蛋白功能研究的重大飞跃！Nature Genetics公布全新技术

　　研究人员开发了针对基因组三维结构的新技术，这对于基因组测序研究来说意义重大。

　　

生物通报道：完成第一个人类基因组测序是一项艰巨的工作——耗时13年，全球数百名研究人员耗费了数十亿美元得以完成。

但随着技术的进步，这种测序技术已经成为了一种常规实验操作。然而我们对于基因组序列背后的真正含义，也就是每条DNA链中“letters”的顺序如何指导身体的蛋白质成为什么，完成什么样的工作，仍不清楚。

现在，来自哈佛医学院的一组研究人员提出了一种新方法，证明可以通过评估实验室制造的基因突变对蛋白质功能的影响，确定基因的三维结构。

这一研究发现公布在6月17日 Nature Genetics杂志上，这代表了将序列数据与细胞功能联系起来的重要一步，也是了解基因组作用的重要一步。该工具可从https://github.com/debbiemarkslab/3D_from_DMS_Extended_Data免费获得。

同时巴塞罗那理工学院的JörnSchmiedel和Ben Lehner领导的团队也发表了类似的研究结果，两个研究组独立得到了各自的发现，从一个侧面肯定了这种方法的实用性。

研究人员利用一种称为深度突变扫描（deep-mutational scanning）的方法，通过高通量测序合成各种基因突变，然后确定突变对蛋白质功能的影响。

由此他们发现DNA序列中四种不同蛋白质和一种RNA的功能相互作用，研究人员构建了蛋白质的三维结构，详细分析蛋白质在细胞中的作用。

“我们生活在一个结构决定功能的三维世界，”哈佛医学院系统生物学副教授Debora Marks说。

“了解蛋白质在细胞内的形状和构象，可以帮助我们预测它们的功能，以及这些结构的变化对细胞功能或功能失常的影响。”

Marks说，这一新发现是对疾病和健康中个体蛋白质变化的更深入了解，并且可以为针对蛋白质特定部分的精确药物的开发提供信息。

人体内的每种蛋白质都是由20种不同氨基酸组合而成。蛋白质的氨基酸组成非常重要，但这些氨基酸如何三维折叠，交错和相互关联，在确定蛋白质功能和功能障碍方面同样重要。

长期以来，研究人员一直依赖X射线晶体学，低温电子显微镜（cryo-EM）或核磁共振成像（NMRI）等方法来确定蛋白质结构。然而，这些方法可能是耗时的并且需要昂贵的，高度专业化的设备。一些蛋白质，例如那些与膜结合的蛋白质，或那些倾向于聚集在一起的蛋白质，例如大脑中的淀粉样蛋白，根本不适合这些可视化技术。

为了寻找更好的方法，Marks等人转向了突变文库，他们特别感兴趣的是在同一序列中含有单独氨基酸同时突变的文库，他们希望能找到相互依赖地影响蛋白质功能和健康的突变，这种生物效应被称为epistasis（上位性）。研究人员推断，最强烈的上位性病例通过3-D中氨基酸配偶体之间的直接相互作用来介导。因此，具有足够突变对的扫描中的强上位就可以揭示足够的3-D相互作用，构建完整的3-D结构。

研究团队采用了来自人类，酵母和水稻的蛋白质，包括双蛋白质复合物，以及核酶，一种具有酶样功能的RNA。他们将这些库中的信息输入计算机程序，用于生成分子的三维结构。令人惊讶的是，来自这些上位突变的数据足以产生与已建立的方法相似的结构，其物理位置的变化小至1.8埃。

Marks指出，这种方法适用于小蛋白质，较大的蛋白质会带来很多挑战。例如，由300个氨基酸组成的蛋白质将具有1600万个可能的突变对序列。虽然序列合成是有效的，而且可能很快就会超过这个限制，但仍然很难创建那么大的库。

但是，其他工作表明，运行这种完整数据集不是必需的——只运行一小部分可能的突变组合就能产生了精确的三维结构。该团队表明，在应用简单的规则选择突变体进行合成时，只有原始大小的二十分之一的库可以完成工作。随着技术方法的发展，可能会出现更高效的库的策略，并且可能完全绕过这个挑战。

Marks指出，这种方法可以扩展到远远超出他们目前研究的分子类型。他们已经与其他有兴趣学习蛋白质结构的团体合作，进一步分析。

“这种方法不能取代X射线晶体学或核磁共振作为衍生三维结构的方法，但它是我们工具箱中的另一个工具，可以更好地理解这些结构，并了解它们的工作原理。”

（生物通：万纹）

原文检索：

Inferring protein 3D structure from deep mutation scans, Nature Genetics (2019). DOI: 10.1038/s41588-019-0432-9 , https://www.nature.com/articles/s41588-019-0432-9