантами ферментов. В последовательности гена PSE1 обнаружили в среднем 34,2 аминокислотные замены (12,9% от всей длины сиквенса гена), а в AAC6 — 8,7 замен (5,9%), причем с каждым следующим циклом мутагенеза количество новых мутаций уменьшалось.

Данные обрабатывали с помощью вероятностной модели EVcouplings, которая ранее была успешно использована для идентификации коэволюционирующих паттернов в ходе естественной эволюции. Полученные карты взаимодействий аминокислотных остатков сравнили с кристаллографическими данными для предковых белков ( PDB:1G68 для PSE1 и PDB:4EVY для AAC6) из общедоступной базы данных. Ученые выявили более выраженную структурную вариабельность среди белков, полученных в ходе экспериментальной эволюции, по сравнению с естественной эволюцией. Это объясняется тем, что для эволюции в лаборатории используются сравнительно небольшие размеры популяций и условия гораздо менее разнообразные, чем в природе.

Тем не менее, авторам удалось показать, что экспериментальный эволюционный процесс в лабораторных условиях во многом похож на то, что происходит в природе, и позволяет ab initio определить взаимодействующие аминокислоты и восстановить трехмерную структуру белка в целом. Описанный метод получил название 3Dseq. Он обладает рядом преимуществ по сравнению с традиционно использующимися методами: например, 3Dseq не требует трудоемкой стадии выделения и очистки белка. Сейчас технологию совершенствуют для скрининга широкого спектра белков.

Источник

Stiffler M. A., et al. // Protein Structure from Experimental Evolution. // Cell Systems, 2019; DOI: 10.1016/j.cels.2019.11.008
Добавить в избранное

Мы используем файлы cookie для улучшения работы сайта. Узнать больше.

Настройки файлов cookie

Мы используем файлы cookie для улучшения работы сайта, анализа трафика и показа персонализированной рекламы. Вы можете изменить настройки в любой момент.

Категории файлов cookie:

Необходимые

Эти cookie обеспечивают базовую функциональность сайта — вход в аккаунт, безопасность, оформление заказов. Отключение невозможно.

Функциональные

Функциональные cookie используются для обеспечения работы отдельных функций сайта, а также для запоминания ряда пользовательских предпочтений (например, выбранный язык, товары в корзине), с целью улучшения качества предоставляемого сервиса.

Отключение этого типа файлов cookie может привести к тому, что некоторые сервисы или функции сайта станут недоступны или будут работать некорректно. В результате, вам может потребоваться повторно вводить определённую информацию или настраивать предпочтения при каждом посещении сайта вручную.

Аналитические

Аналитические файлы cookie, включая сторонние аналитические cookie, помогают нам понять, как вы взаимодействуете с нашим сайтом. Эти файлы не собирают информацию, позволяющую установить вашу личность. Все данные обрабатываются в агрегированной и анонимной форме.

Рекламные

Рекламные cookie, включая сторонние, используются для создания пользовательских профилей и показа рекламы, соответствующей вашим интересам и предпочтениям при просмотре сайтов.

Эти cookie позволяют персонализировать рекламные сообщения, которые вы видите, делая их более релевантными. Они также могут использоваться для ограничения количества показов одной и той же рекламы и для оценки эффективности рекламных кампаний.