SEC-BioSAXSの生体高分子の測定は、高分子とその複合体の溶液構造を決定するための標準的なアプローチです。ここでは、一般的に発生する2種類のSECトレース(完全に解決されたピークと部分的に解決されたピークを持つクロマトグラム)からのSEC-BioSAXSデータを分析します。散布図とBioXTAS RAWによる解析とデコンボリューションの実演を行う。
BioSAXSは、分子構造と構造生物学で使用される一般的な技術であり、溶液構造、粒子径と形状、表面対体積比、高分子および高分子複合体の立体構造変化を決定します。構造モデリング用の高品質の SAXS データセットは、単分散型の均一なサンプルからのものでなければならず、多くの場合、インラインクロマトグラフィーと即時 SAXS 測定の組み合わせによってのみ到達します。最も一般的には、サイズ排除クロマトグラフィーは、サンプルを分離し、単一のタンパク質種の十分に解決されたクロマトグラフィーピークからSAXS測定を行うことを可能にする目的の粒子から汚染物質および凝集を除外するために使用されます。それでも、場合によっては、インライン精製でさえ、複数の成分が互いに近すぎるか、または結合によって誘起される形状の変化が溶出時間を知覚する形の変化のために、単分散サンプルの保証ではない。これらの場合、混合物のSAXSデータをデコンボルテージして、個々の成分の理想化されたSAXS曲線を得ることができる可能性があります。ここでは、これを実現する方法を示し、SEC-SAXSデータの実用的な分析が理想的で困難なサンプルで行われます。具体的には、バクシニアE9DNAポリメラーゼエキソヌクレアーゼマイナス変異体のSEC-SAXS分析を示す。
生体高分子は、最もよい光学顕微鏡でも見るには小さすぎます。それらの構造を決定する現在の方法は、一般的にタンパク質を結晶化するか、同時に同一分子の膨大な数の測定を含みます。結晶学は原子レベルに関する情報を提供するが、ほとんどの高分子が細胞内の結晶形で提示されないことを考えると、人工的なサンプル環境を表す。ここ数年、クライオ電子顕微鏡は、大きな高分子/高分子錯体の同様の高解像度構造を提供したが、サンプルは生理学的状態に近いが、依然として凍結し、したがって不動で静的である。バイオ・小角X線散乱(BioSAXS)は、生物学に関連する条件で、高分子の構造測定を提供します。この状態は、ナノメートルスケールで決定された低解像度の3次元形状として視覚化でき、高分子の立体構造空間全体を溶液中に捉えることができます。BioSAXS実験は、オリゴマー状態、ドメインおよび複雑な配置、ならびにドメイン1、2、3間の柔軟性を効率的に評価する。この方法は正確で、ほとんどが非破壊的であり、通常は最小限のサンプル調製と時間しか必要としない。しかし、データを最もよく解釈するには、サンプルを単分散にする必要があります。これは難しいことです。生体分子は、汚染の影響を受けやすい、精製不良および凝集性、例えば凍結解凍4.インラインクロマトグラフィーの開発と SAXS 測定の即時測定により、これらの効果を軽減できます。サイズ排除クロマトグラフィーはサンプルをサイズによって分離するため、ほとんどの汚染物質と凝集体を除外します5,6,7,8,9,10.しかし、場合によっては、SEC-SAXSでさえ、単分散サンプルを生成するのに十分でない場合があり、混合物はサイズが近すぎる成分またはその物理的性質またはそれらの高速ダイナミクスがSEC UVトレースのピークを重ねることにつながる可能性があるためです。これらの場合、取得したSAXSデータのソフトウェアベースのデコンボリューションステップは、個々のコンポーネント5、11、12の理想化されたSAXS曲線につながる可能性があります。一例として、プロトコルセクション2において、DNAとの複合体におけるワクシニアE9DNAポリメラーゼエキソヌクレアーゼ-変異体(E9exoマイナス)の標準的なSEC-SAXS分析を示す。ワクシニアは、ポクスウイルス科のモデル生物を表し、いくつかの病原体、例えばヒト天然痘ウイルスを含むファミリーである。ポリメラーゼは生化学的アプローチでDNAと緊密に結合することが示され、この複合体の構造は最近X線結晶学13によって解された。
ほとんどのシンクロトロン施設は、データの正規化と統合を行い、一連の減算されていないフレームを生成する自動化されたデータ処理パイプラインを提供します。しかし、この原稿に記載されているアプローチは、SEC-SAXSが実行されていれば、ラボソースでも使用できます。さらに、放射線損傷フレームを拒絶し、バッファ減算14を実行する追加の自動化が利用可能である可能性がある。前処理データに対してプライマリデータ分析を実行し、利用可能なデータを最大限に活用する方法をセクション2で説明します。
セクション3では、SEC-SAXSデータをデコンボルドし、曲線を効率的に解析する方法を示します。ガウスピークデコンボリューションのようないくつかのデコンボリューション方法があるが、US-SOMO15およびギニエ最適化された最大限の尤度法で実施され、DELAソフトウェア16で実施され、これらは一般的にピーク形状12のモデルを必要とする。我々が調査している個々のピークの有限サイズは、ピーク形状または散乱プロファイル5、11に依存することなく、重なり合うピークをデコンボリューションする特異値分解(SVD)の強化された形態として、進化因子分析(EFA)を使用することを可能にする。SAXS 固有の実装は BioXTAS RAW17にあります。EFAは、2Dダイオードアレイデータが保持時間および波長データ18に対する吸光度からマトリックスを形成することを可能にした場合にクロマトグラフィーデータに最初に使用された。EFAが優れているのは、単数形値の進化する性格、新しいコンポーネントの出現に伴ってどのように変化するかを、取得10に固有の順序があるという警告を付ける点です。幸いにも、SEC-SAXS データは、組織化された 2D データ配列に必要なすべての順序付き取得データを提供し、EFA 技術に適しています。
セクション 4 では、SAXS 曲線を引いたバッファバックグラウンドからモデル非依存 SAXS 解析の基本を説明します。モデルに依存しない解析では、パーティクルのジャイロ半径(Rg)、相関体積(Vc)、多孔質体積(Vp)、およびポロドデバイ指数(PE)が決定されます。この解析では、無次元のクラッキープロット2、4、19を介して、粒子の熱力学的状態を、コンパクトさまたは柔軟性の観点から半定量的に評価することができます。
最後に、SAXSデータは相互空間単位で測定され、SAXSデータを実空間に変換してペア距離P(r)分布関数を回復する方法を示します。P(r)分布は、パーティクル内で見つかったすべての距離のセットで、パーティクルの最大次元 dmaxが含まれます。これは熱力学的測定であるため、P(r)分布は、パーティクルの立体空間が占める物理的空間を表します。SAXS データセットを適切に分析することで、結晶学やクライオ EM の高解像度情報を補完するソリューション状態の洞察を提供できます。
SAXS実験を開始する前に単分散サンプルを使用することが望まれますが、実際には多くのデータ収集はこれを満たしておらず、測定とインラインクロマトグラフィー(ほとんどの場合はSEC)を組み合わせることで改善する必要があります。しかしながら、サンプルの精製とデータ取得の一分散との間の時間の不足さえも保証されない。最も一般的には、コンポーネントのサイズが近すぎるか、物理的な特性が分離できないか、または高速ダイナミクスが発生しやすい実験に当てはまります。ここでは、単一値分解と進化因子分析を組み合わせたプロトコルを提供し、非連結E9 exoマイナス の影響を非連結形状から取り除き、SAXSパッケージScatter IVで分析することができた単分散散乱プロファイルを作成しました。
SEC-SAXSデータのEFAを搭載したSVDは、SAXSデータをデコンボルテし、分析を改善するために開発された非常に強力な方法ですが、制限があります。SEC-SAXSのバッファベースラインのノイズまたはドリフトを最小限に抑える必要があります。これは、サンプルの読み込み前に余分な列の平衡化を伴う(バッファーに応じて、3 列のボリュームを使用する方が良い) 場合があります。しかし、最も重要なステップは、単数の値の数と使用されるデータの範囲の選択であり、これは畳み込みの精度に大きな影響を与えます。そのため、結果は単独で取るのではなく、生物学的解釈のために分析的超遠心(AUC)や多角レーザー光散乱(MALLS)などの技術を用いてさらに分析すべきである。
Scatter IVは、研究や産業用に無料で、専門家以外でもデータを分析できる直感的なユーザーインターフェイスを備えた新しいソフトウェアパッケージです。スキャッタIVには、信号プロットにリンクされたヒートマップなど、SEC-SAXSデータの分析を改善するのに役立ついくつかの新機能があり、フレーム選択の選択により精度が向上します。一次データ分析では、P(r) 解析に関連する Guinier Peak 分析とクロス検証プロットにより、ソフトウェアに統合されたトラブルシューティング機能が提供されます。
他の多くのプログラムをプライマリデータ分析に使用できることは言及する必要があります。これらは、同じ基本的な機能を含み、また、いくつかの名前を挙げ、BioXTAS RAW17 ATSASパッケージ24 とUS-SOMO15 などの定期的に更新されます。
しかし、どの SAXS パッケージを分析に使用するかに関係なく、主な制限事項は一般的です: サンプルの準備、収集および分析の前に。図示したE9 exoマイナス 例では、信号対雑音比の改善と、単分散試料に関連するdmax のRgの減少を見ることが明らかである。これにより、既知の高解像度構造を使用して、データのフィッティングやモデリングなどのデータの処理をさらに促進できます。
The authors have nothing to disclose.
我々は、フランスの助成金REPLIPOX ANR-13-BSV8-0014からのプロジェクトに対する財政的支援と、サンテ・デ・アルメサービスとデレギュレーション・ジェネラルからの研究助成金による資金援助を認める。SAXSビームタイムに対してESRFに感謝しています。この作品はグルノーブル・コンストラクテリックセンター(ISBG;)UMS 3518 CNRS-CEA-UGA-EMBL)は、FRISBI(ANR-10-INBS-05-02)とGRALが支援する構造生物学のためのグルノーブルパートナーシップ(PSB)内で、グルノーブル・アルプ大学大学院(エコールズ大学デ・レシェルシュ)CBH-EUR-GS(ANR-17-EU-000)内で資金を調達しました。IBSは、グルノーブル学際研究所(CEA)への統合を認めています。Wim P. Burmeister と Frééric Iseni の財政的および科学的なサポートに感謝し、また、APS の BioCAT のジェシー・ホプキンス博士の助けと BioXTAS RAW の開発に感謝します。
Beamline control software BsXCuBE | ESRF | Pernot et al. (2013), J. Synchrotron Rad. 20, 660-664 | local development |
BioXTAS Raw 1.2.3. | MacCHESS | http://bioxtas-raw.readthedocs.io/en/latest/index.html | First developed in 2008 by Soren Skou as part of the biological x-ray total analysis system (BioXTAS) project. Since then it has been extensively developed, with recent work being done by Jesse B. Hopkins |
HPLC program LabSolutions | Shimadzu | n.a. | |
ISPyB | ESRF | De Maria Antolinos et al. (2015). Acta Cryst. D71, 76-85. | local development |
NaCl | VWR Chemicals (BDH Prolabo) | 27808.297 | |
Scatter | Diamond Light Source Ltd | http://www.bioisis.net/tutorial/9 | Supported by SIBYLS beamline (ALS berkeley, Ca) and Bruker Cororation (Karlsruhe, Germany) |
Superdex 200 Increase 5/150 GL column | GE Healthcare | 28990945 | SEC-SAXS column used |
Tris base | Euromedex | 26-128-3094-B |