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  • 요약
  • 초록
  • 서문
  • 프로토콜
  • 대표적 결과
  • 토론
  • 공개
  • 감사의 말
  • 자료
  • 참고문헌
  • 재인쇄 및 허가

요약

여기에 사용된 실험은 소분자와 단백질 표적 간의 상호 작용을 예측하고 검증하기 위해 세포 열 이동 분석과 결합된 분자 도킹 방법을 보여줍니다.

초록

단백질은 인간 생리학의 근간을 이루며, 단백질의 표적은 연구 및 약물 개발에 매우 중요합니다. 중요한 단백질 표적의 식별 및 검증은 약물 개발의 필수 요소가 되었습니다. 분자 도킹은 특히 약물 및 단백질 표적 상호 작용의 맥락에서 단백질-리간드 결합을 조사하는 데 널리 사용되는 계산 도구입니다. 결합의 실험적 검증을 위해 약물과 표적의 결합에 직접 접근하기 위해 세포 열 이동 분석(CETSA) 방법이 사용됩니다. 이 연구는 분자 도킹을 CETSA와 통합하여 약물과 필수 단백질 표적 간의 상호 작용을 예측하고 검증하는 것을 목표로 했습니다. 구체적으로, 분자 도킹 분석을 통해 xanthatin과 Keap1 단백질의 상호작용 및 결합 모드를 예측한 후 CETSA assay를 이용하여 상호작용을 검증하였습니다. 우리의 결과는 xanthatin이 Keap1 단백질의 특정 아미노산 잔기와 수소 결합을 형성하고 Keap1 단백질의 열안정성을 감소시킬 수 있음을 보여주었으며, 이는 xanthatin이 Keap1 단백질과 직접 상호 작용할 수 있음을 나타냅니다.

서문

단백질은 살아있는 유기체에서 매우 중요한 거대분자이며 막 구성, 세포골격 형성, 효소 활성, 수송, 세포 신호 전달, 세포 내 및 세포 외 메커니즘에 대한 관여와 같은 세포 내에서 다양한 고유 기능을 가지고 있습니다 1,2,3. 단백질은 주로 다른 단백질, 핵산, 소분자 리간드 및 금속 이온 1,4을 포함한 다양한 분자와의 특정 상호 작용을 통해 생물학적 기능을 나타냅니다. 리간드는 유기체의 단백질에 특이적으로 결합하는 작은 분자 화합물입니다. 단백질과 리간드 사이의 상호작용은 결합 부위(binding site)라고 불리는 단백질의 특정 부위에서 발생하며, 이는 결합 포켓(binding pocket)이라고도 한다5. 의약화화학 연구에서 초점은 약물의 표적 역할을 하는 질병과 명확하게 연관된 핵심 단백질을 식별하는 데 있다6. 따라서 단백질과 리간드 사이의 결합 부위에 대한 깊은 이해를 얻는 것은 약물 발견, 설계 및 연구를 촉진하는 데 가....

프로토콜

1. xanthatin 및 Keap1의 구조 다운로드

  1. PubChem 데이터베이스(https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/)를 열고 xanthatin(소분자)을 입력한 다음 검색을 누르고 첫 번째 결과를 클릭합니다. Download( 다운로드 )를 클릭하고 2D structure(2D structure)에서 Save(저장 )를 클릭하여 화합물을 .sdf 형식으로 저장합니다.
  2. 단백질의 결정 구조를 다운로드합니다.
    1. UniProt 데이터베이스(https://www.uniprot.org/)를 열고 Keap1을 입력한 다음 검색을 클릭합니다. 왼쪽 열의 인기 있는 유기체 아래에서 인간 을 클릭한 다음 오른쪽 열에서 Q14145라는 첫 번째 항목을 클릭합니다.
    2. 왼쪽 열의 함수 아래에 있는 구조를 클릭하고 PDB ID가 2FLU인 구조를 찾은 다음 RCSB-PDB를 클릭합니다. Download Files(파....

대표적 결과

분자 도킹 분석은 xanthatin과 Keap1 단백질 사이의 상호 작용을 예측했습니다. 그림 2 는 Klead1 단백질의 잔기인 크산토틴과 아미노산 잔기 Gly-367 및 Val-606 사이의 수소 결합 형성을 보여주며, 수소 결합 길이는 Gly-367의 경우 2.17Å, Val-606의 경우 2.13Å입니다. 또한, -5.69 kcal/mol의 계산된 도킹 점수는 잔타틴과 Keap1 단백질 사이의 결합 친화도가 양호함을 의미합니다.

토론

질병 표적의 식별과 약물의 발견 및 개발은 밀접하게 상호 연결되어 있습니다27. 특정 표적을 정확하게 표적으로 함으로써, 약물 후보는 약물과 관련된 부작용을 최소화하면서 동시에 특정 질병을 보다 효과적으로 치료하도록 개발될 수 있다(28,29). 가장 일반적으로 사용되는 표적은 단백질 표적30입니다. 그러나, 특?.......

공개

저자는 밝힐 것이 없습니다.

감사의 말

이 연구는 중국 국립자연과학재단(National Natural Science Foundation of China, 82004031)과 쓰촨성 과학기술프로그램(Sichuan Science and Technology Program, 2022NSFSC1303)의 지원을 받았다. 웨스턴 블롯에 대한 도움을 주신 Chengdu University of Traditional Chinese Medicine의 Innovative Institute of Chinese Medicine and Pharmacy의 Jiayi Sun에게 큰 감사를 표합니다.

....

자료

NameCompanyCatalog NumberComments
0.45 μm Polyvinylidene fluoride membraneMilliporePR05509
Anhydrous ethanolChron chemicals64-17-5
Bovine serum albuminBioFroxx4240GR100
Broad-spectrum protease inhibitor mixturesBoster Biological Technology Co., LtdAR1193
DMSOBoster Biological Technology Co., LtdPYG0040
Enhanced chemiluminescence reagentBeyotime Biotechnology Co., LtdP0018S
GAPDH antibodyProteinTech Group Co., Ltd10494-1-AP
Gel Imaging InstrumentE-BLOTTouch Imager Pro
Gradient PCR instrumentBiometra TADVANCEDBiometra Tadvanced 96SG
High-speed freezing centrifugeBeckman CoulterAllegra X-30R
Horseradish peroxidase-conjugated affiniPure goat antibodyProteinTech Group Co., LtdSA00001-2
Isopropyl alcohol Chron chemicals67-63-0
Keap1 antibodyZen BioScience Co., LtdR26935
Metal bathAnalytik JenaTSC
MethanolChron chemicals67-56-1
Ncmblot rapid transfer buffer (20×)NCM Biotech Co., LtdWB4600
Omni-Easy OneStep PAGE gel fast preparation kieEpizyme Biotech Co., LtdPG212
Phosphate buffer salineBoster Biological Technology Co., LtdPYG0021
Prestained Color Protein MarkerBiosharp BL741A
Protein Blotting Electrophoresis SystemBio-RadMiniPROTEANÒTetra Cell
RAW264.7 cellBeyotime Biotechnology Co., LtdC7505
RAW264.7 cell-specific mediumProcell Life Science&Technology Co., LtdCM-0597
SDS-PAGE protein loading bufferBoster Biological Technology Co., LtdAR1112-10
SDS-PAGE running buffer powderServicebioG2018
Tris buffered saline powderServicebioG0001
Tween 20BioFroxx1247ML100
Water bathMemmertWNE10
Water purifierMilliporeMilli- IQ 7005
XanthatinChemConst Biotechnology Co., LtdCONST210706

참고문헌

  1. Soleymani, F., Paquet, E., Viktor, H., Michalowski, W., Spinello, D. Protein-protein interaction prediction with deep learning: A comprehensive review. Computat Struct Biotechnol J. 20, 5316-5341 (2022).
  2. Du, X., et al.

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