작은 각 엑스레이 뿌리기를 사용 하 여 솔루션에서 고분자의 구조 연구

이 종이 포함 버퍼 빼기, Guinier 분석, Kratky 분석, 데이터 병합 및 P(r) 배포의 프로토콜에서에서 설명 하는 SAXS 데이터 분석의 중요 한 단계. Ab initio 비드 모델링 너무 광범위 한 여기 자세히 덮여 있을 것 이며 따라서 짧게 덮여만.

Synchrotrons (예: 독일에서 DESY, 영국에서 다이아몬드와 프랑스에서 ESRF), 그것은 SAXS는 아주 작은 분수에 대 한 데이터를 수집할 수 (~ 몇 µ L)으로 분수 각 샘플의는 되 고 eluted s 열에서 즉 연결 된 인라인 (참조 그림 1 ). 탄력적 흩어져 SAXS 데이터 버퍼 빼기 자리를 차지할 수 전에 악기 제조 업체 나는 싱크 로트 론을 제공 하는 패키지를 사용 하 여 평균 광선 이다. 결과 1 D 데이터 Y에 ( 내가(q))에 흩어져 빛의 양을 나타냅니다-축 및 산란 각도 (q= 4πsinθ/λ, λ가 파장 사건 X-광선) 그림 1에 제시 된. 프리머스/qt¹² 프로그램 어떤 배경 때문에 버퍼를 직접 사용 하 고 섹션 1.1에서에서 설명. 다른 프로그램으로; ScÅtter⁴³ ( www.bioisis.net에서 다운로드)와 https://www.youtube.com/channel/UCvFatdC5HcZOLv6OSjblfeA, 그리고 bioXtas 원시⁴⁴ ( 에서 https://에 제공 되는 자습서 bioxtas-raw.readthedocs.io/en/Latest/index.html) ATSAS 패키지의 대 안으로 이용 될 수 있다.

Guinier 분석 샘플 집계 동질성 뿐만 아니라 선회 반경 (R_g)를 제공 하는 낮은 s 지역¹⁴SAXS 데이터에 따라 관심의 고분자에 대 한 정보를 제공 합니다. 음모는 SAXS 데이터 곡선 q 1.30 최대의 최대 범위와 맞춤 다음 각 농도에서 얻은 프리머스/qt 구성 R_gx. 반면에 비선형 Guinier 집계 결과 플롯^15,16monodispersed 샘플 준비 (그림 2D),이 지역에서 선형 Guinier 플롯을 제공 해야 합니다. Guinier 분석 선형 이면 강 체 모델링 수행 또는 저해상도 모델의 앙상블을 만들 것인지를 결정할 때 유용 Kratky 음모와 관심의 고분자의 “unfoldedness”의 정도 관찰할 수 있습니다. 구형 단백질 분자를 확장 하는 반면 종 모양의 곡선을 플롯 또는 펼친된 펩 티 드 고원 또는 심지어 더 큰 q 범위에서 증가 하 고 부족 한 종-모양 (그림 2C)를 표시 하는 Kratky에 표시 됩니다.

그러나 1 D 점도 (그림 2D)의 낮은 q 영역에서 데이터 요소를 고려만 Guinier 분석에서 R_g 를 취득,, 그것은 거의 전체 데이터 집합을 사용 하 여 간접 푸리에 변환을 수행할 수 실제 공간 거리 분포 함수 (P(r)) D_맥스 와 R_g 에 정보를 제공으로 ln (I (q)) 대 (q)의 상호 공간 정보를 변환 하려면 (그림 2B) P(r) 음모의 모양 관심^18,19의 고분자의 총 솔루션 구조를 나타냅니다. 실제 공간 데이터를 상호 공간 데이터의 변환을 중요 한 단계 이지만 자세한 설명은이 문서의 범위 내에서 아니에요. 따라서, Svergun²⁰ 각 매개 변수를 이해 하는 문서를 참조 하십시오.

일단 버퍼 뺀 데이터 개별 농도에서 R_g, Kratky 분석을 사용 하 여 그들의 접는 패턴을 조사 하 여 다음에 대 한 일관 된 값으로 Guinier 분석을 통해 처리 됩니다, 그리고 이러한 데이터를 병합할 수 있습니다. 병합 된 데이터 위에서 설명한 대로 nidogen-1, laminin γ-1, 그리고 그들의 복합물 처리 하 고 결과 P(r) 플롯 2B를 그림에 표시 됩니다. 이상적으로, 하나 또한 쌍 거리 분포 함수 비슷한 R_g 및 D_최대 값을 제공 하는 각 농도 대 한 수집 SAXS 데이터를 각 농도 대 한 P(r)를 계산 해야 합니다. R_g 및 D_최대 남아 있으면 비슷한 농도의 넓은 범위는 사용자 진행 해야 합니다. 그 신호를 따라 데이터가 잘릴 수 있습니다 데이터 병합 전에 주목 한다. 이것은 종종 경우 농도 및 조사 고분자의 분자량이 낮은 경우입니다.

다양 한 모드에서 DAMMIN를 사용 하 여 저해상도 모양 분석을 수행할 수 있습니다 (예: 패스트, 슬로우, 전문가 모드, 등). 빠른 모드는 P(r) 음모 제공 좋은 품질 모델을 평가 하는 이상적인 첫 번째 단계입니다. 일반적으로, 적어도 10 모델 경우 저해상도 구조 재현 가능한 결과 얻을 수 있습니다, χ (0.5-1.0의 값으로 간주 됩니다 좋은 우리의 광범위 한 작업에 따라 적합된 매개 변수의 낮은 선 확인 각 P(r) 음모에 대 한 얻을 수 있어야 ), 실험적으로 수집된 SAXS 데이터와 모델에서 파생 된 데이터 계약을 설명 하는 값. 게시를 위해, 우리는 일반적으로 느림 또는 전문가 모드를 사용 하 고 적어도 15 모델 계산. DAMMIN, 뿐만 아니라 그것, DAMMIF³⁷, 뿐만 아니라 GASBOR³⁸ 의 더 빠른 버전 대안 있습니다. 또한, 단백질-단백질 또는 단백질 핵 산 단지 공부, MONSA 프로그램³⁵, 고분자 뿐만 아니라 그들의 복잡 한에 대 한 개별 SAXS 데이터의 동시 피팅을 용이 하 게 사용 가능 하다. 에 대 한 자세한 내용은 RNA-단백질 상호 작용 연구를 위해 또한 고해상도 모델 계산, 파 텔 외³에 의해 최근 기사를 참조.

SAXS는 이론적으로 간단 하지만 의심할 여 지 없이 다른 구조 생물학 도구 및 결과 자체에 사용할 수 있는 구조적 데이터의 저해상도 또는 고해상도 기법을 정보를 명료 하 게와 함께에서 매우 보완 방법 고분자 구조와 역학에 대 한 으로 고분자와 그들의 단지 monodispersed 준비를 얻을 수 있습니다, SAXS 솔루션에 구조 생물학 고분자의 모든 종류의 상호 작용을 공부 하 고 활용할 수 있습니다. 여기서 설명 하는 복잡 한 경우 그것은 놀라운 그 적은 질소 1과 laminin의 전반적인 액세스할 수 표면적의 10% 보다 γ-1은 매장이 복잡 한 반면 두 단백질의 도메인의 나머지는 자유롭게 다른 상호 작용에 액세스할 수 (그림 3)의 구조적 강성을 유지 하는 세포 외 기질에 단백질. 복잡 한에 대 한 정보를 얻기 ~ 240kDa 다른 구조 생물학 기술이 엑스레이 결정학, NMR, Cryo-EM 현미경을 사용 하 여 매우 어려운 것입니다.

엑스레이 결정학 또는 NMR을 통해 잠복 단백질 구조는 기본적으로 시간이 걸리는 과정입니다. 구조 결정에서이 병목은 SAXS 구조적 기술; 그것의 힘을 표시 한 지역 단일 SAXS 실험에 대 한 데이터 수집 시간을 걸릴 수 있으며 유선형된 분석 소프트웨어의 도움으로 분석 할 수 있습니다 신속 하 고 효율적으로. SAXS는 크게 처리량을 증가 구조 연구는 독립 실행형 기술로 고해상도 데이터를 사용할 수 전에 고분자 구조의 저해상도 모델을 제공 하기 때문에. 다른 구조 기술에 방 벽은 시간의 긴 기간 동안 단백질 식 및 안정성의 높은 레벨을 필요로 하는 데이터 수집에 대 한 매우 순수 하 고, 집중 샘플에 대 한 요구 사항. SAXS 또한 순수 하 고 집중 될 필요가 샘플, 샘플 볼륨은 약 100 µ L 만들기 SAXS 분석 다른 구조 기술에 비해 상대적으로 저렴 한 방법. 또한, SAXS 크기 배타 착 색 인쇄기와 결합 되고있다 점점 일반적인 추가 품질 관리 단계를 제공 합니다. 최근 앙상블 최적화 방법 (엄)^45,46 을 사용 하 여 유연한 시스템을 명료 하 게 하는 NMR 및 SAXS 데이터의 조합에 강한 발전 되었습니다. Mertens와 Svergun⁴⁷에 의해 최근 논문에서 저자 NMR, 함께 NMR와 함께에서 사용 되 고 SAXS 데이터의 많은 다른 예제와 함께 조합에 엄 SAXS의 여러 최근 사례를 설명 합니다. 진보, SAXS의 분야에서 계속 해 서 만들어지고는 그리고 새로운 기술을 하지 그냥 다른 구조 기술에 무료, SAXS와 함께에서 사용할 수에 대 한 개발 되고있다. 따라서, 우리는 SAXS에 대 한 수요가 시간이 지남에, 특히 동적 시스템 기능 유연성에 의해 정의 된 특징을 NMR와 함께에 증가할 것 이다 믿는다.