高分解能X線結晶学およびクライオ電子顕微鏡によるタンパク質アンサンブルの解明

核心概念

高分解能X線結晶学およびクライオ電子顕微鏡データを用いて、自動的に多様なタンパク質コンフォーメーションを同定し、モデル化することができる。

要約

本研究では、高分解能X線結晶学およびクライオ電子顕微鏡データを活用して、タンパク質の多様なコンフォーメーションを自動的に同定し、モデル化するためのアルゴリズムの改良について報告している。
主な内容は以下の通り:

qFitアルゴリズムの改良点

Bayesian情報量基準(BIC)を用いた最適な多コンフォーマー選択
B因子のサンプリングの導入
クライオ電子顕微鏡データ解析への対応の改善

改良したqFitアルゴリズムの評価

144件の高分解能X線結晶構造データを用いた検証

Rfree値の改善(76%の構造で改善)
幾何学的パラメータの改善(結合長、結合角など)

合成データを用いた検証

高分解能データでは多コンフォーマーの同定が高精度
低分解能データでは単一コンフォーマーの同定が安定

クライオ電子顕微鏡データへの適用

8件の2Å以下の高分解能クライオ電子顕微鏡構造に適用
既存モデルの多コンフォーマーを再現するとともに、新たな多コンフォーマーを同定
本研究の成果により、qFitアルゴリズムは高分解能X線結晶学およびクライオ電子顕微鏡データからタンパク質の多様なコンフォーメーションを自動的に抽出・モデル化できるようになった。これにより、タンパク質の構造-機能相関の理解が深まることが期待される。

統計

144件の高分解能X線結晶構造データのうち、76%でqFitモデルのRfree値が改善された。
qFitモデルの結合長RMSD中央値は0.007Åで、deposited modelの0.010Åよりも小さかった。
qFitモデルの結合角RMSD中央値は0.91°で、deposited modelの1.30°よりも小さかった。
qFitモデルのクラッシュスコア中央値は1.80で、deposited modelの2.50よりも小さかった。

引用

"qFitは高分解能X線結晶学およびクライオ電子顕微鏡データからタンパク質の多様なコンフォーメーションを自動的に抽出・モデル化できるようになった。"
"これにより、タンパク質の構造-機能相関の理解が深まることが期待される。"

抽出されたキーインサイト

Uncovering Protein Ensembles: Automated Multiconformer Model Building for X-ray Crystallography and Cryo-EM

by Wankowicz,S.... 場所 www.biorxiv.org 06-28-2023

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.06.28.546963v4

深掘り質問

タンパク質の多様なコンフォーメーションを活用して、どのようにタンパク質の機能発現メカニズムを解明できるか?

タンパク質の多様なコンフォーメーションを活用することで、タンパク質の機能発現メカニズムをより詳細に理解することが可能です。通常、タンパク質は単一の立体構造だけでなく、複数のコンフォーメーションを取ることがあります。これらの異なるコンフォーメーションは、タンパク質の機能や相互作用に重要な役割を果たしています。
多コンフォーマー構造モデルを使用することで、タンパク質がどのように異なる状態で機能するかをより詳細に理解できます。特定の条件下での特定のコンフォーメーションの安定性や相互作用、リガンド結合などを調査することが可能です。さらに、異なるコンフォーメーション間のダイナミクスや相互作用パターンを解析することで、タンパク質の機能発現メカニズムに関する新たな洞察を得ることができます。

多コンフォーマー構造モデルの生物学的意義を検証するためには、どのような実験的アプローチが有効か?

多コンフォーマー構造モデルの生物学的意義を検証するためには、いくつかの実験的アプローチが有効です。まず、タンパク質の異なるコンフォーメーションがどのように機能や相互作用に影響を与えるかを調査するために、構造生物学的手法が有用です。X線結晶構造解析やクライオ電子顕微鏡法を使用して、タンパク質の多様なコンフォーメーションを観察し、それらがどのように相互作用や機能に関与しているかを解明します。
さらに、生化学的アプローチも有効です。例えば、タンパク質の異なるコンフォーメーションが特定のリガンドとの結合にどのように影響するかを調べるために、結合実験や分光法を使用することが重要です。また、タンパク質の異なるコンフォーメーションが特定の生物学的プロセスにどのように関与しているかを調査するために、細胞内でのタンパク質の挙動を観察する細胞生物学的アプローチも有用です。

タンパク質の構造予測手法の改善に、多コンフォーマー構造モデルはどのように貢献できるか?

タンパク質の構造予測手法の改善において、多コンフォーマー構造モデルは重要な役割を果たすことができます。従来のタンパク質の構造予測手法は、単一の立体構造を仮定しており、タンパク質の異なるコンフォーメーションを考慮していませんでした。しかし、多コンフォーマー構造モデルを導入することで、タンパク質の異なる状態やダイナミクスをより正確に予測することが可能となります。
多コンフォーマー構造モデルは、タンパク質の構造予測の精度を向上させるだけでなく、タンパク質の機能や相互作用に関する新たな洞察を提供することができます。特に、タンパク質の異なるコンフォーメーションがリガンド結合や酵素反応などの生物学的プロセスにどのように影響するかを予測する際に、多コンフォーマー構造モデルは非常に有用です。これにより、より現実的で生物学的に意義のあるタンパク質の構造予測が可能となります。