Özet

Nass- und Trockenlabortechniken Die Kombination der Kristallisation von Large Coiled-Coil-Proteine ​​enthalten, zu Führer

Published: January 06, 2017
doi:

Özet

We describe a framework incorporating straightforward biochemical and computational analysis to guide the characterization and crystallization of large coiled-coil domains. This framework can be adapted for globular proteins or extended to incorporate a variety of high-throughput techniques.

Abstract

Obtaining crystals for structure determination can be a difficult and time consuming proposition for any protein. Coiled-coil proteins and domains are found throughout nature, however, because of their physical properties and tendency to aggregate, they are traditionally viewed as being especially difficult to crystallize. Here, we utilize a variety of quick and simple techniques designed to identify a series of possible domain boundaries for a given coiled-coil protein, and then quickly characterize the behavior of these proteins in solution. With the addition of a strongly fluorescent tag (mRuby2), protein characterization is simple and straightforward. The target protein can be readily visualized under normal lighting and can be quantified with the use of an appropriate imager. The goal is to quickly identify candidates that can be removed from the crystallization pipeline because they are unlikely to succeed, affording more time for the best candidates and fewer funds expended on proteins that do not produce crystals. This process can be iterated to incorporate information gained from initial screening efforts, can be adapted for high-throughput expression and purification procedures, and is augmented by robotic screening for crystallization.

Introduction

Strukturbestimmung mittels Röntgenkristallographie hat zu allen Bereichen der modernen Biologie fundamentale Beiträge geleistet; eine atomare Ansicht der Makromoleküle bieten, die das Leben unterstützen und wie sie miteinander in einer Vielzahl von Kontexten interagieren; ermöglicht es uns, die Mechanismen zu verstehen, die Medikamente entwickeln zu behandeln Krankheit rational Krankheit und Bereitstellung von Möglichkeiten führen zu. Kristallographie ist seit langem die dominierende experimentelle Technik für makromolekulare Struktur zu bestimmen und derzeit einen Anteil von 89,3% der Strukturdatenbank (www.rcsb.org). Diese Technik hat viele Vorteile, einschließlich des Potenzials für eine sehr hohe Auflösung, die Fähigkeit, Makromoleküle zu visualisieren mit einer breiten Palette von Größen, relativ einfache Datenerfassung, und die Möglichkeit, sich vorzustellen, wie das Makromolekül mit Lösungsmittel sowie Liganden in Wechselwirkung tritt.

Trotz zahlreicher technologischer Verbesserungen in der rekombinanten Proteinexpression 1,2, purifizierung 3 und Molekularbiologie diese Systeme 4, das größte Hindernis in der kristallographischen Verfahren zur Erzeugung verwendet wird, bleibt die Fähigkeit Beugungs Kristalle zu züchten. Dies war vor allem für Proteine, die große Coiled-Coil-Domänen enthalten. Es wurde geschätzt , dass bis zu 5% aller Aminosäuren innerhalb Coiled-Coils 5,6, so dass dies eine sehr häufige Strukturmerkmal 7 gefunden werden, doch sind diese Proteine sind oft schwierig zu reinigen und zu kristallisieren als globuläre Proteine 8-10 . Dies wird weiter durch die Tatsache verstärkt, dass Coiled-Coil-Domänen oft im Rahmen eines größeren Proteins gefunden werden, deshalb richtig, die Grenzen dieser Domänen Vorhersage ist kritisch, um die Aufnahme von unstrukturierten oder flexible Sequenz zu vermeiden, die für die Kristallisation oft nachteilig ist.

Hier präsentieren wir einen konzeptionellen Rahmen kombiniert webbasierte Berechnungsanalysen mit Experimental Daten aus der Bank, führen den Benutzer durch den Anfangsstadien der kristallographischen Prozess zu helfen, einschließlich: wie Proteinfragment auszuwählen (e) für Strukturuntersuchungen, und wie die Vorbereitung und Proteinproben vor der Kristallisation Versuche charakterisieren. Wir konzentrieren unsere Analyse auf zwei Proteine ​​große Coiled-Coil-Domänen enthält, Shroom (SHRM) und Rho-Kinase (Rock). Diese Proteine wurden ausgewählt , da sie beide Coiled-Coil – Domänen enthalten und sind dafür bekannt , eine biologisch relevanten Komplex 11-16 zu bilden. Shroom und Rho-Kinase (Rock) vorhergesagt werden ~ 200 und 680 Reste von Coiled-Coil enthalten jeweils viele Teile davon wurden strukturell 17-20 gekennzeichnet. Das hier beschriebene Verfahren stellt einen optimierten Workflow schnell Fragmente von Coiled-Coil-haltiges Protein zu identifizieren, die für die Kristallisation geeignet sein wird, aber die beschriebenen Techniken können leicht für die meisten Protein oder Protein-Komplexe oder modifiziert angepasst werden Hochdurchsatz approa einzuarbeitenChes als verfügbar. Schließlich sind diese Verfahren im allgemeinen nicht teuer und können durch Nutzer an nahezu allen Erfahrungsstufen durchgeführt werden.

Protocol

HINWEIS: Ein Diagramm des konzeptionellen Rahmens oder Workflow ist in Abbildung 1 als Referenz beschrieben. Das Protokoll kann in vier Stufen unterteilt werden: Rechen oder Sequenz basiert Prognosen, Proteinexpression und -reinigung, biochemische Charakterisierung und Kristallisation. Die gezeigten Beispiele analysieren Shroom SD2 Domänen und / oder Shroom-Rock-Komplexe, sondern kann mit jedem Protein verwendet werden. 1. Verwenden Sie etablierte Web-basierte Tools Computati…

Representative Results

Ein Diagramm , das den Workflow in diesem System verwendet darstellt , ist in Abbildung 1 gezeigt und umfasst drei Hauptphasen. Computational Analyse der Sequenz verwendet wird, um Hypothesen über die Domänengrenzen der Coiled-Coil-Protein von Interesse zu entwickeln. Ein Beispiel eines kommentierten Analyse der Shrm2 SD2 Domäne ist in Abbildung 2 dargestellt. In diesem Diagramm wurde das Ziel möglich Domänengrenzen für eine konservierte Domäne am…

Discussion

The protocol described here is designed to help the user identify domain boundaries within large coiled-coil proteins to facilitate their crystallization. The protocol relies on a holistic incorporation of a variety of data from computational predictions and other sources to generate a series of potential domain boundaries. These are followed by a set of biochemical experiments which are quick and inexpensive, and are used to further refine these initial hypotheses. Using this approach, the user could quickly eliminate p…

Açıklamalar

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

This work was supported by grant NIH R01 GM097204 (APV and JDH). Funding for JHM was supplied by an HHMI Undergraduate Research Summer Fellowship.

Materials

BL21(DE3) Rosetta Emd Millipore 70954-3
BL21(DE3) Star ThermoFisher Scientific C601003
BL21(DE3) Codon Plus Agilent Technologies 230245
Lysozyme Spectrum Chemical Mfg Corp L3008-5GM
Ni-NTA resin Life Technologies 25216
SubtilisinA Spectrum Chemical Mfg Corp S1211-10ML
24 well Cryschem Plate Hampton research HR3-160
INTELLI-PLATE  96: Art Robbins Instruments 102-0001-03
PEG 3350 Hampton research HR2-591
PEG 8000 Hampton research HR2-515
PEG 400 Hampton research HR2-603
PEG 4000 Hampton research HR2-605
pcDNA3.1-Clover-mRuby2 Addgene 49089
Overnight Express Autoinduction System 1 Emd Millipore 71300
Lysogeny Broth powder ThermoFisher Scientific 12795027 

Referanslar

  1. Studier, F. W. Stable expression clones and auto-induction for protein production in E. coli. Methods Mol Biol. 1091, 17-32 (2014).
  2. Studier, F. W., Moffatt, B. A. Use of bacteriophage T7 RNA polymerase to direct selective high-level expression of cloned genes. J Mol Biol. 189 (1), 113-130 (1986).
  3. Chapman, T. Protein purification: pure but not simple. Nature. 434 (7034), 795-798 (2005).
  4. Gibson, D. G., et al. Enzymatic assembly of DNA molecules up to several hundred kilobases. Nat Methods. 6 (5), 343-345 (2009).
  5. Lupas, A., Van Dyke, M., Stock, J. Predicting coiled coils from protein sequences. Science. 252 (5009), 1162-1164 (1991).
  6. Offer, G., Hicks, M. R., Woolfson, D. N. Generalized Crick equations for modeling noncanonical coiled coils. J Struct Biol. 137 (1-2), 41-53 (2002).
  7. Lupas, A. N., Gruber, M. The structure of alpha-helical coiled coils. Adv Protein Chem. 70, 37-78 (2005).
  8. Hernandez Alvarez, B., et al. A new expression system for protein crystallization using trimeric coiled-coil adaptors. Protein Eng Des Sel. 21 (1), 11-18 (2008).
  9. Slabinski, L., et al. The challenge of protein structure determination–lessons from structural genomics. Protein Sci. 16 (11), 2472-2482 (2007).
  10. Slabinski, L., et al. XtalPred: a web server for prediction of protein crystallizability. Biyoinformatik. 23 (24), 3403-3405 (2007).
  11. Haigo, S. L., Hildebrand, J. D., Harland, R. M., Wallingford, J. B. Shroom induces apical constriction and is required for hingepoint formation during neural tube closure. Curr Biol. 13 (24), 2125-2137 (2003).
  12. Hildebrand, J. D. Shroom regulates epithelial cell shape via the apical positioning of an actomyosin network. J Cell Sci. 118 (Pt 22), 5191-5203 (2005).
  13. Dietz, M. L., Bernaciak, T. M., Vendetti, F., Kielec, J. M., Hildebrand, J. D. Differential actin-dependent localization modulates the evolutionarily conserved activity of Shroom family proteins. J Biol Chem. 281 (29), 20542-20554 (2006).
  14. Bolinger, C., Zasadil, L., Rizaldy, R., Hildebrand, J. D. Specific isoforms of drosophila shroom define spatial requirements for the induction of apical constriction. Dev Dyn. 239 (7), 2078-2093 (2010).
  15. Farber, M. J., Rizaldy, R., Hildebrand, J. D. Shroom2 regulates contractility to control endothelial morphogenesis. Mol Biol Cell. 22 (6), 795-805 (2011).
  16. Das, D., et al. The interaction between Shroom3 and Rho-kinase is required for neural tube morphogenesis in mice. Biol Open. 3 (9), 850-860 (2014).
  17. Dvorsky, R., Blumenstein, L., Vetter, I. R., Ahmadian, M. R. Structural insights into the interaction of ROCKI with the switch regions of RhoA. J Biol Chem. 279 (8), 7098-7104 (2004).
  18. Mohan, S., et al. Structure of a highly conserved domain of Rock1 required for Shroom-mediated regulation of cell morphology. PLoS One. 8 (12), e81075 (2013).
  19. Mohan, S., et al. Structure of Shroom domain 2 reveals a three-segmented coiled-coil required for dimerization, Rock binding, and apical constriction. Mol Biol Cell. 23 (11), 2131-2142 (2012).
  20. Tu, D., et al. Crystal structure of a coiled-coil domain from human ROCK I. PLoS One. 6 (3), e18080 (2011).
  21. Sievers, F., et al. Fast, scalable generation of high-quality protein multiple sequence alignments using Clustal Omega. Mol Syst Biol. 7, 539 (2011).
  22. Shapiro, A. L., Vinuela, E., Maizel, J. V. Molecular weight estimation of polypeptide chains by electrophoresis in SDS-polyacrylamide gels. Biochem Biophys Res Commun. 28 (5), 815-820 (1967).
  23. Diezel, W., Kopperschlager, G., Hofmann, E. An improved procedure for protein staining in polyacrylamide gels with a new type of Coomassie Brilliant Blue. Anal Biochem. 48 (2), 617-620 (1972).
  24. Wittig, I., Schagger, H. Advantages and limitations of clear-native PAGE. Proteomics. 5 (17), 4338-4346 (2005).
  25. Jungbauer, A., Hahn, R. Ion-exchange chromatography. Methods Enzymol. 463, 349-371 (2009).
  26. Yu, C. M., Mun, S., Wang, N. H. Theoretical analysis of the effects of reversible dimerization in size exclusion chromatography. J Chromatogr A. 1132 (1-2), 98-108 (2006).
  27. Giege, R. A historical perspective on protein crystallization from 1840 to the present day. FEBS J. 280 (24), 6456-6497 (2013).
  28. Lobley, A., Sadowski, M. I., Jones, D. T. pGenTHREADER and pDomTHREADER: new methods for improved protein fold recognition and superfamily discrimination. Biyoinformatik. 25 (14), 1761-1767 (2009).
  29. Marsden, R. L., McGuffin, L. J., Jones, D. T. Rapid protein domain assignment from amino acid sequence using predicted secondary structure. Protein Sci. 11 (12), 2814-2824 (2002).
  30. Kelley, L. A., Mezulis, S., Yates, C. M., Wass, M. N., Sternberg, M. J. The Phyre2 web portal for protein modeling, prediction and analysis. Nat Protoc. 10 (6), 845-858 (2015).
  31. Elsliger, M. A., et al. The JCSG high-throughput structural biology pipeline. Acta Crystallogr Sect F Struct Biol Cryst Commun. 66 (Pt 10), 1137-1142 (2010).
  32. Bach, H., et al. Escherichia coli maltose-binding protein as a molecular chaperone for recombinant intracellular cytoplasmic single-chain antibodies. J Mol Biol. 312 (1), 79-93 (2001).
  33. Strong, M., et al. Toward the structural genomics of complexes: crystal structure of a PE/PPE protein complex from Mycobacterium tuberculosis. Proc Natl Acad Sci U S A. 103 (21), 8060-8065 (2006).
  34. Heras, B., Martin, J. L. Post-crystallization treatments for improving diffraction quality of protein crystals. Acta Crystallogr D Biol Crystallogr. 61 (Pt 9), 1173-1180 (2005).

Play Video

Bu Makaleden Alıntı Yapın
Zalewski, J. K., Heber, S., Mo, J. H., O’Conor, K., Hildebrand, J. D., VanDemark, A. P. Combining Wet and Dry Lab Techniques to Guide the Crystallization of Large Coiled-coil Containing Proteins. J. Vis. Exp. (119), e54886, doi:10.3791/54886 (2017).

View Video