计算生物学- Toll样受体TLR9的LRR11与CpG寡脱氧核苷酸(ODN)作用机制研究

时间:2014-11-04

同源建模(Homology Modeling方法在众多蛋白结构预测方法当中使用最为广泛且准确性较高。只要给出目标序列与模板蛋白,利用工业标准的快速同源建模方法,便可自动并快速产生优化的蛋白同源模型, 从而极大的方便广大生物大分子研究者及药物研发人员快速了解蛋白结构。Discovery Studio中的MODELER模块是经典的同源建模工具,可以自动完成球蛋白、跨膜蛋白和抗体分子的模建,此外还可以模拟蛋白突变。
 

Leucine-rich Repeat 11 of Toll-like Receptor 9 Can Tightly Bind to CpG-containing Oligodeoxynucleotides, and the Positively Charged Residues Are Critical for the High Affinity

RefTHE JOURNAL OF BIOLOGICAL CHEMISTRY VOL. 287, NO. 36, pp. 30596–30609, August 31, 2012  IF=4.6

链接:http://www.jbc.org/content/287/36/30596.abstract?sid=07438079-f38f-4e0c-8a4f-353782896afc
 

      天然免疫在微生物感染早期发挥了重要作用,参与天然免疫应答的细胞如巨噬细胞和树突状细胞通过识别病原微生物中具有保守序列的结构后,迅速启动天然免疫应答。作为识别病原体并快速启动反应的蛋白,Toll样受体(Toll-like receptor, TLR)家族在对抗外来病原微生物的天然免疫中发挥了重要作用。迄今为止,在人类已经确定了11个TLRs家族成员,TLR9是TLRs家族的一员,其主要功能是免疫细胞识别病毒和细菌DNA中CpG模体的主要受体。过去的研究证实人类TLR9的胞外域(ECD)由25个富含亮氨酸重复序列(leucine-richrepeat,LRR)构成,可结合细菌DNA/ CpG寡脱氧核苷酸(ODN)。

      在本文中,研究人员证实在LRR2, 5, 8和11中,除LRR2 和5之外,hTLR9的LRR11对CpG ODN显示最高的亲和力,而LRR8则几乎没有亲和力。在体外,用LRR11预孵育CpG ODN处理的小鼠腹膜巨噬细胞,相比于LRR2 and 5可更显著地减少CpG ODN内化以及随后的NF-κB激活和细胞因子释放。hTLR9 LRR11缺失突变体对CpG ODN的细胞反应降低。LRR11五个正电荷残基的单个或多个位点突变体(LRR11m1−9)证实了R337和K338残基尤其有助于hTLR9结合CpG ODN。LRR11m1−9显示对CpG ODN内化和CpG ODN/TLR9信号抑制减弱。本文还基于Discovery Studio 2.5中的DS MODELER预测了hTLR9 ECD和CpG ODN模型,并通过蛋白-核酸对接技术获取了整个hTLR9 ECD-CpG ODN模型,通过分析该复合物相互作用揭示R337和K338通过氢键直接接触了CpG ODN,而K347, R348和H353则有助于稳定这一配体结合域的形状。这些研究结果表明尽管LRR11内的五个正电荷残基均有助于其高亲和力,只有R337和K338直接与CpG ODN发生了相互作用。
 
                                             

图一:hTLR9 ECD-CpG ODN蛋白-核酸复合物结构模型。
 

为什么选择Discovery Studio
1. Discovery Studio提供一整套同源建模的工具,使用DS,可以轻松完成所有的同源建模过程,包括模板识别、序列比对、自动建模、模型的评估与优化;
2. Discovery Studio中同源建模工具可以预测多种类型生物大分子的结构,包括:球蛋白、抗体、跨膜蛋白等;
3. Discovery Studio中同源建模的核心程序是MODELER,该算法非常经典,目前已发表成百上千的学术文章,学术结果遍布各类杂志,引用率极高;
4. Discovery Studio中同源模型构建之后有多种模型评估方法,包括:PDF total energy打分、拉氏图以及Profile-3D,可以从不同角度对模型进行全面可靠的合理性评估;
5.Discovery Studio应用广泛,操作简便,图形化界面十分友好,结果易于分析。