转录因子IIH或TFIIH，发音为“TF二H”，是控制人类细胞活性的蛋白质复合物中名副其实的主力。它在转录(从DNA模板中高度调控的酶促合成RNA)和受损DNA的修复中发挥着关键作用。但是，一种蛋白质组装体如何参与两项如此截然不同且极其重要的基因组任务呢?

由佐治亚州立大学化学教授IvayloIvanov领导的研究小组使用能源部橡树岭国家实验室的Summit超级计算机来帮助回答这个问题。通过对TFIIH在转录和DNA修复能力状态下进行多次分子动力学模拟，然后对比工作中的结构机制，Ivanov和他的团队有了一个有趣的发现：TFIIH是一个变形者，可以重新配置自身以满足每项任务的需求。

解开TFIIH在转录和DNA修复界面的内部运作是了解突变引起的遗传性疾病(如着色性干皮病、毛发硫营养不良和科凯恩综合征等遗传性疾病)起源的关键。GSU团队在《自然通讯》杂志上发表了他们的研究结果。

“这个项目说明了蛋白质组装体的用途有多么广泛，因为它们参与了截然不同的细胞过程。了解基因突变如何损害TFIIH的功能是设计基因编辑等治疗策略的第一步，”Ivanov说。

该项目的发现只是伊万诺夫利用橡树岭领导计算设施(橡树岭国家实验室的美国能源部科学办公室用户设施)的超级计算机正在进行的基因表达分子机制研究的最新成果。

TFIIH的结构已通过冷冻电子显微镜绘制出来，但要了解其在转录起始和DNA修复过程中的功能动态，GSU团队需要对近200万个原子系统的大规模动态进行建模，并且多个副本同时运行。

“我们经常依靠复制链模拟来描述生物分子复合物的大规模构象变化，”伊万诺夫说。“要进行这些类型的模拟，您必须能够同时运行模拟系统的许多副本。只有当您拥有大量可用的GPU节点(例如Summit)时，这才有可能实现。在一种情况下，我们使用了大约70个副本，因此描述任何这些机制的计算成本都会迅速上升。”

TFIIH是转录前起始复合物(PIC)的一个组成部分，PIC是对基因表达至关重要的蛋白质组装体，Ivanov和他的团队之前也以Summit为模型进行了建模。顾名思义，PIC有助于触发转录过程，其中基因的DNA序列被复制到信使RNA中。然后，mRNA将该遗传信息传递到细胞的细胞质中，在那里它被翻译成蛋白质，从而使其开始其编码功能，例如预防疾病或提供能量。

“TFIIH是包含分子马达的组件的组件，该分子马达在基因组中的特定位置解开双链DNA并将其推向RNA聚合酶活性位点。如果没有这种初始DNA解旋以暴露模板链，转录实际上就不会”没用，”伊万诺夫说。

转录因子IIH也是执行核苷酸切除修复的蛋白质机制的关键组成部分，核苷酸切除修复是一种多功能DNA修复途径，可消除因紫外线、化疗和接触环境致癌物等原因造成的各种基因组损伤。

该团队重点研究TFIIH的两个亚基XPB和XPD如何以不同的方式重塑DNA。XPB和XPD位于TFIIH马蹄形组件的边缘。在转录起始过程中，马蹄形具有开放构象，XPB充当解旋DNA的活性成分。与此同时，XPD发挥着纯粹的结构作用——DNA被引导远离它，并且它的DNA结合槽被封锁。

“XPD的调节方式是防止其处理DNA。TFIIH的另一个亚基p62发挥着调节作用——它将自身插入到XPD的DNA结合槽中并阻断其功能，”Ivanov说。

然而，当在DNA修复(核苷酸切除修复或转录偶联NER)期间扫描损伤时，TFIIH会采用闭合构象，并且XPB和XPD的作用相反。

伊万诺夫说：“此前，我们在PIC内对TFIIH动态进行了建模，这使我们能够将复合体划分为功能模块。”“有趣的是，我们注意到功能模块之间的接口包含大多数与疾病相关的TFIIH突变。然而，当时我们没有对核苷酸切除修复能力状态的模拟，这提供了一个不完整的图景。TFIIH在DNA修复方面做了什么。”

TFIIH机械动力学的新的详细图片提供了对TFIIH在转录起始与核苷酸切除修复中重塑DNA的主要运动的见解。这对于寻求治疗遗传性疾病可能是有用的信息。

美国国家科学基金会生物科学理事会项目主任ManjuHingorani表示：“创新的计算方法，例如本报告中描述的方法，使生物机器的静态图像变得生动起来，并丰富了它们工作原理的动态视图。”“在这种情况下，关于蛋白质复合物如何重塑和自我调节以修复受损DNA和恢复细胞功能的新知识可以解释该过程中的缺陷如何导致疾病。”

动态结构分析

GSU团队使用图算法将TFIIH的蛋白质网络划分为强连接的组件，从而使他们能够识别动态模块——一起移动的部分。反过来，这些模型显示了模块如何相对于结构的其他部分移动。

“现在我们可以比较和对比TFIIH在转录活跃时和在核苷酸切除修复活跃时的功能动态，”Ivanov说。“突然之间，你会看到之前锁定在一起的社区开始开放并参与到一些你仅通过查看转录能力状态无法预料到的动议中。”

研究人员还可以将不同类型的信息映射到蛋白质网络模型上，例如动态相关性或接触概率。这使得他们能够专注于各自结构转变中正在变化的重要界面并对其进行详细分析。然后可以根据不同疾病表型的突变在TFIIH结构中的位置以及它们所发挥的动态作用对它们进行分类。

Ivanov说：“在转录情况与NER主管状态中拥有这些不同的动态整体，您可以非常详细地分析各种遗传疾病的患者突变如何相对于我们已确定的动态群落进行定位。”“基本上，通过了解TFIIH中的转录和NER机制，有可能将其功能导向一种或另一种途径。”

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