本方案展示了如何使用Auto-CHO软件进行寡糖的分级和可编程一锅法合成。同时描述了RRV测定 实验以及SSEA-4一锅法糖基化的一般操作流程。
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本方案展示了如何使用Auto-CHO软件进行寡糖的分级和可编程一锅法合成。同时描述了RRV测定 实验以及SSEA-4一锅法糖基化的一般操作流程。
本文介绍了一种可编程的“一锅法”寡糖合成通用实验方案,并演示了如何使用 Auto-CHO 软件生成潜在的合成路径。该可编程“一锅法”寡糖合成方法旨在利用硫苷类构筑单元(BBLs)并结合精确的相对反应活性值(RRVs)顺序,实现大量寡糖的快速合成。Auto-CHO 是一款跨平台的图形化软件,可通过支持向量回归准确预测 RRVs,并在 BBL 库(包含约 150 个已验证的和 >50,000 个虚拟 BBLs)中搜索,为可编程“一锅法”寡糖合成提供可能的合成方案。Auto-CHO 已经实现了分步“一锅法”合成的算法,能够将“一锅法”反应生成的片段作为新的 BBLs 进行后续利用。此外,Auto-CHO 允许用户对虚拟 BBLs 提供反馈,以保留有价值的构筑单元供后续使用。本文以阶段特异性胚胎抗原 4(SSEA-4)的“一锅法”合成为例进行演示,SSEA-4 是一种多能性人类胚胎干细胞标志物。
碳水化合物在自然界中广泛存在1,2,但由于这类分子难以获取,其存在形式和作用机制仍属未知领域,主要原因在于获取此类分子存在困难3。与寡肽和寡核苷酸的自动化合成不同,寡糖的自动化合成发展仍面临巨大挑战,进展相对缓慢。
为解决这一问题,Wong 等人开发了首个用于寡糖合成的自动化方法,该方法采用一种名为 Optimer4 的可编程软件程序,指导从约 50 种 BBL 的库中选择 BBL,以进行连续的一锅法反应。每种 BBL 均经过设计和合成,其反应活性通过不同的保护基团进行精确调控。采用该方法,可在合成过程中最大限度地减少保护基操作和中间体纯化的复杂性,而这两者一直被认为是实现自动化合成最难克服的问题。尽管取得了这一进展,该方法仍存在较大局限性,因为 BBL 的数量过少,且 Optimer 程序仅能处理某些小型寡糖。对于需要更多 BBL、多次一锅法反应以及片段缩合的更复杂寡糖,研究人员已开发出该软件程序的升级版本 Auto-CHO5。
在 Auto-CHO 中,已加入超过 50,000 个对 BBL 文库具有明确反应性的 BBL,其中包括 154 个合成 BBL 和 50,000 个虚拟 BBL。这些 BBL 是基于基本性质、计算得到的核磁共振(NMR)化学位移6, 7以及分子描述符8,通过机器学习设计而成,这些因素影响 BBL 的结构与反应性。随着该升级版程序及新 BBL 集合的推出,合成能力得到扩展,如本文所示,若干目标寡糖可被快速制备。人们认为,这一新进展将有助于寡糖的合成,从而推动对其在多种生物过程中作用及其对糖蛋白和糖脂结构与功能影响的研究。此外,由于该方法可免费向科研界开放,本研究预计将显著惠及糖科学领域。本文展示了关键的人类胚胎干细胞标志物 SSEA-45 的合成过程。
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1. Auto-CHO 软件操作
2. RRV 测定实验
3. SSEA-4的一锅法糖基化反应
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基于默认参数设置的 Auto-CHO 搜索结果表明,SSEA-4 可通过 [2 + 1 + 3] 一锅法反应合成。图3 展示了 SSEA-4 搜索结果的软件截图。当选择一个三糖还原端受体时(图3,标签 1),程序显示了该查询的四种潜在解决方案。第一种方案包含一个片段(图3,标签 2),其计算产率约为 94%。该片段可通过两个 BBL 反应构建(图3,标签 3)。第一个二糖 BBL 的 RRV 为 1462,第二个单糖的 RRV 为 32.0。图3 的标签 4 显示了在该一锅反应中建议使用的第一个 BBL 的化学结构。一锅反应实验表明,根据该建议可成功以 43% 的产率合成 SSEA-4(图4),此结果在先前的研究中也已...
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Auto-CHO 软件旨在协助化学家进行寡糖的分步式、可编程一锅合成5。该软件使用 Java 编程语言开发,是一款支持 Windows、macOS 和 Ubuntu 的跨平台图形用户界面(GUI)软件。用户可从 Auto-CHO 官方网站 <https://sites.google.com/view/auto-cho/home> 免费下载该软件,其源代码依据 MIT 许可证发布,可在 GitHub 上获取,地址为 <https://github.com/CW-Wayne/Auto-CHO>。
Auto-CHO 的 BBL 文库包含 154 个实验性 BBL 以及超过 50,000 个具有准确预测 RRV 值的虚拟 BBL。目前,虚拟 BBL 中的糖类型包括 Gal、Glc、Man、GalNAc、GlcNAc、GlcN 和 GlcA。所有文库搜索均在本地计算机上处理,我们不会收集用户的任何查询结构。由于化学反应中存在多种结构限制或未知因素,Auto-CHO 无法保证程序提供的虚拟 BBL 能够成功实现高产...
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作者无任何利益冲突需要披露。
本工作由台湾“中央研究院”包括卓越计划、台湾科技部 [MOST 104-0210-01-09-02、MOST 105-0210-01-13-01、MOST 106-0210-01-15-02] 以及美国国家科学基金会(NSF 1664283)资助。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 乙腈 | Sigma-Aldrich | 75-05-8 | |
| 无水硫酸镁 | Sigma-Aldrich | 7487-88-9 | |
| 钼酸铵铈 | TCI | C1794 | |
| 二氯甲烷 | Sigma-Aldrich | 75-09-2 | |
| Drierite | Sigma-Aldrich | 7778-18-9 | |
| 乙酸乙酯 | Sigma-Aldrich | 141-78-6 | |
| 甲醇 | Sigma-Aldrich | 67-56-1 | |
| 4 型分子筛 Å | Sigma-Aldrich | ||
| n- 己烷 | Sigma-Aldrich | 110-54-3 | |
| N-Iodosuccinimide | Sigma-Aldrich | 516-12-1 | |
| 碳酸氢钠 | Sigma-Aldrich | 144-55-8 | |
| 硫代硫酸钠 | Sigma-Aldrich | 10102-17-7 | |
| 甲苯 | Sigma-Aldrich | 108-88-3 | |
| 三氟甲磺酸 | Sigma-Aldrich | 1493-13-6 |
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