研究人員開發(fā)了從實驗室設計的DNA序列

對第一個人類基因組進行測序是一項艱巨的工作，耗時13年，全球數(shù)百名研究人員和數(shù)十億美元。

但最近的技術進步已經(jīng)將基因組測序轉變?yōu)橐环N相當普通的事件，數(shù)百萬人使用藥店提供的DNA收集工具對至少部分基因組進行了測序。

雖然科學家進行遺傳分析的能力的這些飛躍已經(jīng)對人類遺產(chǎn)，疾病和健康產(chǎn)生了無數(shù)的見解，但DNA序列背后的確切含義 - 每條DNA鏈中“字母”的順序如何指導身體的蛋白質成為什么樣的做什么 - 仍不清楚。

現(xiàn)在，科學上首先，哈佛醫(yī)學院Blavatnik研究所的科學家已經(jīng)證明，通過評估實驗室制造的基因突變對蛋白質功能的影響，可以確定基因的三維結構。

目前的研究將與巴塞羅那理工學院的JörnSchmiedel和Ben Lehner領導的團隊的研究同時發(fā)表，該團隊獨立地得出了類似的結果，采用了這一概念，但采用了不同的技術，從而肯定了該方法的實用性。

該研究中使用的計算方法稱為深度突變掃描，涉及使用高通量測序合成各種基因突變，然后確定突變對蛋白質功能的影響。

相比之下，之前的努力 - 包括研究人員在當前研究中的工作 - 依靠機器學習從天然存在的DNA樣本中收集這樣的3-D結構，而不是實驗室制作的DNA樣本。

在目前的研究中，研究人員發(fā)現(xiàn)DNA序列中的功能相互作用，包含四種不同蛋白質和一種RNA的說明。從這些研究人員那里，研究人員構建了蛋白質的三維結構 - 這種空間結構可以為這些蛋白質在細胞中的作用提供有價值的線索。

“我們生活在一個結構決定功能的三維世界，”哈佛醫(yī)學院系統(tǒng)生物學副教授Debora Marks說，他帶領團隊與HMS博士后研究員Kelly Brock和博士生Nathan Rollins一起領導哈佛大學

“了解蛋白質在細胞內(nèi)的形狀和構象可以幫助我們預測它們的功能以及這些結構的變化對細胞功能或功能失常的影響。”

Marks說，這種見解代表著對更好地理解疾病和健康中個體蛋白質變化的顯著進步，并且可以為針對蛋白質特定部分的精確藥物的開發(fā)提供信息。Marks解釋說，人體內(nèi)的每種蛋白質都是由20種不同氨基酸的一系列組合而成。蛋白質的氨基酸組成是重要的，但這些氨基酸如何三維折疊，交錯和相互關聯(lián)在確定蛋白質功能和功能障礙方面同樣重要。

長期以來，研究人員一直依賴X射線晶體學，低溫電子顯微鏡(cryo-EM)或核磁共振成像(NMRI)等方法來確定蛋白質結構。然而，這些方法可能是耗時的并且需要昂貴的，高度專業(yè)化的設備。一些蛋白質，例如那些與膜結合的蛋白質或那些傾向于聚集的蛋白質，或結塊的蛋白質 - 例如大腦中的淀粉樣蛋白 - 根本不適合這些可視化技術。

為了尋找更好的方法，來自哈佛醫(yī)學院，Dana-Farber癌癥研究所和Broad研究所的Marks和她的同事轉向了突變文庫 - 由其他研究人員開發(fā)的合成DNA序列，其中DNA模式被改變以改變單個氨基酸。

該團隊特別感興趣的是在同一序列中含有單獨氨基酸同時突變的文庫。他們尋求突變對，它們相互依賴地影響蛋白質功能和健康，這種生物效應被稱為上位性。研究人員推斷，最強烈的上位性病例應該通過3-D中氨基酸配偶體之間的直接相互作用來介導。因此，具有足夠突變對的掃描中的強上位應該揭示足夠的3-D相互作用以收集并構建完整的3-D結構。

該團隊使用來自人類，酵母和水稻的蛋白質，包括雙蛋白質復合物，以及核酶，一種具有酶樣功能的RNA。這些分子中的每一個都經(jīng)過充分研究，并通過其他方法得到了現(xiàn)有結構，這使得團隊能夠驗證其最終預測的精確度。

研究人員將這些庫中的信息輸入計算機程序，用于生成分子的三維結構。令人驚訝的是，來自這些上位突變的數(shù)據(jù)足以產(chǎn)生與已建立的方法相似的結構，其物理位置的變化小至1.8埃。

Marks指出，盡管這種方法適用于小蛋白質，但較大的蛋白質提出了更大的挑戰(zhàn)。例如，蛋白質的300個氨基酸組成的將有1600萬個可能的突變對序列。雖然序列合成變得非常有效并且可能很快就會超過這個限制，但仍然很難創(chuàng)建那么大的庫。

但是，其他工作表明，運行此完整數(shù)據(jù)集不是必需的; 只運行一小部分可能的突變組合產(chǎn)生了精確的三維結構。該團隊表明，在應用簡單的規(guī)則選擇突變體進行合成時，只有原始大小的二十分之一的圖書館可以完成工作。隨著方法的發(fā)展，可能會出現(xiàn)更高效的庫的策略，并且可能完全繞過綜合挑戰(zhàn)。

Marks和她的同事指出，這種方法可以擴展到遠遠超出他們在這里研究的分子類型。例如，她說，他們的工作已經(jīng)促使與其他有興趣學習蛋白質結構的團體合作，這些蛋白質具有不同的形狀以執(zhí)行不同的功能。此外，該方法還可用于研究其他類型的RNA，這是一類廣泛的分子，它們與人類疾病密切相關，但幾乎沒有解決的結構。

“這種方法不能取代X射線晶體學或核磁共振作為衍生三維結構的方法，”馬克斯說。“但它是我們工具箱中的另一個工具，可以更好地理解這些結構，并了解它們的工作原理。”