大コイルドコイル含有タンパク質の結晶化を導くためにウェットとドライラボテクニックを組み合わせます

X線結晶学を介した構造の決意は、現代生物学のあらゆる分野への根本的な貢献をしてきました。生活とどのように彼らは様々な状況下で互いに対話をサポートする巨大分子の原子ビューを提供します。私たちは、病気を引き起こすメカニズムを理解することを可能にし、合理的疾患を治療するための薬を設計する機会を提供します。結晶学は長い高分子構造を決定するための支配的な実験的手法となっており、現在の構造データベース（www.rcsb.org）の89.3パーセントを占めています。この技術は、非常に高解像度のための潜在的な、サイズの広い範囲、比較的容易なデータ収集、および高分子は、溶媒だけでなく、リガンドと相互作用する方法を視覚化する機会を巨大分子を可視化する機能など、多くの利点があります。

組換えタンパク質発現^1,2における数多くの技術の向上にもかかわらず、PURification ^3、及びこれらのシステム^4、結晶過程における単一の最大の障害物を生成するために使用される分子生物学、回折品質結晶を成長させる能力が残ります。これは、大規模なコイルドコイルドメインを含むタンパク質のために特に当てはまるてきました。すべてのアミノ酸の5％ほどが、この非常に共通の構造的特徴⁷作り、コイルドコイル内で^5,6を発見^し 、まだこれらのタンパク質は、多くの場合、より多くの困難を精製し、結晶化さ球状タンパク質よりも^8-10されていると推定されています。これはさらに、コイルドコイルドメインは、多くの場合、したがって、正しく多くの場合、結晶化のために有害である非構造化またはフレキシブル配列の包含を回避することが重要であり、これらのドメインの境界を予測する、より大きなタンパク質のコンテキスト内で見出されるという事実によって悪化します。

ここでは、Webベースの計算を組み合わせた概念フレームワークは、エクスペリと分析を提示構造研究、そしてどのように準備し、結晶化の試行の前に、タンパク質サンプルを特徴づけるためのタンパク質断片（複数可）を選択する方法：ベンチからリットルのデータは、結晶学的プロセスの初期段階を含むを通じてガイドのユーザーを支援します。私たちは、大規模なコイルドコイルドメインを含む二つのタンパク質に我々の分析に焦点を当てる、マッシュルーム（SHRM）とRhoキナーゼ（ロック）。両者がコイルドコイルドメインを含み、生物学的に関連する複合体^11-16を形成すること^が知られているように、これらのタンパク質を選択しました。マッシュルームとRhoキナーゼ（ロック）は、それぞれ構造的に^17-20特徴づけられているそのうちの多くの部分をコイルドコイルの〜200および680残基を含むことが予想されています。ここに記載された方法は、迅速に結晶化やすいであろうコイルドコイル含有タンパク質のフラグメントを同定するための合理化されたワークフローを提供し、しかし、記載された技術は、簡単にほとんどのタンパク質またはタンパク質複合体のために適合さまたは高スループットapproaを組み込むように修正することができますCHESとして利用できます。最後に、これらの方法は、一般的に安価であり、ほぼすべての経験レベルでユーザが実行することができます。