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基于太赫兹光谱技术的蛋白质构象识别及分子间相互作用表征

曹灿  
【摘要】:太赫兹辐射具有低能量及相干性等特点,能够在不破坏蛋白质分子结构的前提下同时记录电场幅值和相位的变化情况。已有研究证实,蛋白质分子的骨架振动、偶极旋转等集体振动模式对其结构与功能起主导作用,且相应动态能级恰好落在太赫兹频段。因此,太赫兹光谱技术可用于实现对蛋白质结构与功能表达过程的无损无标记检测。本文利用透射式太赫兹时域光谱系统对蛋白质构象及分子间相互作用进行了表征与分析,涉及样品相态包括固相和液相,表征内容包括样品太赫兹吸收特性与介电特性,主要内容如下:1)利用太赫兹时域光谱系统分别对不同温度条件下牛血清蛋白固相样品和不同酸碱环境下胃蛋白酶溶液进行了太赫兹吸收谱表征分析。表征结果表明,由不同环境条件诱导产生的多种构象蛋白质样品,其相应太赫兹吸收谱曲线高度的差异能敏感地体现自身构象在二级结构层面的变化。该部分研究表明太赫兹光谱技术可以对由环境变化引起的蛋白质结构的折叠与展开进行表征,为在蛋白质药物质量监控等应用领域实现生物分子构象变化的无损无标记检测提供了理论依据。2)大部分蛋白质样品在太赫兹频段内没有特征吸收峰,利用太赫兹时域光谱技术虽可以通过考察样品吸收谱曲线高度较自然构象状态下曲线高度的差异来实现对构象变化的探测,但无法获得不同构象与其太赫兹吸收谱间的具体识别规律。因此,以不同温度诱导的多种构象牛血清蛋白固相样品为例,对其样本容量进行扩充,并利用结合降维算法的机器学习模型对所有样品的太赫兹光谱原始信息进行训练,建立了不同构象蛋白质与其吸收谱间的确切映射关系。同时发现,针对不同构象蛋白质的太赫兹吸收谱识别问题,结合t-分布随机邻域嵌入降维算法(t-SNE)的极端梯度提升模型(XGBoost)较一般模型拥有更好地预测效果。该部分研究将太赫兹时域光谱技术与机器学习模型相结合,实现了对单独给定蛋白质样品构象的识别与预测。3)在分子间相互作用的表征研究中,首先对多种浓度下的牛血清蛋白溶液进行了太赫兹吸收特性分析,观察到吸收系数与浓度之间的变化不符合朗伯-比尔定律,这一现象验证了溶液中蛋白质分子与水分子之间存在由相互作用产生的水化合层。其次,对胃蛋白酶水解牛血清蛋白这一动态过程进行时间跨度上的太赫兹光谱探测。一方面,基于吸收特性分析,发现了水解过程中溶液吸收系数的变化具有时间依赖性。另一方面,基于结合德拜模型的介电特性分析,表征了水解过程对溶液中水分子种类、氢键网格布局等方面的影响。该部分研究提出了一种太赫兹吸收特性分析与基于德拜模型的介电特性分析相结合的方法,同时从宏观角度和分子水平上实现了对蛋白质水解过程的监测,为生物分子间相互作用的研究提供了新的表征方法。4)对于进展更为迅速的毫秒级蛋白质分子间相互作用动态过程,本文探索了一种基于迈克尔逊干涉仪的太赫兹光谱高速探测方法,从结构装置、频谱计算、参数选择以及模拟仿真等方面展开分析,理论论证了该高速探测方法能够基于干涉现象实现太赫兹光谱探测,并可通过提高结构中动镜的移动速度,显著加快太赫兹光谱获取速率,进而满足毫秒级动态过程的太赫兹光谱表征需求。


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