寻找精确、复杂折叠蛋白质的三维结构可以很长,密集的过程和不确定的方向。伊利诺斯州大学的研究人员已经开发出一种新方法,称为指南针,直接点到蛋白质的结构使用先进的分子光谱技术的组合,预测蛋白质折叠算法和图像识别软件。半岛综合体育官方APP下载德甲他们的研究结果已经发表在结构。
“我们把这一过程会花几个月的时间,并把它归结为时间”,伊利诺斯州研究生和约瑟夫·考特尼说该论文的第一作者。“我们希望这不仅加快的速度我们可以研究蛋白质,但也增加其重复性和结果的可靠性。”
“许多疾病都是由一种蛋白质,这种蛋白质引起的不正确行为,或有太多。如果你能理解蛋白质是什么样子,你可以学习如何工作,你可以帮助设计和治疗这些疾病的药物”,考特尼说。“一个主要的好处是,如果你能设计一个药物完全适合一个蛋白质,减少了副作用,因为它不会与其他分子的相互作用。”
一个关键的方法确定蛋白质的形状是x射线晶体学。然而,许多医学上有趣的蛋白质的例子中,纤维,描述帕金森疾病没有形成晶体,所以研究人员转向更先进的光谱技术。这些技术要求几个月年的密集的数据收集和分析,以大量的数据和测量的蛋白质谱。
伊利诺斯州团队看到了机会利用最新进展在结构预测算法,计算模型生成大量可能的方法一种蛋白质折叠根据其序列。
“这些建模方法的主要缺点是,他们永远不知道如果他们是对的”,Rienstra说。“这是伟大的模型,但它仍有成千上万的可能性。我们需要某种类型的实验数据来确定哪个是正确的。”
指南针,研究者依赖单一使用核磁共振光谱测量。指南针平台看了可能的结构生成的预测模型,为每一个项目一个光谱,并使用先进的图像识别软件比较每个收集的投射光谱与光谱实验样本。
“我们称之为指南针,因为我们使用磁场,希望我们在正确的方向上的蛋白质结构是正确的,所有这些选项”,Rienstra说。
研究人员比较了罗盘15的结果从传统方法确定蛋白质结构信息,并发现罗盘是成功的正确确定蛋白质的结构。
研究人员希望其他化学家将采用指南针的方法。Rienstra说,一个优势是,化学家不需要专家使用指南针,结果从算法是自动的,客观的和可重复的。
Rienstra集团计划在生物医学应用程序中使用罗盘,希望研究蛋白质,迄今为止没有研究人员因为结构的复杂性和样本不足。
“我们已经有了合作者给我们发送样品比较”,Rienstra说。“我们工作比较蛋白质的样品从帕金森症患者样品我们在实验室里研究,看看是一样的在他们的大脑,因为它是当我们在实验室里。这是一个非常重要的问题去解决。样品非常小和信号都很弱,但我们可以得到一个谱,看看结构匹配。这与传统方法是不可能的,因为我们需要大脑样本一百倍,与人类患者,你不能这样做。”
收集和分析数据的“正常的瓶颈现在完全消失”,考特尼说。“将整个论文项目研究生现在可以减少到一天。获得更好的预测算法,罗盘能够利用这些进步帮助找到更困难的蛋白质结构。”
