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颜宁再发Cell!联合清华、西湖再解“初恋课题”,用AI解析胆固醇代谢之谜
近日,普林斯顿大学教授颜宁、清华大学助理教授闫创业、西湖大学鄢仁鸿博士等人的最新研究利用AI工具助力固醇结构基础的研究,相关结果已经在Cell发表。
6月29日,普林斯顿大学教授颜宁和清华大学助理教授闫创业以及西湖大学鄢仁鸿博士等人共同在Cell Reports上发表文章Structural basis for sterol sensing by Scap and Insig(Scap 和 Insig 检测固醇的结构基础),进一步揭示了胆固醇代谢的关键调控机理。
SREBP通路中的两个关键蛋白:Scap和Insig
心血管疾病是全球的头号死因:每年死于心血管疾病的人数多于任何其它死因。 根据2016年的数据,大约有1790万人死于心血管疾病,占全球死亡总数的31%。其中,85%死于心脏病和中风。
Scap和Insig-1/2是这一途径的关键参与者,它们是嵌入膜中的固醇传感器。Scap和Insigs的25-羟基胆固醇(25HC)依赖性结合充当SREBP途径的核心开关。 尽管对与25HC结合的Scap和Insig-2复合物进行了结构测定,但Scap的管腔结构域仍未得到解决。 在这项研究中,结合cryo-EM分析和「人工智能」促进的结构预测,研究人员报告了在洋地黄皂苷(digitonin)中纯化的人源Scap/Insig-2复合物的结构。 Scap的腔内结构域Loop1和Loop7的共折段与NPC1和相关蛋白的腔内/外结构域相似,为Loop1和Loop7的胆固醇调控作用提供了线索。
AI工具“tFold”预测Scap蛋白胞外区结构
在本研究中,研究人员通过去垢剂筛选的方法进一步优化了Scap和Insig的复合物样品,能够获得Scap的loop1和loop7的中低分辨率密度图,但并不足以搭建它的原子模型。 如何用相对较低分辨率的图像做好结构解析? 研究人员用了腾讯开发的AI工具「tFold」来对Scap蛋白在胞外区的结构进行预测,同时结合较低分辨率的电子密度图进行最终的结构模型搭建。 对于AI技术的应用,研究团队的鄢仁鸿告诉《中国科学报》:“这项技术的优势是通过人工智能基于蛋白质氨基酸序列特征,能够较好预测出一个类似的结构模型,从而加快我们对蛋白质结构的理解。” 腾讯AI Lab于2020年初在CAMEO(全球唯一的蛋白质结构预测自动评估平台)注册了自动化蛋白结构预测服务器 tFold server,并自2020年6月起连续半年一直保持周度冠军。 tFold server在一般案例上领先业内权威方法6%以上,在困难案例上则领先12%以上。
再解“初恋课题”
颜宁教授目前是普林斯顿大学分子生物学系Shirley M. Tilghman终身讲席教授。
SREBP通路课题被颜宁教授戏称为自己的“初恋课题”。
参考资料: http://www.icsb.tsinghua.edu.cn/index.php?c=show&id=859http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2021/6/460462.shtmhttps://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(21)00675-6?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2211124721006756%3Fshowall%3Dtrue
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