Artykuł metodologiczny

Spektroskopia neutronów o wysokiej rozdzielczości do badania dynamiki pikosekund-nanosekund białek i wody hydratacyjnej

1.9K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/63664

⸱

28 kwietnia 2022

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Institut für Angewandte Physik, Universität Tübingen, 2Institut Max von Laue - Paul Langevin (ILL), 3Institut de Biologie Structurale, Université Grenoble Alpes, 4Institut Européen de Chimie et Biologie, Bordeaux INP, Chimie et Biologie des Membranes et des Nanoobjets (CBMN), Université de Bordeaux

W tym artykule

Podsumowanie

Spektroskopia wstecznego rozpraszania neutronów oferuje nieniszczący i wolny od znaczników dostęp do dynamiki ps-ns białek i wody do ich hydratacji. Przebieg pracy przedstawiono w dwóch badaniach nad białkami amyloidowymi: nad czasowo-rozdzielczą dynamiką lizozymu podczas agregacji oraz nad dynamiką wody hydratacyjnej tau po tworzeniu włókien.

Streszczenie

Rozpraszanie neutronów daje możliwość badania dynamiki w próbkach dla szerokiego zakresu energii w sposób nieniszczący i bez oznaczania innego niż deuter. W szczególności spektroskopia rozpraszania wstecznego neutronów rejestruje sygnały rozpraszania pod wieloma kątami rozpraszania jednocześnie i dobrze nadaje się do badania dynamiki systemów biologicznych w skali czasowej ps-ns. Dzięki zastosowaniuD2O, i ewentualnie deuterowanych składników buforowych, metoda ta umożliwia monitorowanie zarówno dyfuzji środka masy, jak i ruchów szkieletu i łańcucha bocznego (dynamiki wewnętrznej) białek w stanie ciekłym.

Dodatkowo, dynamika wody hydratacyjnej może być badana za pomocą proszków perdeuterowanych białek uwodnionych H2O. W artykule przedstawiono przebieg pracy zastosowany w instrumencie IN16B w Instytucie Laue-Langevin (ILL) w celu zbadania dynamiki białka i hydratacji wody. Wyjaśniono sposób przygotowania próbek roztworów i uwodnionych próbek białka w proszku za pomocą wymiany parowej. Procedura analizy danych zarówno dla dynamiki białek, jak i hydratacji wody jest opisana dla różnych typów zestawów danych (widma quasielastyczne lub skany ze stałym oknem), które można uzyskać za pomocą spektrometru rozpraszania wstecznego neutronów.

Metoda jest zilustrowana dwoma badaniami z udziałem białek amyloidowych. Wykazano, że agregacja lizozymu w sferyczne agregaty o wielkości μm - oznaczone cząstkami - zachodzi w jednoetapowym procesie w zakresie przestrzeni i czasu badanym na IN16B, podczas gdy dynamika wewnętrzna pozostaje niezmieniona. Ponadto badano dynamikę wody hydratacyjnej tau na uwodnionych proszkach białka perdeuterowanego. Wykazano, że ruchy translacyjne wody są aktywowane po utworzeniu włókien amyloidowych. Na koniec omówiono kluczowe etapy protokołu dotyczące tego, w jaki sposób rozpraszanie neutronów jest umiejscowione w odniesieniu do badania dynamiki w odniesieniu do innych eksperymentalnych metod biofizycznych.

Wprowadzenie

Neutron to bezładunkowa i masywna cząstka, która przez lata była z powodzeniem wykorzystywana do badania próbek w różnych dziedzinach, od fizyki podstawowej po biologię1. Do zastosowań biologicznych szeroko stosowane są rozpraszanie neutronów pod małym kątem, rozpraszanie neutronów nieelastycznych oraz krystalografia neutronów i reflektometria2,3,4. Nieelastyczne rozpraszanie neutronów zapewnia uśredniony zespołowo pomiar dynamiki bez konieczności specjalnego znakowania per se, oraz jakość sygnału, która nie zależy od wielkości ani białka5. Pomiar można wykonać przy użyciu wysoce złożonego środowiska dla badanego białka, które naśladuje podłoże wewnątrzkomórkowe, takiego jak deuterowany lizat bakteryjny lub nawet in vivo3, 6,7. Do badania dynamiki można wykorzystać różne konfiguracje eksperymentalne, a mianowicie: i) dostęp do dynamiki sub-ps-ps dający czas przelotu, ii) dający rozpraszanie wsteczne dostęp do dynamiki ps-ns oraz iii) dający echo spinowe dostęp do dynamiki od ns do setek ns. Rozpraszanie wsteczne neutronów wykorzystuje prawo Bragga 2d sinθ = nλ, gdzie d to odległość między płaszczyznami w krysztale, θ to kąt rozpraszania, n to porządek rozpraszania, a λ to długość fali. Zastosowanie kryształów do rozpraszania wstecznego w kierunku detektorów pozwala na osiągnięcie wysokiej rozdzielczości energii, zwykle ~0,8 μeV. Do pomiaru wymiany energii używa się albo napędu dopplerowskiego przenoszącego kryształ w rozpraszaniu wstecznym, aby zdefiniować i dostroić długość fali przychodzących neutronów8,9,10 (Rysunek 1), albo można użyć ustawienia czasu przelotu kosztem spadku rozdzielczości energii11.

figure-introduction-1
Rysunek 1: Szkic spektrometru rozpraszania wstecznego neutronów z napędem dopplerowskim. Nadchodząca wiązka uderza w transformację przestrzeni fazowej (PST) chopper42, co zwiększa strumień w pozycji próbki. Następnie jest rozpraszany wstecznie w kierunku próbki przez napęd dopplerowski, który wybiera energię E1 (niebieskozielona strzałka). Neutrony są następnie rozpraszane przez próbkę (z różnymi energiami reprezentowanymi przez kolor strzałek), a analizatory, wykonane z kryształów Si 111, będą rozpraszać wstecznie tylko neutrony o energii właściwej E0 (tutaj czerwone strzałki). Stąd przeniesienie pędu q uzyskuje się z wykrytego położenia neutronu na matrycy detektora, a transfer energii uzyskuje się z różnicy E1- E0. Czas przelotu oczekiwany dla impulsu neutronowego wytwarzanego przez PST jest używany do odrzucenia sygnału z neutronów rozproszonych bezpośrednio w kierunku lamp detektorowych. Skrót: PST = przemiana przestrzeni fazowej. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Dla spektroskopii rozpraszania wstecznego, główny wkład w sygnał z próbek bogatych w protony wodoru, takich jak białka, pochodzi z niespójnego rozpraszania, dla którego intensywność rozpraszania Sinc(q, ω) jest pokazana przez Eq (1)12

figure-introduction-2 (1)

Gdzie σinc jest niespójnym przekrojem poprzecznym rozważanego pierwiastka, k' jest normą rozproszonego wektora falowego, k jest normą przychodzącego wektora falowego, q (= k - k') transferem pędu, rj(t) wektorem położenia atomu j w czasie t, a ω częstotliwością odpowiadającą transferowi energii między przychodzącym neutronem a układem. Nawiasy kątowe oznaczają średnią zespołową. W związku z tym rozpraszanie niekoherentne bada uśrednioną przez zespół samokorelację pozycji atomów pojedynczych cząstek z czasem i daje uśrednioną autodynamikę dla wszystkich atomów w układzie i różnych początków czasu (średnia zespołowa). Funkcja rozpraszania jest transformatą Fouriera w czasie pośredniej funkcji rozpraszania I(q, t), którą można rozpatrywać jako transformatę Fouriera w przestrzeni funkcji korelacji van Hove'a pokazanej przez Eq (2):

figure-introduction-3 (2)

Gdzie ρ(r,t) to gęstość prawdopodobieństwa znalezienia atomu w pozycji r i czasie t13.

Dla procesu dyfuzji Fickiego, funkcja samodzielnej dyfuzji (patrz Eq (3)) następuje po podwójnej transformacji Fouriera w funkcji rozpraszania składającej się z Lorentza o szerokości linii podanej przez γ = Dq2.

figure-introduction-4 (3)

Bardziej wyrafinowane modele zostały opracowane i uznane za użyteczne, takie jak model dyfuzji skokowej autorstwa Singwi i Sjölandera dla wewnętrznej dynamiki białek ps-ns14 lub model rotacji Sears dla wody nawadniającej15,16,17.

Na instrumencie do rozpraszania wstecznego neutronów (NBS) IN16B8,9 w ILL, Grenoble, Francja (Rysunek uzupełniający S1), układ powszechnie stosowany z białkami składa się z kryształów Si 111 dla analizatorów z napędem dopplerowskim do dostrojenia przychodzącej długości fali (Rysunek uzupełniający S2A), dając tym samym dostęp do zakresu transferu pędu ~0,2 A-1 < q < ~2 A-1 i zakres transferu energii -30 μeV < figure-introduction-5 < 30 μeV-odpowiadające skalom czasowym od kilku ps do kilku ns i odległościom kilku A. Ponadto IN16B oferuje możliwość wykonywania elastycznych i nieelastycznych skanów w oknie stałym (E/IFWS)10, które obejmują akwizycję danych przy stałym transferze energii. Ponieważ strumień jest ograniczony podczas pracy z neutronami, E/IFWS pozwala na maksymalizację strumienia dla jednego transferu energii, skracając w ten sposób czas akwizycji potrzebny do uzyskania satysfakcjonującego stosunku sygnału do szumu. Nowszą opcją jest tryb spektrometru rozpraszania wstecznego i czasu przelotu (BATS)11, który umożliwia pomiar szerokiego zakresu transferów energii (np. -150 μeV < figure-introduction-6 < 150 μeV), o wyższym strumieniu niż w przypadku napędu Dopplera, ale kosztem niższej rozdzielczości energetycznej (rysunek uzupełniający S2B).

Ważną właściwością rozpraszania neutronów jest to, że niespójny przekrój czynnyσ inc ma 40 razy wyższą wartość dla wodoru niż dla deuteru i jest pomijalny dla innych pierwiastków powszechnie występujących w próbkach biologicznych. Dlatego dynamikę białek w środowisku ciekłym można badać za pomocą buforu deuterowanego, a stan proszku pozwala na badanie wewnętrznej dynamiki białka za pomocą uwodornionego proszku białkowego uwodnionegoD2O, lub badanie wody hydratacyjnej dla perdeuterowanego proszku białkowego uwodnionegoH2O. W stanie ciekłym rozpraszanie wsteczne neutronów zazwyczaj umożliwia jednoczesny dostęp do samodyfuzji białek w środku masy (dyfuzja typu Fickiana) i ich wewnętrznej dynamiki. Te ostatnie to ruchy szkieletowe i łańcuchowe zwykle opisywane przez tzw. model dyfuzji skokowej lub inne3,18. W uwodornionych proszkach białkowych dyfuzja białek jest nieobecna i należy modelować tylko dynamikę wewnętrzną. W przypadku wody hydratacyjnej udział ruchów translacyjnych i obrotowych cząsteczek wody wykazuje różną zależność od przeniesienia pędu q, co pozwala na ich rozróżnienie w procesie analizy danych17.

Ten artykuł ilustruje metodę rozpraszania wstecznego neutronów z badaniem białek, które okazały się zdolne do rozwinięcia, agregacji do kanonicznej formy składającej się ze stosów β-nici - tak zwany wzór krzyżowania β 19,20-i tworzą wydłużone włókna. Jest to tak zwana agregacja amyloidu, która jest szeroko badana ze względu na jej centralną rolę w zaburzeniach neurodegeneracyjnych, takich jak choroba Alzheimera czy Parkinsona21,22. Badania nad białkami amyloidowymi są również motywowane funkcjonalną rolą, jaką mogą odgrywać23,24 lub ich wysokim potencjałem w rozwoju nowych biomateriałów25. Fizykochemiczne determinanty agregacji amyloidu pozostają niejasne i nie jest dostępna żadna ogólna teoria agregacji amyloidu, pomimo ogromnego postępu w ciągu ostatnich lat21,26.

Agregacja amyloidu implikuje zmiany w strukturze i stabilności białek w czasie, których badanie naturalnie implikuje dynamikę, związaną ze stabilnością konformacji białka, funkcją białka i krajobrazem energetycznym białka27. Dynamika jest bezpośrednio związana ze stabilnością określonego stanu poprzez entropiczny wkład dla najszybszych ruchów28, a funkcja białka może być podtrzymywana przez ruchy w różnych skalach czasowych od sub-ps dla białek wrażliwych na światło29 do ms dla ruchów domenowych, co może być ułatwione przez dynamics picosecond-nanosecond30.

Przedstawione zostaną dwa przykłady wykorzystania spektroskopii rozpraszania wstecznego neutronów do badania białek amyloidowych, jeden w stanie ciekłym do badania dynamiki białek, a drugi w stanie uwodnionego proszku do badania dynamiki wody hydratucyjnej. Pierwszy przykład dotyczy agregacji lizozymu na kule o wielkości μm (zwane cząstkami), które następują w czasie rzeczywistym5, a drugi to porównanie dynamiki wody w stanach natywnych i zagregowanych białka ludzkiego białka tau31.

Lizozym jest enzymem zaangażowanym w obronę immunologiczną i składa się ze 129 reszt aminokwasowych. Lizozym może tworzyć cząstki stałe w zdeuterowanym buforze przy pD 10,5 i temperaturze 90 °C. W przypadku rozpraszania neutronów wykazaliśmy, że ewolucja w czasie współczynnika dyfuzji środka masy lizozymu jest zgodna z pojedynczą wykładniczą kinetyką fluorescencji tioflawiny T (sonda fluorescencyjna używana do monitorowania tworzenia wzorców β krzyżowych amyloidu32), co wskazuje, że tworzenie nadbudówek cząstek stałych i wzorców β krzyżowych zachodzi w jednym kroku z tą samą szybkością. Co więcej, wewnętrzna dynamika pozostała niezmienna przez cały proces agregacji, co można wytłumaczyć albo szybką zmianą konformacyjną, której nie można zaobserwować na instrumentach NBS, albo brakiem znaczącej zmiany wewnętrznej energii białka podczas agregacji.

Ludzkie białko tau jest wewnętrznie nieuporządkowanym białkiem (IDP) składającym się z 441 aminokwasów dla tzw. izoformy 2N4R, która jest szczególnie zaangażowana w chorobę Alzheimera33. Wykorzystując rozpraszanie wsteczne neutronów na proszkach perdeuterowanego białka tau, wykazaliśmy, że dynamika wody hydratacyjnej wzrasta w stanie włókna, przy czym większa populacja cząsteczek wody ulega ruchom translacyjnym. Wynik sugeruje, że wzrost entropii wody hydratującej może napędzać migotanie amyloidu tau.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

1. Przygotuj zdeuterowany bufor dla białek w stanie ciekłym

  1. Rozpuścić wszystkie składniki buforu w czystymD2O.
  2. Jeśli elektroda pH została skalibrowana w H2O, wyreguluj pD zgodnie ze wzorem pD = pH + 0,4 przy użyciu NaOD lub DCl34.
    UWAGA: StosowanieD2OzamiastH2Omoże wpływać na rozpuszczalność białek i może być konieczne dostosowanie warunków buforowych (np. poprzez nieznaczną zmianę stężenia soli).

2. Przygotuj H2O-hydratowane proszki białka perdeuterowanego

  1. Przygotować uchwyt na próbkę.
    1. Dokładnie wyczyść płaski aluminiowy uchwyt na próbki z uszczelką z drutu indowego i wodą i etanolem i pozostaw do wyschnięcia.
      UWAGA: Stosuje się płaski uchwyt na próbki, aby proszek mógł być jednorodnie rozprowadzony na powierzchni. Ilość proszku powinna być wystarczająca, aby mógł on być przechowywany między ściankami i nie spadał, gdy uchwyt na próbkę jest umieszczony pionowo.
    2. Zważ oddzielnie różne części uchwytu próbki — dno, pokrywę i drut indowy — na wadze precyzyjnej.
    3. Umieść uszczelkę z drutu indu o średnicy 1 mm w rowku dolnej części uchwytu próbki, pozostawiając niewielką zakładkę w miejscu, w którym łączą się dwa końce (Rysunek 2A).
    4. Umieść odpowiednią ilość liofilizowanego białka (zwykle ~100 mg białka) tak, aby wypełniło wewnętrzną powierzchnię dolnej części uchwytu na próbkę.
  2. Uwodnić białko w proszku.
    1. Umieścić uchwyt próbki w eksykatorze z szalką Petriego zawierającą proszekP2O5 na 24 godziny, aby całkowicie wysuszyć białko w proszku35 (Rysunek 2B). Zważyć suchą dolną część uchwytu na próbkę zawierającą uszczelkę indową i suchy proszek, aby uzyskać msuchy.
      UWAGA: Proszek P2O5 jest bardzo.
    2. WyjąćP2O5z eksykatora i umieścić w środku szalkę Petriego z D2O. Regularnie kontroluj masę proszku, aby sprawdzić poziom nawodnienia h = mhyd / msuchy, gdzie mhyd i mdry to odpowiednio masa uwodnionego proszku i suchego proszku.
      UWAGA: W przypadku białek o wysokiej hydrofobowości, takich jak insulina, może być konieczne zwiększenie temperatury wewnątrz eksykatora, aby uzyskać wyższą prężność pary i osiągnąć pożądany poziom nawodnienia h.
    3. Powtórz kroki 2.2.1 i 2.2.2 co najmniej trzy razy, aby prawidłowo przekształcić wszystkie wymienne wodory w deuterony.
      UWAGA: Alternatywnie, cykle liofilizacji i rozpuszczania w czystym D2O mogą być stosowane w celu lepszej wymiany H/D, pod warunkiem, że białko nie jest tym dotknięte.
    4. Uwodnić proszek do poziomu nieco powyżej pożądanego poziomu, pozostawić dolną część uchwytu próbki z drutem indu i uwodnionym proszkiem pozostać na wadze precyzyjnej i poczekać, aż masa powoli zmniejszy się do pożądanej wartości, aby uzyskać docelową h (zwykle 0,2-0,4, jeśli średniej wielkości białko kuliste ma być pokryte jedną pełną warstwą hydratacyjną).
    5. Szybko załóż pokrywkę na dolną część i najpierw zamknij uchwyt próbki czterema, aby zatrzymać wymianę pary (rysunek uzupełniający S3A).
    6. Umieść i dokręć wszystkie pozostałe, aż nie będzie widoczna żadna szczelina między dolną częścią a pokrywą (rysunek uzupełniający S3B).
    7. Zważyć szczelnie zamknięty uchwyt próbki, aby sprawdzić, czy po eksperymencie z neutronami nie ma potencjalnych strat hydratacji spowodowanych nieszczelnościami.

3. Przeprowadź eksperyment z niekoherentnym rozpraszaniem neutronów

  1. Omów i dokładnie sprawdź konfigurację instrumentu potrzebnego do eksperymentu z lokalnym kontaktem na kilka tygodni przed wyznaczonym czasem badania.
  2. Przygotować próbkę w stanie ciekłym.
    1. Rozpuścić białko w zdeuterowanym buforze.
    2. Określić odpowiednią objętość cieczy, którą należy umieścić w uchwycie na próbkę za pomocą wody (upewnić się, że nie ma przelewu, gdy uchwyt na próbkę jest zamknięty; Rysunek 2C).
      UWAGA: Poniższe kroki (3.3 i 3.4) opisują eksperyment przeprowadzony na spektrometrze NBS IN16B w klasie ILL8,9, przy użyciu kriopieca jako przykładowego środowiska. System sterowania przyrządami będzie się zmieniał z jednego przyrządu na drugi, ale zasady działania pozostaną takie same.
  3. Wstawić próbkę.
    1. Dokładnie wysuszyć patyczek do pobierania próbek (Rysunek 2D) i usunąć poprzednią próbkę, jeśli występuje, po sprawdzeniu, czy dawka promieniowania jonizującego jest mniejsza niż 100 μSv/h przed przystąpieniem do pracy z jakimkolwiek materiałem (w ILL).
    2. Umieść próbkę, sprawdź, czy jest prawidłowo wyśrodkowana względem środka belki (rysunek uzupełniający S4) i włóż patyczek do próbki do kriopieca ( Rysunek 2D). Włącz pompę próżniową, aby osiągnąć ciśnienie poniżej 10-3 barów i wypłucz powietrze z wnętrza kriopieca, powtarzając trzy następujące czynności: napełnij kriopiec helem gazowym do momentu osiągnięcia ciśnienia atmosferycznego i ponownie usuń gaz za pomocą pompy próżniowej.
      UWAGA: W przypadku płaskiego uchwytu na próbkę, uchwyt próbki musi być ustawiony pod kątem 45° w stosunku do wiązki przychodzącej. Użyteczny zakres przenoszenia pędu może zostać zmniejszony z powodu absorpcji i rozpraszania przez komórkę. Silny absorber neutronów, taki jak kadm, może być używany do maskowania niektórych części uchwytu próbki (np., grubych części).
    3. Wprowadzić trochę helu gazowego do kriopieca tak, aby ciśnienie wynosiło ~0,05 bara.
  4. Pozyskiwanie danych (np. przy użyciu NOMAD na IN16B w ILL, zakłada się, że użytkownik preferuje temperaturę 200 K przed uzyskaniem widma quasielastycznego widma neutronów (QENS), następnie E/IFWS podczas rampy temperatury do 310 K przy 0,5 K na minutę i na końcu QENS przy 310 K).
    1. Korzystając z NOMAD, w zakładce wykonywania przeciągnij i upuść kontroler FurnaceCryostat w panelu startowym. Ustaw temperaturę na 200 K. Użyj trybu szybkiego i limitu czasu 30 minut, aby temperatura miała czas na ustabilizowanie się. Kliknij ikonę obracających się strzałek, aby uruchomić go w tle, tak aby można było uzyskać dane podczas spadku temperatury.
    2. Przeciągnij i upuść kontroler IN16DopplerSettings, ustaw profil prędkości na Dokładna prędkość ustawiona przez Max ΔE, wartość 0,00 μeV i 128 kanałów, aby uzyskać konfigurację EFWS.
    3. Przeciągnij i upuść kontroler zliczania, wypełnij pole Napisy nazwą, która umożliwia łatwą identyfikację danych i ustaw 60 powtórzeń skanów 30 s (rysunek uzupełniający S5A).
    4. Przeciągnij i upuść kontroler IN16DopplerSettings, ustaw profil prędkości na Sinus ustawiony przez Prędkość o wartości 4,5 m/s i 2,048 kanałach, aby uzyskać konfigurację QENS.
    5. Przeciągnij i upuść kontroler zliczania z 4 powtórzeniami po 30 minut skanowania (rysunek uzupełniający S5B).
    6. Aby uzyskać rampę temperatury, przeciągnij i upuść kontroler FurnaceCryostat, ustaw temperaturę na 310 K, ustaw Ramp na SetPoint z Δ = 0,05 K i 6 s. Użyj czasu z 220 minut (rysunek uzupełniający S6A).
    7. Użyj pętli for z 65 powtórzeniami. Do środka włóż kontroler IN16DopplerSettings, jak w kroku 3.4.2, a następnie wykonaj pojedyncze liczenie 30 s. Następnie wprowadź ustawienia IN16DopplerSettings, jak opisano wcześniej, ale używając przesunięcia energii 1,5 μeV i 1,024 kanałów, a następnie pojedynczego liczenia przez 3 minuty (rysunek uzupełniający S6B).
    8. Aby uzyskać ostatni QENS w temperaturze 310 K, przeciągnij i upuść kontrolery IN16DopplerSettings i Count skonfigurowane zgodnie z opisem odpowiednio w krokach 3.4.4 i 3.4.5.
    9. Naciśnij przycisk start (prawy trójkąt na dole okna), aby uruchomić skrypt.
      UWAGA: Każdy eksperyment będzie wymagał pozyskania danych kalibracyjnych; to znaczy pustą komórkę do korekcji odejmowania lub absorpcji, sam bufor w różnych temperaturach używanych do modelowania tła oraz pomiar wanadu (lub równoważnie próbki w temperaturze 10 K lub niższej) w celu uzyskania funkcji rozdzielczości przyrządu.

4. Analiza danych - QENS

  1. Zaimportuj zestaw danych za pomocą metody "IN16B_QENS.process()" w oprogramowaniu Python nPDyn v3.x36
    >>>> z importu nPDyn.dataParsers IN16B_QENS

    >>> próbka = IN16B_QENS(
    ... <ścieżka do plików danych>
    ... [detGroup= ... format>]
    ... ). proces()

    >>> próbka = sample.get_q_range(0,3; 1,8)
  2. Wykonaj poprawki danych (opcjonalnie) za pomocą następujących poleceń (więcej informacji można znaleźć w dokumentacji nPDyn, Rysunek 3):
    #it zakłada się, że dane dotyczące pustej komórki, wanadu i bufora
    # zostały zaimportowane już w zbiorze danych o nazwie 'empty_cell', 'vanadium',
    # i 'buffer', odpowiednio.

    # do odejmowania pustych komórek ze współczynnikiem skalowania
    # (błędy są propagowane automatycznie)
    >>> próbka = próbka - 0,95 * empty_cell

    # do korekcji za pomocą współczynnika Paalmana-Pinga
    # (wzajemnie wyklucza się z powyższym przykładem)
    >>> próbka = sample.absorptionCorrection(empty_cell)

    # dla normalizacji
    >>> próbka = próbka.normalize(wanad)

    # do kategoryzacji wzdłuż obserwowalnej osi
    # observable to czas agregacji tutaj
    >>> próbka = sample.bin(3, oś=0)
  3. Dopasuj dane kalibracji. Zestaw danych - próbki, pusta komórka, deuterowany bufor (w razie potrzeby) i wanad - mogą być zamontowane przy użyciu modeli wbudowanych lub modelu zdefiniowanego przez użytkownika (patrz dokumentacja nPDyn):
    >>> z importu nPDyn.models.builtins (
    ... modelPVoigt,
    ... modelWoda,
    ... modelSkalibrowanyD2O,
    ...     )

    # Modele wbudowane używają wektora kolumnowego momentum
    # Przenieś wartości Q
    >>> q = wanad.q[:, Brak]

    # wanad jest montowany za pomocą profilu pseudo-Voigt
    >>> vanadium.fit(modelPVoigt(q))
  4. Użyj wbudowanego modelu wody nawadniającej o nazwie "modelWater". Model ten odczytuje się tak, jak pokazano w Eq (4)17
    figure-protocol-1 (4)
    Gdziea 0, a r i at są skalarami uwzględniającymi względny udział odpowiednio sygnału sprężystego, ruchów obrotowych i ruchów translacyjnych; j1(qd) jest sferyczną funkcją Besselal-tego rzędu, gdzie q jest przeniesieniem pędu; d odległość O-H w cząsteczce wody; δ(ω) to delta Diraca, która jest tutaj mnożona przez EISF; N jest najwyższym rzędem używanej sferycznej funkcji Bessela (zwykle ~5); figure-protocol-2 and figure-protocol-3 to odpowiednio ruchy obrotowe i translacyjne Lorentza; b(q) to płaskie tło. Sferyczne funkcje Bessela podają względny udział każdego stanu momentu pędu cząsteczek wody, a liczba N jest określana na podstawie zakresu q przenoszenia pędu. W przypadku typowego spektrometru NBS terminy do N = 4 prawie całkowicie wyjaśniają sygnał (rysunek uzupełniający S7).
    # Tutaj równanie 2 jest używane do wody hydratuacyjnej
    # konwolucja z funkcją rozdzielczości i dodawaniem
    # Tło D2O jest wykonywane automatycznie za pomocą
    # podane argumenty
    >>> sample.fit(modelWoda(q);
    ... res=wanad,
    ... bkgd=bufor,
    ... volume_fraction_bkgd=0.95
    ... )
    UWAGA: Udział ruchów obrotowych i translacyjnych powinien być zawiły, aby był idealnie rygorystyczny. Sukces modelu addytywnego należy przypisać obecności odrębnych populacji wody na powierzchni białka oraz ograniczonemu dostępnemu zakresowi energii.
  5. Użyj poniższych, aby wykreślić dane (Rysunek 4):
    >>> z importu nPDyn.plot plot
    >>> wykres (próbka)

5. Analiza danych - rampa temperatury, elastyczne skanowanie w stałym oknie (EFWS)

  1. Użyj procedury podobnej do sekcji 4, aby znormalizować dane rampy temperatury za pomocą sygnału w najniższej temperaturze (zwykle 10 K):
    >>> z importu nPDyn.dataParsers IN16B_FWS

    >>> próbka = IN16B_FWS(
    ... <ścieżka do plików danych>,
    ... detGroup=[detGroup=]
    ... ). proces()

    # normalizacja z 5 pierwszymi punktami na observable
    #, które odpowiadają temperaturze
    >>> próbka /= próbka[:5].średnia(0)

    # Używany tutaj zakres przenoszenia pędu q jest mniejszy
    # jako używany model jest prawidłowy tylko dla niskiego Q
    >>> próbka = sample.get_q_range(0,2, 0,8)
  2. Na początek użyj prostego modelu Gaussa, którego szerokość jest określona przez tak zwane przemieszczenie średniokwadratowe (MSD). Zbuduj i dopasuj model za pomocą następujących poleceń:
    >>> importuj numpy jako np
    >>> z nPDyn.models importuj parametry, model, komponent

    # a jest współczynnikiem skalującym
    >>> params = Parametry(
    ... a={'wartość': 1, 'granice': (0, np.inf)},
    ... msd={'wartość': 1, 'granice': (0, np.inf)}
    ... )

    >>> model = Model(parametry)
    >>> model.addComponent(Component(
    ... 'gaussowski',
    ... lambda x, a, msd: a * np.exp(-x ** 2 * msd / 6)
    ... ))

    >>> sample.fit(model, x=sample.q[:, None])

    >>> wykres (próbka)
    UWAGA: Przybliżenie Gaussa zawsze obowiązuje dla q>2MSD << 1, ale do względnego porównania między próbkami można użyć szerszego zakresu przenoszenia pędu. Opracowano bardziej wyrafinowane modele, które wykraczają poza przybliżenie Gaussa37,38,39.

6. Analiza danych - elastyczne i nieelastyczne skanowanie w oknie stałym (E/IFWS)

  1. Podobnie jak w kroku 4, zaimportuj zestaw danych, ale używając klasy "IN16B_FWS":
    >>> z importu nPDyn.dataParsers IN16B_FWS

    >>> próbka = IN16B_FWS(
    ... <ścieżka do plików danych>
    ... [detGroup=]
    ... ). proces()

    >>> próbka = sample.get_q_range(0,3; 1,8)
  2. Dopasuj dane kalibracyjne i przykładowe dane.
    1. Analizuj dane E/IFWS za pomocą uogólnionej klasy MSD40 lub traktując je jako widma zgrubne QENS (zawierające tylko kilka punktów danych na osi energii). Gdy E/IFWS jest postrzegany jako zgrubny QENS, modele używane dla QENS są używane do dopasowania całego zbioru danych E/IFWS jednocześnie (globalne dopasowanie transferów energii i transferów pędu).
      UWAGA: To ostatnie rozwiązanie - wykorzystujące modele QENS na danych E/IFWS - jest tutaj stosowane tam, gdzie narzucona jest zależność dyfuzji środka masy od przeniesienia pędu i wewnętrznej dynamiki białek.
    2. Modelować dynamikę białek w cieczach za pomocą następującego korektora (5) ("modelProteinJumpDiff" w nPDyn):
      figure-protocol-4 (5)
      Gdzie R(q,ω) jest funkcją rozdzielczości; β skalarem niezależnym dla każdego przeniesienia pędu q; a0 oznacza współczynnik struktury sprężystości niekoherentnej (EISF); figure-protocol-5 Lorentza uwzględniające dyfuzję środka masy o szerokości określonej przez Eq (6); figure-protocol-6 to metoda Lorentza, która obejmuje dyfuzję środka masy i wkład zgodny z modelem dyfuzji skokowej14 uwzględniający dynamikę wewnętrzną (Eq (7); figure-protocol-7 to dopasowany sygnał z D2O przeskalowany o jego ułamek objętościowy w próbce.
      γ = Dsq2 (6)
      Ds oznacza współczynnik samodzielnej dyfuzji.
      figure-protocol-8 (7)
      Di oznacza pozorny współczynnik dyfuzji dla dynamiki wewnętrznej, a τ czas relaksacji dla ruchów dyfuzyjnych.
      >>> z importu nPDyn.models.builtins (
      ... modelPVoigt,
      ... modelProteinJumpDiff,
      ... modelSkalibrowanyD2O,
      ... )

      # Modele wbudowane używają wektora kolumnowego momentum
      # Przenieś wartości Q
      >>> q = wanad.q[:, Brak]

      # wanad jest montowany za pomocą profilu pseudo-Voigt
      >>> vanadium.fit(modelPVoigt(q))

      # dla czystego D2O, model ze skalibrowaną szerokością linii
      # dla różnych temperatur jest zawarty w nPDyn
      >>> buffer.fit(modelCalibratedD2O(q, temp=363))

      # Tutaj równanie 3 jest używane dla próbek cieczy
      # konwolucja z funkcją rozdzielczości i dodawaniem
      # Tło D2O jest wykonywane automatycznie z# podanymi argumentami
      >>> sample.fit(modelProteinJumpDiff(q),
      ... res=wanad,
      ... bkgd=bufor,
      ... volume_fraction_bkgd=0.95
      ... )
  3. Wykreślić dopasowane dane za pomocą:
    >>> z importu nPDyn.plot plot
    >>> wykres (próbka)

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Agregacja lizozymu na cząstki stałe została przeprowadzona w temperaturze 90 °C przy stężeniu białka 50 mg/ml w deuterowanym buforze (0,1 M NaCl przy pD 10,5). Powstawanie cząstek stałych jest wywoływane przez wzrost temperatury do 90 °C i następuje w ciągu 6 godzin (rysunek uzupełniający S8). Akwizycja danych została przeprowadzona na IN16B, zgodnie z opisem w powyższym protokole (dane są na stałe nadzorowane przez ILL i dostępne pod adresem http://dx.doi.org/10.5291/ILL-DATA.8-04-81...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

Spektroskopia neutronowa jest jedyną metodą, która pozwala na sondowanie uśrednionej zespołowo dynamiki ps-ns próbek białek, niezależnie od wielkości białka lub złożoności roztworu, gdy stosuje się deuterację6. W szczególności, badając samodyfuzję zespołów białkowych w roztworze, można jednoznacznie określić rozmiar hydrodynamiczny takich zespołów. Niemniej jednak metoda ta jest zwykle ograniczona przez niski strumień neutronów, co oznacza długi czas akwizycji i wymó...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Autorzy nie mają do ujawnienia żadnych konfliktów interesów.

Podziękowania

Autorzy są wdzięczni Michaeli Zamponi z Jülich Centre for Neutron Science w Heinz Maier-Leibnitz Zentrum, Garching, Niemcy, za część eksperymentów z rozpraszaniem neutronów przeprowadzonych na instrumencie SPHERES. Prace te skorzystały z działań konsorcjum Laboratorium Deuteracji (DLAB) finansowanego przez Unię Europejską w ramach umów HPRI-2001-50065 i RII3-CT-2003-505925 oraz z działalności finansowanej przez Brytyjską Radę ds. Badań Inżynieryjnych i Fizycznych (EPSRC) w ramach Institut Laue Langevin EMBL DLAB w ramach grantów GR/R99393/01 i EP/C015452/1. Uznaje się wsparcie ze strony Komisji Europejskiej w ramach 7. programu ramowego w ramach akcji kluczowej: Wzmacnianie europejskiej przestrzeni badawczej, infrastruktura badawcza [umowa 226507 (NMI3)]. Kevin Pounot i Christian Beck dziękują Federalnemu Ministerstwu Edukacji i Badań Naukowych (BMBF, grant nr 05K19VTB) za sfinansowanie ich stypendiów podoktorskich.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Aluminiowy uchwytNiedostępny w handlu. Albo lokalna osoba kontaktowa na instrumencie może je dostarczyć, albo mogą być one wyprodukowane na podstawie rysunku technicznego, który może być dostarczony przez lokalny kontakt.
Chlorek deuteru, 35 % wag. w D2O, ≥ 99 atom % DSigma-Aldrich
543047
Tlenek deuteru (D, 99,9%)EurisotopDLM-4DR-PK
Wysokopróżniowy smar silikonowy Dow CorningSigma-AldrichZ273554-1EA
Etanol 96%, EMSURE Reag. Ph EurSigma-Aldrich1.5901
Eksykator szklanyVWR&nbsp; 75871-660
Szklana płyta eksykatora, 140 mmVWR89038-068
Drut indowy, średnica 1,0 mm (0,04 cala), Puratronic, 99,999%Alfa Aesar00470.G1
Lizozym z białka jaja kurzego dializowany, liofilizowany, proszek, ~100 000 U/mgSigma-Aldrich62970
nPDynv3.xpatrz github.com/kpounot/nPDyn, funkcje modelu do montażu zawarte również w oprogramowaniu
Waga OHAUS AX324 Adventurer, kalibracja wewnętrznaDutscher92641
Pięciotlenek fosforu, ReagentPlus, 99%Sigma-Aldrich214701
Pipeta ErgoOne 0,5-10 μ LPipeta StarlabS7100-0510
ErgoOne 100-1,000 μ LPipeta StarlabS7100-1000
ErgoOne 20-200 μ LStarlabS7100-2200
Końcówka do pipet TipOne 1,000 μ LStarlabS1111-6001
Końcówka do pipet TipOne 10 μ LStarlabS1111-3200
Końcówka do pipet TipOne 200 μ LStarlabS1111-0206
Roztwór deuterotlenek sodu, 40 % wag. w D2O, 99,5 atomu % DSigma-Aldrich372072
na próbkę

Bibliografia

  1. Jacrot, B. Des neutrons pour la science: Histoire de l'Institut Laue-Langevin. Des neutrons pour la science. EDP Sciences. , (2021).
  2. Mahieu, E., Gabel, F. Biological small-angle neutron scattering: recent results and development. Acta Crystallographica Section D. 74 (8), 715-726 (2018).
  3. Grimaldo, M., Roosen-Runge, F., Zhang, F., Schreiber, F., Seydel, T. Dynamics of proteins in solution. Quarterly Reviews of Biophysics. 52, 7 (2019).
  4. Martel, A., et al. Membrane permeation versus amyloidogenicity: A multitechnique study of islet amyloid polypeptide interaction with model membranes. Journal of the American Chemical Society. 139 (1), 137-148 (2017).
  5. Pounot, K., et al. Tracking internal and global diffusive dynamics during protein aggregation by high-resolution neutron spectroscopy. The Journal of Physical Chemistry Letters. 11 (15), 6299-6304 (2020).
  6. Grimaldo, M., et al. Protein short-time diffusion in a naturally crowded environment. The Journal of Physical Chemistry Letters. 10 (8), 1709-1715 (2019).
  7. Jasnin, M., Stadler, A., Tehei, M., Zaccai, G. Specific cellular water dynamics observed in vivo by neutron scattering and NMR. Physical Chemistry Chemical Physics. 12 (35), 10154-10160 (2010).
  8. Frick, B. The neutron backscattering spectrometer IN16 at ILL-high energy resolution with high intensity and excellent signal-to-noise ratio. Neutron News. 13 (2), 15-22 (2002).
  9. Frick, B., Mamontov, E., van Eijck, L., Seydel, T. Recent backscattering instrument developments at the ILL and SNS. Zeitschrift für Physikalische Chemie. 224 (1-2), 33-60 (2010).
  10. Frick, B., Combet, J., van Eijck, L. New possibilities with inelastic fixed window scans and linear motor Doppler drives on high resolution neutron backscattering spectrometers. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 669, 7-13 (2012).
  11. Appel, M., Frick, B., Magerl, A. A flexible high speed pulse chopper system for an inverted neutron time-of-flight option on backscattering spectrometers. Scientific Reports. 8 (1), 13580 (2018).
  12. Squires, G. L. . Introduction to the theory of thermal neutron scattering. , (1996).
  13. Singwi, K. S., Sjölander, A. Diffusive motions in water and cold neutron scattering. Physical Review. 119 (3), 863-871 (1960).
  14. Sears, V. F. Theory of cold neutron scattering by homonuclear diatomic liquids: i. free rotation. Canadian Journal of Physics. 44 (6), 1279-1297 (1966).
  15. Sears, V. F. Theory of cold neutron scattering by homonuclear liquid: ii. hindered rotation. Canadian Journal of Physics. 44 (6), 1299-1311 (1966).
  16. Schirò, G., et al. Translational diffusion of hydration water correlates with functional motions in folded and intrinsically disordered proteins. Nature Communications. 6, 6490 (2015).
  17. Grimaldo, M., et al. Hierarchical molecular dynamics of bovine serum albumin in concentrated aqueous solution below and above thermal denaturation. Physical Chemistry Chemical Physics. 17 (6), 4645-4655 (2015).
  18. Eanes, E. D., Glenner, G. G. X-ray diffraction studies on amyloid filaments. Journal of Histochemistry & Cytochemistry. 16 (11), 673-677 (1968).
  19. Bonar, L., Cohen, A. S., Skinner, M. M. Characterization of the Amyloid Fibril as a Cross-β Protein. Proceedings of the Society for Experimental Biology and Medicine. 131 (4), 1373-1375 (1969).
  20. Chiti, F., Dobson, C. M. Protein Misfolding, Amyloid Formation, and Human Disease: A Summary of Progress Over the Last Decade. Annual Review of Biochemistry. 86 (1), 27-68 (2017).
  21. Knowles, T. P. J., Vendruscolo, M., Dobson, C. M. The amyloid state and its association with protein misfolding diseases. Nature Reviews Molecular Cell Biology. 15 (6), 384-396 (2014).
  22. Maji, S. K., et al. Functional amyloids as natural storage of peptide hormones in pituitary secretory granules. Science. 325 (5938), 328-332 (2009).
  23. Li, J., et al. The RIP1/RIP3 necrosome forms a functional amyloid signaling complex required for programmed necrosis. Cell. 150 (2), 339-350 (2012).
  24. Knowles, T. P. J., Mezzenga, R. Amyloid fibrils as building blocks for natural and artificial functional materials. Advanced Materials. 28 (31), 6546-6561 (2016).
  25. Stephens, A. D., Kaminski Schierle, G. S. The role of water in amyloid aggregation kinetics. Current Opinion in Structural Biology. 58, 115-123 (2019).
  26. Adamcik, J., Mezzenga, R. Amyloid polymorphism in the protein folding and aggregation energy landscape. Angewandte Chemie International Edition. 57 (28), 8370-8382 (2018).
  27. Liu, Z., et al. Entropic contribution to enhanced thermal stability in the thermostable P450 CYP119. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 115 (43), 10049-10058 (2018).
  28. Coquelle, N., et al. Chromophore twisting in the excited state of a photoswitchable fluorescent protein captured by time-resolved serial femtosecond crystallography. Nature Chemistry. 10 (1), 31-37 (2018).
  29. Henzler-Wildman, K. A., et al. A hierarchy of timescales in protein dynamics is linked to enzyme catalysis. Nature. 450 (7171), 913-916 (2007).
  30. Fichou, Y., et al. Hydration water mobility is enhanced around tau amyloid fibers. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 112 (20), 6365-6370 (2015).
  31. Burns, J., Pennock, C. A., Stoward, P. J. The specificity of the staining of amyloid deposits with thioflavine T. The Journal of Pathology and Bacteriology. 94 (2), 337-344 (1967).
  32. Iqbal, K., Liu, F., Gong, C. -. X., Grundke-Iqbal, I. Tau in Alzheimer disease and related tauopathies. Current Alzheimer Research. 7 (8), 656-664 (2010).
  33. Krȩżel, A., Bal, W. A formula for correlating pKa values determined in D2O and H2O. Journal of Inorganic Biochemistry. 98 (1), 161-166 (2004).
  34. Dolman, M., Halling, P. J., Moore, B. D., Waldron, S. How dry are anhydrous enzymes? Measurement of residual and buried 18O-labeled water molecules using mass spectrometry. Biopolymers. 41 (3), 313-321 (1997).
  35. Pounot, K. kpounotnPDyn: v3.0.0. Zenodo. , (2021).
  36. Yi, Z., Miao, Y., Baudry, J., Jain, N., Smith, J. C. Derivation of mean-square displacements for protein dynamics from elastic incoherent neutron scattering. Journal of Physical Chemistry B. 116 (16), 5028-5036 (2012).
  37. Peters, J., Kneller, G. R. Motional heterogeneity in human acetylcholinesterase revealed by a non-Gaussian model for elastic incoherent neutron scattering. The Journal of Chemical Physics. 139 (16), 165102 (2013).
  38. Zeller, D., Telling, M. T. F., Zamponi, M., García Sakai, V., Peters, J. Analysis of elastic incoherent neutron scattering data beyond the Gaussian approximation. The Journal of Chemical Physics. 149 (23), 234908 (2018).
  39. Roosen-Runge, F., Seydel, T. A generalized mean-squared displacement from inelastic fixed window scans of incoherent neutron scattering as a model-free indicator of anomalous diffusion confinement. EPJ Web of Conferences. 83, 02015 (2015).
  40. Ortega, A., Amorós, D., García de la Torre, J. Prediction of hydrodynamic and other solution properties of rigid proteins from atomic- and residue-level models. Biophysical Journal. 101 (4), 892-898 (2011).
  41. Hennig, M., Frick, B., Seydel, T. IUCr Optimum velocity of a phase-space transformer for cold-neutron backscattering spectroscopy. Journal of Applied Crystallography. 44 (3), 467-472 (2011).
  42. Paalman, H. H., Pings, C. J. Numerical evaluation of X-ray absorption factors for cylindrical samples and annular sample cells. Journal of Applied Physics. 33 (8), 2635-2639 (1962).
  43. Ow, S. -. Y., Dunstan, D. E. The effect of concentration, temperature and stirring on hen egg white lysozyme amyloid formation. Soft Matter. 9 (40), 9692-9701 (2013).
  44. Tominaga, T., Sahara, M., Kawakita, Y., Nakagawa, H., Yamada, T. Evaluation of sample cell materials for aqueous solutions used in quasi-elastic neutron scattering measurements. Journal of Applied Crystallography. 54 (6), 1631-1640 (2021).
  45. Beck, C., et al. Following protein dynamics in real time during crystallization. Crystal Growth & Design. 19 (12), 7036-7045 (2019).
  46. Smith, A. A., Testori, E., Cadalbert, R., Meier, B. H., Ernst, M. Characterization of fibril dynamics on three timescales by solid-state NMR. Journal of Biomolecular NMR. 65 (3-4), 171-191 (2016).
  47. Wang, T., Jo, H., DeGrado, W. F., Hong, M. Water distribution, dynamics, and interactions with Alzheimer's β-amyloid fibrils investigated by solid-state NMR. Journal of the American Chemical Society. 139 (17), 6242-6252 (2017).
  48. Rezaei-Ghaleh, N., Giller, K., Becker, S., Zweckstetter, M. Effect of zinc dinding on β-amyloid structure and dynamics: Implications for Aβ aggregation. Biophysical Journal. 101 (5), 1202-1211 (2011).
  49. Vugmeyster, L., et al. Fast motions of key methyl groups in amyloid-β fibrils. Biophysical Journal. 111 (10), 2135-2148 (2016).
  50. Yang, X., Wang, B., Hoop, C. L., Williams, J. K., Baum, J. NMR unveils an N-terminal interaction interface on acetylated-α-synuclein monomers for recruitment to fibrils. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 118 (18), (2021).
  51. Tuttle, M. D., et al. Solid-state NMR structure of a pathogenic fibril of full-length human α-synuclein. Nature Structural & Molecular Biology. 23 (5), 409-415 (2016).
  52. Karamanos, T. K., Kalverda, A. P., Thompson, G. S., Radford, S. E. Mechanisms of amyloid formation revealed by solution NMR. Progress in Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy. 88-89, 86-104 (2015).
  53. Lai, Y. -. C., Kuo, Y. -. H., Chiang, Y. -. W. Identifying protein conformational dynamics using spin-label ESR. Chemistry - An Asian Journal. 14 (22), 3981-3991 (2019).
  54. Franck, J. M., Han, S. Overhauser dynamic nuclear polarization for the study of hydration dynamics, explained. Methods in Enzymology. 615, 131-175 (2019).
  55. Pavlova, A., et al. Protein structural and surface water rearrangement constitute major events in the earliest aggregation stages of tau. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 113 (2), 127-136 (2016).
  56. Lin, Y., et al. Liquid-liquid phase separation of tau driven by hydrophobic interaction facilitates fibrillization of tau. bioRxiv. , (2020).
  57. Decatur, S. M. Elucidation of residue-level structure and dynamics of polypeptides via isotope-edited infrared spectroscopy. Accounts of Chemical Research. 39 (3), 169-175 (2006).
  58. Chatani, E., Tsuchisaka, Y., Masuda, Y., Water Tsenkova, R. molecular system dynamics associated with amyloidogenic nucleation as revealed by real time near infrared spectroscopy and aquaphotomics. PLoS One. 9 (7), 101997 (2014).
  59. Goret, G., Aoun, B., Pellegrini, E. MDANSE: An interactive analysis environment for molecular dynamics simulations. Journal of Chemical Information and Modeling. 57 (1), 1-5 (2017).
  60. Fujiwara, S., et al. Internal dynamics of a protein that forms the amyloid fibrils observed by neutron scattering. Journal of the Physical Society of Japan. 82, (2013).
  61. Schiró, G., et al. Neutron scattering reveals enhanced protein dynamics in concanavalin a amyloid fibrils. Journal of Physical Chemistry Letters. 3 (8), 992-996 (2012).
  62. Pounot, K., et al. Zinc determines dynamical properties and aggregation kinetics of human insulin. Biophysical Journal. 120 (5), 886-898 (2021).
  63. Fujiwara, S., et al. Dynamic properties of human α-synuclein related to propensity to amyloid fibril formation. Journal of Molecular Biology. 431 (17), 3229-3245 (2019).
  64. Sanz, A., et al. High-pressure cell for simultaneous dielectric and neutron spectroscopy. Review of Scientific Instruments. 89 (2), 023904 (2018).
  65. Adams, M. A., et al. Simultaneous neutron scattering and Raman scattering. Applied Spectroscopy. 63 (7), 727-732 (2009).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Spektroskopia neutron wdynamika pikosekund nanosekundabia kawoda hydratuj carozpraszanie wsteczne neutron wdynamika molekularnachoroby neurodegeneracyjnechoroba Alzheimerachoroba Parkinsonabadania energetyczneprzygotowanie uchwytu pr bkiuszczelnienie drutu indowegowymiana wodorowo deuterowapoziom nawodnienia

Powiązane artykuły