Re: 質譜在蛋白質結構研究上之應用

看板Biotech (生命科學)作者 (月餅不要吃太多)時間20年前 (2004/10/12 14:11), 編輯推噓0(000)
留言0則, 0人參與, 最新討論串5/8 (看更多)
※ 引述《littlesky (littlesky)》之銘言: : 而好在 目前的情況還較少發生 : 而科學家曾經直接將 substrate 直接加入晶體中 : 發現在蛋白質在結晶狀態下 仍有作用 : 這代表其 function 不受影響 其結構也就有其意義存在 針對這一點 請問上述將substrate加到晶體之中 是所謂的co-crystalization嗎? 以我所見過的 共結晶的時候 加入的是substrate的homolog 而非可以被protein來process的真正的subatrate 而加入substrate應該無法做出co-crystal 不知道是不是進幾年有新的技術 可以克服這個困難 又或者上述共結晶可以形成 是特例? : : 2. MS strategy 裡面, 可以知道 aa 的相對位置..但距離怎麼算? : : 又用不同 chemical ragent 處理 會不會改變構型? : 1. 目前有各式各樣長度的 chemical reagent 如 10 A ~ 25 A 等等 : 如果你能夠被 長度 10 A 結合到 代表你這兩個胺基酸空間上相對位置在 10 A : 以下 關於這一點 有一個類似的問題想跟版友討論一下 許多研究protein-protein interaction的實驗 或是尋找receptor的實驗 都會用cross-linker試圖將會發生interaction的proteins以共價連結 這個實驗法的概念和上述是類似的 但是有一個問題: 微觀而言 溶液中的各種分子具有一定程度的碰撞機率 那麼如何排除原本距離在較遠的兩個protein(距離 > cross-linker的長度) 因為單純的碰撞而被連在一起? 這樣情形的發生 會讓實驗的結果出現artifact 但是這個實驗方法 卻是通行多年 再者 分子本身就有vibration的現象 難道沒有可能因為vibration的關係而將原本距離超過cross-linker的兩個 residue相連結? 我要強調上述的vibration的程度仍在容許結晶可以發生的限度以內 如此一來 以MS解結晶的可信度 會降低許多 : : 3. 有人說總有一天 protein structure 可以用電腦完全模擬出來 : : 也就是說 protein folding 確實有一套依循的原理存在 : : 只要找到這個公式 就可解決問題, 你的想法? : 不可能.. 生化課本都有講到 : 不是所有的生物分子都在其最低的能量狀態下 : 就以蛋白質而言 為何很多 E.coli expression 的 重組蛋白 : 會以inclusion body 的狀態下存在 ? : 很多蛋白質分子在表現的時候 會需要其他蛋白質的幫助 如chaperon : 這些會改變其蛋白質在表現上的速率是以 熱力學平衡得方式或是以動力學 : 平衡的方式 到達其生理結構 : 你如何去預測是否蛋白質表現時有其他蛋白質的參與? 影響其構型 : 再者 即便是如prion 這等小的 peptide 在其某個位置上加上一個糖分子 : 其構型就有極大的不同 : Proc. Natl. Acad. Sci. USA 99, 12633 - 12638. : “ One O-linked sugar can affect the a-to-b structural transition of the : prion peptide. ” : 更何況有很多蛋白質都具有 post modification 存在 : 有些更會在蛋白質外圍加上各式的醣 (甚至到數十個醣) : 你如何從電腦上預測他會加上幾個醣 加醣的形式為何? : (我知道有預測蛋白質加醣位置的軟體 所以我的問題更前進一步) : 如果這些無法解決 (這些也算是protein 之間的 interaction) : 要說直接從序列上準確預測 簡直是癡人說夢 我覺得你說的沒有錯 但是要修改成"以目前對蛋白質的了解" 要預測是不可能的 以你所舉的glycosylation為例 科學界尚未找出規則 當然無法預測 但是一旦所有和蛋白質folding相關的規則 能夠有50%被科學界了解 那麼屆時預測蛋白結構的結果 其可信度就能"令人接受" 在此強調任何科學的研究 其結果的好與壞對人們來說 都只是"有多可信"的問題 因為哲學告訴我們 reality只是一個概念 他存在 但是無法被描述 預測蛋白這件事情也是一樣的 原po問的問題應該改成 "什麼時候預測蛋白的結構,其結果才足以被採信" 而您的回答 我認為就目前而言 是對的 但是等到我們知道的越多 答案也可能改變 當然科學不會知道 100%有多少 所以也不知道要到什麼時候 我們的所知才能超過50% 以上 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 61.223.58.157 ※ 編輯: Lipaty 來自: 61.223.58.157 (10/12 22:36)
文章代碼(AID): #11Q-Ogyh (Biotech)
討論串 (同標題文章)
文章代碼(AID): #11Q-Ogyh (Biotech)