一种分析蛋白质晶体的新方法——由康奈尔大学的研究人员开发并给出了一个由两部分组成的时髦名称——可以为新药发现和生物技术和生物化学的其他领域开辟应用。

3月3日发表在《自然通讯》(NatureCommunications)上的一篇论文概述了这一进展，它为研究人员提供了解释曾经被丢弃的X射线晶体学实验数据的工具——一种用于研究蛋白质结构的基本方法。这项工作建立在2020年发布的一项研究的基础上，可能有助于更好地了解蛋白质的运动、结构和整体功能。

蛋白质晶体学从晶体中产生称为布拉格峰的亮点，提供有关蛋白质形状和结构的高分辨率信息。这个过程还捕捉到隐藏在布拉格峰背景中的模糊图像——与蛋白质运动和振动相关的图案和云。

这些背景图像通常会被丢弃，优先考虑更容易分析的明亮布拉格峰图像。

“我们知道这种模式与蛋白质原子的运动有关，但我们无法利用这些信息，”该研究的主要作者、副教授安藤希美实验室前博士后研究员SteveMeisburger说。艺术与科学学院的化学和化学生物学专业。“信息就在那里，但我们不知道如何使用它。现在我们知道了。”

Meisburger与Ando密切合作，开发了强大的工作流程来解码来自称为漫散射的晶体学实验的微弱背景信号。这使研究人员能够分析晶体的总散射，这取决于蛋白质的结构及其运动的微妙模糊。

他们的两部分方法——该团队称之为GOODVIBES和DISCOBALL——同时提供了蛋白质的高分辨率结构及其相关原子运动的信息。

GOODVIBES通过将蛋白质的运动(微妙的振动)与可能在其周围移动的其他蛋白质分开来分析X射线数据。DISCOBALL直接从数据中独立验证某些蛋白质的这些运动，使研究人员能够相信GOODVIBES的结果并了解蛋白质可能在做什么。

安藤说，虽然长期以来人们都认识到使用漫散射的潜力，但在处理有用数据的同时准确测量细微信号的行为却很难做到。

“与单独尝试分析晶体学数据相比，分析的计算量要大得多，”安藤说。“我们在漫散射方面有更多的数据需要处理，因为我们同时查看所有地方，而且信号也非常微妙。”

Ando说，总体目标是将GOODVIBES和DISCOBALL变成一种真正的结构技术，可供全世界同步加速器的研究人员使用。

“结构生物学和生物化学领域对使用这种信号很感兴趣，”安藤说。“我们并不满足于仅仅了解信号中包含的内容;对我们来说，下一步创建工具并让其他人可以使用GOODVIBES和DISCOBALL来使用这些工具并测试他们的假设非常重要。”

这些方法是使用康奈尔高能同步加速器源(CHESS)收集的溶菌酶蛋白开发的;Ando小组将于今年春天返回CHESS，与Meisburger合作，后者现在是CHESS的一名科学家，使用他们的新方法研究更复杂的蛋白质结构。

通过从这些复杂蛋白质的总散射数据中分离出内部运动信号，研究人员可以更多地了解蛋白质如何移动以及如何与其他重要分子相互作用。该信息可用于设计针对特定蛋白质的新药和疗法。

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