论文部分内容阅读
在生命体中所能找到的分子中,蛋白质是最重要的一类大分子,是生命活动的主要承担者。它们几乎参与了生命活动的每一个过程,如骨骼的支撑、感官的控制、肌肉的运动、食物的消化、表情的展现以及抗击外来入侵或感染等。蛋白质的这些功能,都是以其特定的三维空间结构为基础的。我们知道,蛋白质分子可以从一级结构自发折叠到具有功能特性的天然态三维结构。然而,目前人们对蛋白质折叠的机制仍是一知半解。因此,研究蛋白质折叠问题以及与之相关的蛋白质结构与功能之间的关系就成为了分子生物学上非常重要的课题。蛋白质折叠问题主要涉及的是一个蛋白质分子为何和如何折叠成特定天然态构象的问题。在过去的二三十年间,这个领域的研究已经有了不少进展,并且近些年来,该领域的研究范围已经延伸到结构动力学、分子识别、折叠病等更多领域。
Levinthal佯谬认为,如果一个蛋白质在折叠时需要对所有可能的构象都要按序进行采样才能找到其对应的天然态构象,那么蛋白质折叠所需要的时间将是一个天文数字,即使构象采样的速度非常快(比如皮秒量级)。可是我们知道,蛋白质在体内或者体外折叠真实需要的时间仅为几秒甚至更短。因此,在蛋白质的折叠问题上,自然界必定赋予了它某种特殊而有效的方法,使其无需对蛋白质构象的全空间进行采样,而迅速折叠至其天然态构象。
在蛋白质折叠问题研究期间,理论和实验科学家倾注了大量的精力,并提出了很多不同的折叠模型及理论。在这些理论当中,漏斗状能量地形面理论获得了广泛的认可。该理论引入了最小阻挫概念,认为进化过程选择了天然蛋白的一级氨基酸序列,而这些氨基酸侧链间的相互作用将很大程度上使蛋白质分子易于达到天然折叠态;这些进化过程中被选择的一级序列由此带来了一个重要的结果:蛋白质分子折叠过程中经历了一个全局的并导向天然态的漏斗状能量地形。这种折叠漏斗地形允许蛋白质分子通过众多折叠路径(某些路径中甚至包含中间体状态)折叠到其天然态构象,而不是限制于某种特定的通路或机制。该理论得到了模型蛋白的计算机模拟及大量实验研究的支持,并已被用来改进蛋白质结构预测与设计的方法。
虽然蛋白质已经进化成能够高效地自发折叠到其天然态构象的生物分子,但是,蛋白质的错误折叠在生命体中并不鲜见。这些错误的折叠会引发机体的疾病,如与朊病毒相关的克-雅病、疯牛病,与淀粉状聚集相关的阿兹海默症,以及囊肿性纤维化等其它形式的蛋白质相关疾病。这些疾病都与错误折叠蛋白在细胞内外的聚集有关。对此类疾病的预防和治疗,需要我们对蛋白质的折叠过程有全面而深入的理解。然而,尽管我们对蛋白质折叠问题关注已久,但对其理解仍是有限和片面的。在治疗蛋白质错误折叠相关疾病的众多策略中,有一种策略是通过设计新颖的蛋白质或多肽药物分子来实现对错误折叠蛋白聚集的抑制。蛋白质分子设计是在前人对蛋白质折叠及蛋白质构效关系研究的基础上,利用一些既有的经验方法和理论来设计出具有某些特定功能,而自然界中不存在的新型分子。可以这么说,蛋白质分子设计其实是从反方向来研究蛋白质折叠问题。由于设计的蛋白质分子往往与人类健康及新型材料联系在一起,因此获得了实业界的广泛关注,由此带来了该领域的迅速发展,这对蛋白质折叠问题的研究必将是个极有力的推动。
在这篇论文中,我们使用全原子分子动力学方法研究了不同蛋白质和多肽分子的折叠行为。自从31年前Karplus等人首次使用全原子分子动力学方法研究了蛋白质(牛胰胰岛素抑制剂)折叠行为以来,相关领域的研究人员通过各方面的努力以求提高各种全原子模型的精度、改进和完善全原子计算方法,并延伸全原子模拟所能达到的时间尺度。在蛋白质折叠模拟领域,除了模拟所能达到的时间尺度相对较短以外,还存在另外两个问题。第一个问题是对蛋白质运动高度随机特性的表现问题。根据统计学原理我们知道,对折叠事件的单次观测并不能代表折叠过程中的各种不同路径。要对蛋白质折叠有一个全景式的了解,我们必须对大量的折叠动力学轨迹同时进行研究。第二个问题是如何分析动力学模拟产生的高维的、复杂的折叠轨迹(路径)。对于小分子来讲,将其运动投影到二维或三维空间不失为一种有效的方法,然而这种方法对于大分子并不适用,因为对于较大尺度的系统,这种方法由于精度的不足而不能获得足够详细的动力学特性。因此,我们迫切需要一些能够对动力学模拟产生的大量数据进行分析的更高级、更完善的方法。本文的第三章便是基于这种目的而提出的一种用于分子动力学轨迹分析的新型方法。下面,我将对本文的主要工作作简单的介绍:
1.我们提出了一种基于Ca原子根均方偏差及相似度因子Q的新的动力学轨迹分析方法,该方法可以用来识别和刻画蛋白质胰凝乳蛋白酶抑制剂2及核糖核酸酶barnase的转变态和中间体。由于蛋白质折叠可能会有多个路径,因此对折叠转变态和中间体的研究就变得十分重要。然而,转变态和中间体并不能很容易地从动力学模拟轨迹中直接获得。在这里,我们提供了一个基于动力学轨迹数据,能够帮助识别转变态和中间体的有效方法。我们同时将该方法得到的结果与实验结果及其它方法得出的结果进行了比较。各种分析表明,我们的新方法可以胜任转变态与中间体识别的工作,并且新定义的因子F及U也可以用作研究折叠和去折叠过程的反应坐标。另外,我们还发现,三态折叠蛋白或许比两态折叠蛋白在折叠过程中经历更加复杂而粗糙的能量地形。
2.实验中发现CD8溶细胞T淋巴抗体可以识别黑素瘤细胞上的一个九肽,该肽是一个十三肽被裁剪掉中间四个氨基酸残基后形成的,此十三肽即九肽的前体。然而,令人奇怪的是CD8溶细胞T淋巴抗体并不能识别该前体。在我们的研究工作中,我们试图找出CD8溶细胞T淋巴抗体结合抗原的结构因素。因此,我们对这两个小肽分子可能的折叠构象进行了理论研究,并发现前体十三肽易于形成具有α螺旋特征的结构,而九肽分子则倾向于形成β折叠构象。两种小肽分子在结构上的差异或许导致了一个能够被抗体识别,而另外一个不能被抗体识别的情形。由此我们认为,CD8溶细胞T淋巴抗体更喜好与具有β折叠结构的抗原,而不是具有α螺旋结构的分子相结合。
3.实验研究发现包含不同阴离子的铜盐可以影响铜离子结合多肽EAK16(Ⅱ)GGH的自主装行为。在一定的浓度范围内,二价硫酸根离子可以诱导长纤维的形成,而单价氯离子和硝酸根离子则会引起短纤维的形成。为了研究这个现象的分子机制,我们对该多肽分子在硫酸铜和氯化铜溶液环境下的二聚化过程分别进行了全原子分子动力学模拟。在模拟过程中,我们发现EAK16(Ⅱ)G6H在硫酸铜溶液中有很明显的β片层形成趋势,而在氯化铜溶液中则易于形成α螺旋或无规卷曲结构。这表明硫酸铜可以诱导更多β片层结构的形成从而促进纤维的生长,而由氯化铜引发的α螺旋则对长纤维的形成不利。