$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Les étapes cruciales d’analyse de données SAXS décrites dans la section protocole de cette soustraction de tampon papier include, Guinier analyse, analyse Kratky, fusion de données et distribution p (r). La modélisation de perle ab initio est trop vaste pour être traité ici de manière détaillée et est par conséquent ne concernait que brièvement.
À synchrotrons (p. ex. DESY en Allemagne, diamant au Royaume-Uni et Fee en France), il est possible de collecter des données SAXS pour une fraction infime (~ quelques µL) de chaque échantillon sous la forme de fractions sont été éluée de la colonne de s qui est connecté en ligne (voir Figure 1 de ). Les données SAXS élastiquement éparses sont radialement en moyenne en utilisant les paquets fournis par le fabricant de l’instrument ou le synchrotron avant soustraction de tampon puisse avoir lieu. Les données résultantes de 1D représentent la quantité de lumière diffusée (dans j’ai(q)) sur Y-axe et un angle de diffusion (q= 4πsinθ/λ où λ est la longueur d’onde incident X-rays) et est décrite à la Figure 1. Le programme PRIMUS/qt12 sert à soustraire directement n’importe quel fond en raison de la mémoire tampon et est décrit à l’article 1.1. Autres programmes tels que ; ScÅtter43 (téléchargement disponible sur www.bioisis.net) avec un tutoriel disponible sur https://www.youtube.com/channel/UCvFatdC5HcZOLv6OSjblfeAet bioXtas RAW44 (https:// disponible à bioxtas-raw.readthedocs.io/en/Latest/index.html) peut être utilisé comme une alternative au package ATSAS.
L’analyse de Guinier fournit des informations sur l’agrégation de l’échantillon et homogénéité ainsi que le rayon de giration (Rg) prévoyant de la macromolécule d’intérêt basée sur les données SAXS de la région de faible s 14. Une parcelle est construite avec PRIMUS/qt pour données SAXS obtenues de chaque concentration, suivie de la courbe avec la portée maximale de jusqu'à 1,30 pour q x Rg. Une préparation de l’échantillon monodisperses devrait fournir un tracé linéaire de Guinier dans cette région (Figure 2D), alors que les résultats d’agrégation dans une Guinier non linéaire tracer15,16. Si l’analyse de Guinier est linéaire, le degré de « unfoldedness » d’une macromolécule d’intérêt peut être observé avec l’intrigue de Kratky, ce qui est utile pour savoir s’il faut effectuer la modélisation des corps rigides ou de construire des ensembles de modèles basse résolution. Une protéine globulaire apparaîtra dans un Kratky tracer d’avoir une courbe en forme de cloche, alors que l’étendue des molécules ou des peptides dépliés apparaîtra à plateau ou même augmenter dans la plus grande gamme de q et n’ont pas la forme de cloche (Figure 2).
Obtenir le Rg Guinier analyse considère uniquement les points de données de la région de faible q de l’intrigue de nuages de points XY 1D (Figure 2D), cependant, il est possible d’utiliser presque le dataset entier pour effectuer une transformation de Fourier indirecte pour convertir les informations de l’espace réciproque de ln (I (q)) vs (q) dans une fonction de distribution de distance de l’espace réel (P(r)) qui fournit des informations sur Dmax et Rg (Figure 2 b) La forme de la courbe P(r) représente la conformation de la solution brute de la macromolécule d’intérêt18,19. la conversion des données de l’espace réciproque aux données de l’espace réel est une étape cruciale, mais une description détaillée n’est pas dans le cadre du présent document. Par conséquent, se référer à un article par Svergun20 pour comprendre chaque paramètre.
Une fois soustrait de la mémoire tampon de données à des concentrations individuelles sont traitées par Guinier analyse avec une valeur cohérente pour R,g, suivie en enquêtant sur leur modèle pliant en utilisant l’analyse Kratky, ces données peuvent être fusionnées. Les données fusionnées pour nidogene-1, laminine γ-1 et leurs complexes ont été traitées comme indiqué ci-dessus et le p (r) résultant des parcelles sont présentées dans la Figure 2 b. Idéalement, on devrait également calculer la fonction de distribution de distance de la paire p (r) pour chaque concentration afin de déterminer si les données SAXS recueillies pour chaque concentration offrent similaire Rg D valeurs et max . Si les Rg et Dmax restent similaires sur une large gamme de concentrations, l’utilisateur doit procéder. Il est à noter que selon le signal, des données peuvent être tronquées avant la fusion de données. C’est souvent le cas si les concentrations et/ou le poids moléculaire des macromolécules incriminé est faible.
Analyse de la forme basse résolution à l’aide de DAMMIN peut être réalisée dans différents modes (par exemple rapide, lent, modes Expert, etc.). Le mode rapide est un premier pas idéal pour évaluer si l’intrigue de p (r) fournit des modèles de bonne qualité. En règle générale, au moins 10 modèles doivent être obtenues pour chaque parcelle de p (r) vérifier si des résultats reproductibles, en ce qui concerne la structure basse résolution, sont obtenues, avec une bonté faible du paramètre fit appelé χ (une valeur de 0,5-1,0 est considérée bonne basé sur nos travaux d’envergure ), une valeur qui décrit un accord entre les données SAXS expérimentalement collectées et données modélisée. À des fins de publication, nous avons généralement utilise le mode Slow ou Expert et calculer au moins 15 modèles. En plus de DAMMIN, une version plus rapide de l’il, DAMMIF37, ainsi que GASBOR38 sont également des solutions de rechange. En outre, afin d’étudier les protéines ou complexes acides nucléiques-protéines, il est possible d’utiliser le MONSA programme35, qui facilite le montage simultané des données SAXS individuelles pour les macromolécules ainsi que leur complexe. Pour plus de détails sur les calculs du modèle haute résolution ainsi que pour les études d’interactions ARN-protéine, se référer à un article récent de Patel et al.3.
SAXS est théoriquement simple mais sans aucun doute une méthode très complémentaire à d’autres outils de la biologie structurale et les résultats en basse résolution données structurales qui peuvent être utilisées seul ou en conjonction avec des techniques à haute résolution pour élucider les informations sur la structure macromoléculaire et dynamique. Tant qu’une préparation monodisperses de macromolécules et de leurs complexes peut être obtenue, SAXS peuvent être utilisés pour étudier la structure en solution et les interactions de n’importe quel type de macromolécule biologique. Dans le cas du complexe discuté ici, il est remarquable que moins de 10 % de la surface accessible dans l’ensemble de l’azote-1 et de la laminine γ-1 est enterré dans ce complexe, tandis que le reste des domaines des deux protéines sont librement accessibles pour interagir avec les autres protéines de la matrice extracellulaire de conserver sa rigidité structurelle (Figure 3). Obtenir ces informations pour un complexe avec ~ 240kDa serait très difficile à l’aide d’autres techniques de biologie structurale comme la cristallographie aux rayons x, RMN et microscopie de Cryo-EM.
Découvrir la structure des protéines par cristallographie aux rayons x ou NMR est un processus intrinsèquement long. Ce goulot d’étranglement dans la détermination de la structure est un domaine où les SAXS montre sa force comme une technique structurelle ; acquisition de données pour une seule expérience SAXS peut prendre moins d’une heure et avec l’aide du logiciel d’analyse simplifiée, analyse peut se faire rapidement et efficacement. SAXS a le potentiel d’accroître considérablement le débit des études structurales comme technique autonome car il offre un modèle basse résolution de la structure macromoléculaire avant que des données à haute résolution sont disponibles. Un obstacle à d’autres techniques structurelles est la condition pour un échantillon extrêmement pur et concentré d’acquisition de données, ce qui nécessite un haut niveau d’expression de la protéine et de la stabilité sur une longue période de temps. Tandis que SAXS échantillons aussi besoin d’être pur et concentré, le volume des échantillons est à peu près 100 µL faisant SAXS une méthode relativement peu coûteuse d’analyse par rapport aux autres techniques structurelles. En outre, SAXS, couplée à la chromatographie d’exclusion est multiplient qui prévoit une étape supplémentaire de contrôle qualité. Récemment il y a eu de fortes avancées dans la combinaison des données RMN et SAXS à l’aide de la méthode d’optimisation Ensemble (MOE)45,46 pour élucider les systèmes flexibles. Dans un article récent de Mertens et Svergun47, les auteurs décrivent plusieurs exemples récents de EOM SAXS en combinaison avec la RMN, ainsi que de nombreux autres exemples de données SAXS utilisées en conjonction avec la RMN. Avances sont continuellement déployés dans le domaine de SAXS, et nouvelles techniques sont développées pour SAXS à être utilisé en conjonction avec, pas juste gratuit à, d’autres techniques structurelles. Par conséquent, nous pensons que la demande de SAXS ne fera qu’augmenter au fil du temps, surtout en conjonction avec la RMN pour caractériser les systèmes dynamiques où les fonctions sont définies par la flexibilité.