Differential scanning fluorimetry is a widely used method for screening libraries of small molecules for interactions with proteins. Here, we present a straightforward method to extend these analyses to provide an estimate of the dissociation constant between a small molecule and its protein partner.
范围广泛的方法是当前可用于确定所述解离的蛋白质之间的恒定和相互作用的小分子。然而,大多数的这些需要访问的专门设备,并且常常需要一定程度的专门知识,以有效地建立可靠的实验和分析数据。差示扫描荧光(DSF),正在越来越多地被作为一种可靠的方法用于蛋白质的相互作用的小分子,无论是对生理确定合作伙伴或打的发现初步筛选。这种技术具有需要只适合于定量PCR,并因此合适的仪器是在大多数机构可用PCR仪的优点;一个优秀的一系列协议已经上市;并且有在文献中所述方法的多种用途强先例。以前的工作已提出了计算从DSF数据的解离常数的若干装置,但这些在数学上是苛刻的。这里,我们数字高程模型onstrate用于从DSF的实验数据有中等量估算解离常数的方法。这些数据通常可以被收集,并在一天内进行分析。我们表明模型是如何不同,可以用来拟合,从简单的结合事件收集的数据,并且其中协同结合或独立的结合位点存在。最后,我们提出在标准模型不适用的情况下的数据分析的实例。这些方法被示出具有收集在市售的对照蛋白的数据,并从我们的研究计划的两种蛋白质。总的来说,我们的方法提供了一种简单的方法为研究人员能够迅速获得进一步的洞察使用DSF的蛋白质 – 配体相互作用。
所有的蛋白质会结合,具有不同的亲和力,从简单的离子等大分子其他分子的多元化。在许多情况下,蛋白质结合的小分子伙伴作为其正常功能的一部分( 例如,激酶结合ATP)。其它相互作用可能是无关的功能,但是是作为工具( 例如,小分子,稳定蛋白质,以提高结晶成功,或协助维持在溶液中的蛋白质)实验有用;同时结合于活性位点和蛋白的变构位点可以作为抑制剂,并因此调节酶的活性的小分子。
有多种可用于确定蛋白质的伴侣分子的亲和技术。等温滴定量热1被广泛看作是“黄金标准”,因为它提供了丰富的反应信息,为无标记,并在有限的机会实验rtifacts。然而,尽管在仪表和实验设置自动化的灵敏度最近的改进,它仍然是在蛋白质方面要求相对昂贵的,已经在最佳的低到中等的吞吐量,并且最适合于相互作用的中度至高亲和力(10纳米至100微米杀敌 )2。其他无标签的方法,如表面等离子体共振或双层干涉3提供更高的吞吐量,并取得了灵敏度探测更小的分子,低至100道尔顿。然而,高通量的仪器,这些方法都是比较昂贵的,是正义的地方会有一个持续的吞吐量相关的项目,因此很可能是无法进入的许多学术实验室。
差示扫描荧光(DSF或thermofluor)于2001年4首次被描述为用于药物开发的方法。在这种实现方法具D,蛋白质是培养用荧光染料(最初萘磺酸的染料被使用),以改变其在结合到蛋白质的疏水区的荧光。蛋白质 – 染料样品,然后加热,并在荧光监测的热量增加。蛋白质的折叠和蛋白的疏水部分暴露,产生了一个特征图案中的荧光作为温度( 图1A)的函数。该实验可以在小体积中进行的任何商业定量PCR仪,并因此在一个实验中,大量的样品,可同时测试(通常是48,96或384个样品,这取决于仪器型号)。实验通常可以执行在围绕一个小时,提供的样品5的高通量分析的可能性。
该方法的进一步改进已经看到采用的染料具有较好的光谱特性6,7 </SUP>,进行数据分析的通用工具,并建议方案进行初步筛选8,9。方法的应用范围已经扩展,并特别侧重于建立编制和贮藏蛋白10,最佳的条件和确定潜在的具有约束力的合作伙伴,以帮助结晶11。相对高的吞吐量的方法的,在蛋白质的成本相对较低(〜每反应2微克),并适用于学习弱结合分子已取得的DSF基于片段的药物设计的一个非常有价值的工具,特别是在学术环境12-14。
尽管DSF的广泛应用,以研究蛋白质 – 配体相互作用,很少有研究描述的决心,从这些研究中解离常数。然而,这些往往产生描述该蛋白质的展开,具有许多参数的详细方程式必须被装配到稀疏数据或在某些情况下ëstimated 7,15-17。这些方法是特别重要的挑战性的情况下,如紧密结合化合物或蛋白质显示不寻常的过渡。然而,对于许多实验室中,这些详细的分析过于繁琐常规使用。因此,我们建议替代疗法用于不同的场景,并展示如何将这些可用于适应不同的蛋白质 – 配体的相互作用产生的数据。我们的方法使用在StepOne定量PCR仪,为此定制的数据分析软件是可用的;而这加速了数据分析,从其它仪器的结果可以使用以前发表的方法9进行处理,并且在同一下游分析可以被执行。
差示扫描荧光显示了其力量的强大和通用的方法表征蛋白质和识别潜在的蛋白配体。在加快蛋白质的稳定性,药物发现(尤其是在欠资金充足的实验室)和结晶10,23-25 有据可查的成就使其成为了化合物的初步筛选一个有吸引力的方法。加入到蛋白的化合物在表观熔融温度-7,9明显的剂量依赖性增加。然而,有过一些尝试,以使用来自这些实验的结果,以确定表观结合常数中排名化合物其亲和力来帮助。这里,我们提出了对系统确定的表观解离常数为蛋白质的配体的存在的方法。
这里给出的结果表明,DSF能迅速,鲁棒提供的解离常数的估计值蛋白质 – 配体结合。所观察到的数据可以用市售的工具来操作,以提供快速测定杀敌的,而不需要做出关于参数的可能值的假设。该方法具有显著优势的是简约中蛋白质和时间需要一些可比方法。这里描述的实验将消耗0.13毫克蛋白每实验(约0.4毫克实验以一式三份重复的)。这与等温滴定量热法(ITC),其中一个实验中,平均40 kDa的蛋白质会消耗同样数量相比,毫不逊色。全套本议定书所需的实验将消耗约4小时,包括准备,为单组实验。再次,这是很可能比方法如ITC或表面等离子共振,这同时有力常常需要相当大的优化以实现最佳的数据相当快。
我们的结果表明,仍然存在着需求仔细研究的原始数据,这些数据的拟合来确定熔融温度和熔融温度数据的拟合,以确定解离常数。第一个挑战是在蛋白融化所产生的原始数据的形状。在某些情况下,该形状可能不是近似于图1A中观察到。常见的问题包括对配体的低温转变结合,高背景荧光,且温度异常多的过渡。低温度的变化被认为具有约束力的一些配体。对于这个方法,最关键的参数是在T m测定的误差,相对于温度的漂移。数据通常可装相当好时三次测量的标准偏差不超过未结合和完全结合的蛋白质之间的熔化温度转变的10%。我们的经验是,如果这样的温度erature位移仅2℃,这可能是足够的,用于安装的数据,如果各个数据点是高度精确的。第二个问题是不寻常的形状的曲线。这些通常是免费的蛋白质和配体结合的形式有所不同,作为配体结合会影响展开的蛋白质模式。在这些情况下,用户必须考虑该数据是否可以适当考虑模型被用来被用于确定熔融温度和离解常数。另一个常见的问题是,除了辅因子的蛋白( 例如,MgCl 2的在我们的例子中与己糖激酶)是必需的,以获得最可靠的数据。我们的经验是,仔细地考虑所有可能的因素在实验中,在服用初期读数必须获得最好的结果的阶段。此外,替代疗法的理论可以揭示这些数据15,17的特点。最后,这是不寻常的某些蛋白质将contain本身暴露的疏水区域,显示高背景荧光。有许多解决这些问题,它已被广泛地审查别处6,9。
特别是,用户必须考虑是否使用玻尔兹曼或衍生物的模型( 例如, 图4),并在使用的衍生物的情况下,无论是多个熔体必须进行建模。造型的热去折叠的两种方法的区别在于玻尔兹曼方法的实验数据拟合至波尔兹曼方程,假设一个正常的S形形状的解折叠曲线。与此相反,该衍生物的方法开出的实验数据的一阶导数在每个点处( 图1A中的下图),并认为该熔化温度是最高的一次导数的点。 3℃ – 导数方法一般约2返回一个较高的熔融温度。大多数蛋白质会返回一个更一致的结果( 即,熔融温度为三次重复实验的标准误差是低级)的两种方法之一。这通常是密切相关的蛋白质解折叠曲线的精确形状,并且根据经验确定在每一种情况下,最好的方法是必要的。其中衍生模型的情况下,同样重要的是要考虑多种熔化事件。一些数据清楚地表明依据多个过渡,并且在这些情况下,结果可能是更容易解释,如果这些多个熔化事件建模。在此协议的上下文中,它通常是,加入配位体的可引起蛋白质从具有多个熔化转变到单过渡转移( 例如,通过稳定的热最脆弱的子域),或反之亦然的情况。因此,我们主张,才考虑这做法将是最好用的原始数据进行检查起来。
继米个人熔化温度odelling,进一步的问题也出现在这些配件在协议部分介绍的车型。当务之急是要仔细检查用对数刻度的配合,以解离常数公式,因为这种分析往往突出了观测数据和模型之间的差异(E·G。, 图3)。而获得的结果通常是健壮的,小心的解释提供了机会,以提取更好的结果,而最含义,从内容
通过这些数据提出的一个具体问题是,应该放在这表明协同蛋白质或多个绑定的事件,在DSF的解释。我们,迄今为止,仅观察到了这种现象在蛋白质,预计将有多个特异性结合事件( 例如,WcbM,一种蛋白质,其最好的同源物是一种多聚体26,和它作为一种多聚体上的大小排阻层析[数据不所示])。它是不完全清楚,在DSF变性中观察到的负协同表明酶将最终呈现负协同性:更确切地说,这可能是复杂的结合的指示必须使用更大范围的方法来研究更彻底。但这不过建议给我们,这种蛋白质的更广泛的研究,有可能识别有趣的效果。
使用这种方法给出的解离常数的值通常的顺序相同的那些用其它方法,如等温滴定量热法和表面等离子体共振提供。然而,观察到的绝对值经常比用这些方法观察到的高。这是至少部分地一个事实,即解离常数是在含有配体的蛋白质的熔融温度观察到的结果。此杀敌一般比在生理温度更高。该dissociatioÑ常数是相关于由方程式反应的温度:
[1]
[2]
(其中cθ的标准参考浓度,ΔR G是该反应的吉布斯自由能的变化中,R是摩 尔气体常数,ΔH是在反应的焓变,并且ΔS是在反应的熵变。)
以解离常数的反应在该方法的测量范围通常具有负ΔR G,和因此增加了温度对方程的影响[1]是增加的解离常数。二者构成的吉布斯自由能的ΔH和Δ 的条款(方程[2])是temperaturë依赖性27,并在解离常数的影响将依赖于这些温度相依性的大小和符号,并且将一定的相互作用有关。因此,它是难以避免的,通过这种方法所确定的解离常数,有时比由在RT操作方法确定更大。温度依赖性的,当然,也对许多其他方法,这些方法倾向于提供的解离常数在温度低于生理温度下一个警告。
DSF的方法的另一个需要注意的是,它是一种标记方法,不像美国国际贸易委员会。使用(SYPRO橙)的荧光标记物是疏水性的,因此,在某些情况下,可以与疏水性配体的蛋白质的结合竞争。因此,很可能在一些情况下,所得到的解离常数将被人为地由于与标签竞争提高。然而,对于不同的配位体的比较中,(主用DSF),差异不太可能充分显著通过亲和力影响化合物的排名。
这种方法的一个潜在缺点是检测限是可以实现的。原则上,它不应该是能够精确地测量用于杀敌即蛋白质浓度低于50%,且在此范围内,即使值很可能是可疑的精度的值。同时检测的范围的这一端的期限可以延长一点通过减少蛋白质和染料的浓度,该仪器的灵敏度会防止进一步降低蛋白质浓度。类似地,灵敏度的上端部将通过所述配体中的溶解度来确定。以获得数学稳健估计中K D,用90%的蛋白质中存在的配体结合的形式,这就要求配位体浓度是近似的获得数据,是最重要的LY 10次杀敌 (假设没有协同)。因此,检测限必然是在有关缓冲区中的配位体的溶解度的十分之一。这意味着,检测方法的限制将在1微米和1至100毫米的范围通常,根据不同的蛋白质和配体。
总之,差示扫描荧光,适用范围广的蛋白质的一种通用技术。用这里介绍的方法,可以迅速且廉价地确定为不同的配体的蛋白质的亲和力。这对于在蛋白质纯化和稳定化的应用程序,阐明从宏基因组的酶的功能或特异性的潜力很大,并且在药物发现,特别是在小的实验室。
The authors have nothing to disclose.
This work was funded by grant from the BBSRC (grant number BB/H019685/1 and BB/E527663/1) to the University of Exeter.
StepOne real time PCR instrument | Life Technologies | 4376357 | DSF can be performed with many other instruments. The StepOne instrument has very convenient software for data analysis. |
Protein thermal shift software v1.0 | Life Technologies | 4466037 | |
MicroAmp Fast optical 48-well plates | Life Technologies | 4375816 | |
Optical sealing tape | Life Technologies | 4375323 | Bio-rad part no. 223-9444 is an alternative supplier |
U-bottomed 96-well plates | Fisher | 11521943 | |
SYPRO Orange | Life Technologies | S6650 | For a smaller volume supplier, use Sigma part no. S5692 |
SPSS statistics version 20 | IBM | N/A | Other statistics packages will provide similar functionality |
GraphPad Prism 6.02 | GraphPad | N/A | Other statistics packages will provide similar functionality |
Hand applicator (PA1) | 3M | 75-3454-4264-6 | |
Hexokinase from Saccharomyces cerevisiae | Sigma-Aldrich | H5000 | |
Glucose | Fisher scientific | 10141520 |