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2016.06.08,我院施蕴渝&吴季辉教授研究组在Chemistry-A European Journal发表论文
发布时间:2016-06-21 来源: 浏览:0

作 者:Qingtao Wei, Jiajing Chen, Juan Mi, Jiahai Zhang, Ke Ruan*, Jihui Wu*

中文摘要:核磁共振(NMR) 技术是研究蛋白质结构以及动力学性质的强有力工具之一。但是对于分子量比较大的蛋白质而言,快速的信号弛豫、信号 堆叠以及信号简并导致核磁共振信号(化学位移)的指认成为了一个难以逾越的障碍。因此,我们提出了一种利用协方差(Covariance)NMR技术以及具有高灵敏度的三维核磁共振谱HN(CO)CA, HNCA去进行大蛋白质主链化学位移指认的新思路。通过利用对化学位移微小错位非常敏感的线性相关系数(LCC),我们成功的鉴定了一个协方差谱里面92%的信号峰的真伪。这样的比率明显优于以往提出的 Snyder的方法(66%)以及利用微分谱的协方差方法(50%)。为了证明这种方法的有效性,我们准备了一个42 kDa的全氘标,但是IVL甲基质子标记的麦芽糖结合蛋白(MBP)。通过这个样品的HN(CO)CA以及HNCA谱图,我们计算出了一个四维的协方差谱。在这个四维协方差谱里面,我们给每个峰都计算了一个特征性的LCC值。对于LCC值小于阈值0.975的峰,我们鉴定为假峰,这样的假峰刚好对应于传统化学位移指认方法里一种化学位移退化的情况。通过这样一种手段,对化学位移指认造成困扰的大部分的化学位移简并都被剔除了。最后,我们成功的指认了这个MBP蛋白95%的主链原子化学位移,准确率高达98%。这种LCC协方差的核磁共振信号指认手段,开辟了研究大分子量蛋白质结构以及动力学性质的新思路。

本篇文章通讯作者是我院的阮科副教授以及吴季辉教授。文章作为Frontispiece被特别推荐。该研究得到了中国科学院战略先导项目,国家973项目,国家基础研究项目以及国家自然科学基金的支持。