Biochemistry
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समाधान में अणुओं के संरचनात्मक अध्ययन छोटे कोण एक्स-रे कैटरिंग का उपयोग
Summary November 5th, 2018
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यहाँ, हम कैसे छोटे कोण एक्स-रे कैटरिंग (SAXS) macromolecular संरचनाओं का प्रतिनिधित्व कम संकल्प लिफाफे पर जानकारी प्राप्त करने के लिए उपयोग किया जा सकता वर्तमान. जब इस तरह के एक्स-रे क्रि और परमाणु चुंबकीय अनुनाद के रूप में उच्च संकल्प संरचनात्मक तकनीक के साथ संयोजन के रूप में इस्तेमाल किया, SAXS में समाधान multidomain प्रोटीन और macromolecular परिसरों में विस्तृत अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं ।
Transcript
यह विधि जैव रासायनिक क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रश्नों के उत्तर देने में मदद कर सकती है जैसे जैव अणुओं और उनके परिसरों के आकार, आकार और अनुरूप परिवर्तन। इस तकनीक का मुख्य लाभ यह है कि प्रयोग ों को एक ऐसे वातावरण में शारीरिक रूप से प्रासंगिक बफर स्थितियों के तहत किया जा सकता है जहां जैव अणु स्थिर हैं। एसेक्स कई अन्य जैव भौतिक और संरचनात्मक जीव विज्ञान विधियों के लिए एक मानार्थ तकनीक है।
इन तरीकों के साथ एसएक्सएस का संयोजन हमें संरचना आधारित चिकित्सीय विकसित करने में मदद कर सकता है। हालांकि यह विधि बायोमॉलिक्यूलर कॉम्प्लेक्स में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है, लेकिन इसे नैनोपार्टिकल्स और दवा वितरण वर्सिकल्स का अध्ययन करने जैसे अन्य प्रणालियों पर भी लागू किया जा सकता है। आम तौर पर, इस विधि के लिए नए व्यक्ति संघर्ष करेंगे क्योंकि यह एक भारी और जटिल प्रक्रिया के रूप में प्रकट होता है, कच्चे बिखरने वाले डेटा से कम संकल्प संरचनाओं तक जाने के लिए।
इस विधि का दृश्य प्रदर्शन महत्वपूर्ण है क्योंकि कच्चे डेटा से संरचनात्मक मॉडल प्राप्त करने के लिए डेटा विश्लेषण की पाइपलाइन सीखना मुश्किल है क्योंकि इसमें सॉफ्टवेयर के कई अलग-अलग पैकेजों का उपयोग शामिल है। कुछ सॉफ्टवेयर पैकेज हैं जो एसएक्सएस डेटा विश्लेषण के लिए उपयोगी हैं। इनमें स्कैटर, बायोक्सटास रॉ और एटीएसएएस सुइट शामिल हैं।
इस वीडियो में, हम ATSAS कार्यक्रम सुइट का उपयोग करते हुए, कच्चे एसएक्सएस डेटा का विश्लेषण करते समय उठाए जाने वाले सामान्य कदमों का अवलोकन प्रदान करेंगे। शुरू करने के लिए, स्थापित करने और ATSAS कार्यक्रम सुइट लोड। प्राइमस/क्यूटी प्रोग्राम खोलें और ओपन मेन्यू ऑप्शन पर जाएं ।
यहां, ब्याज की 13 डेटा फाइलों का चयन करें। डेटा फ़ाइलें एएससीआईआई प्रारूप में होनी चाहिए, जिसमें पहला कॉलम एस-वेक्टर एक्सिस है और दूसरा कॉलम तीव्रता है। बफर केवल डेटा के लिए इस चरण को दोहराएं, इस डेटा को दूसरे टूल मेनू में डालें।
इसके बाद, डेटा प्रोसेसिंग विंडो पर नेविगेट करें और घटाना चुनें। यह एक घटाया बिखरने वक्र उत्पन्न करेगा, जो ब्याज के मैक्रोमॉल्यूल से बिखरने का प्रतिनिधित्व करता है। गिनीयर विश्लेषण करने के लिए, प्राइमस/क्यूटी में लोड किए गए बफर घटाया स्कैटर वक्र के साथ शुरू करें।
अगला क्लिक करें गाइरेशन के रेडियस पर, जो प्राइमस गिनीयर जादूगर खोलेगा। इस बिंदु पर, एक साजिश जो तीव्रता बनाम बिखरने वाले कोणों के प्राकृतिक लॉग को प्रदर्शित करेगी। जायरा के प्रारंभिक त्रिज्या प्राप्त करने के लिए, कमांड प्रॉम्प्ट विंडो ढूंढें और ऑटोर्ग फ़ंक्शन का उपयोग करें।
ऑटोर्ग को आगे बढ़ाने के बाद, ऊपरी सीमा पर क्लिक करें, फिर प्रोग्राम को सांख्यिकीय मापों को अपडेट करने के लिए मजबूर करने के लिए नीचे। वैकल्पिक रूप से, एक ही खुले संकेत पर क्लिक करके और कई डेटा फ़ाइलों के नामों का चयन करके एक बार में इनपुट कई फ़ाइलें उसी तरीके से हाइलाइट करके, जैसा कि पहले वर्णित किया गया था। Kratky विश्लेषण शुरू करने के लिए, डेटा फ़ाइल नाम का चयन करने के लिए क्लिक करें।
इससे विंडो में डाटा की साजिश होगी। और फिर, प्लॉट का चयन करें। इसके बाद, प्लॉट बटन के नीचे, Kratky प्लॉट पर क्लिक करें।
नतीजतन, गोलाकार प्रोटीन एक GALC-ean चोटी प्रदर्शित करते हुए सामने आया प्रोटीन एक चोटी के बजाय एक पठार प्रदर्शित करेगा और यहां दिखाए गए एक की तरह एक अतिशयोक्ति साजिश के समान है । प्राइमस/क्यूटी में प्रत्येक एकाग्रता के लिए एक बार फिर बफर घटाया डेटा लोड करें । और प्रोसेसिंग टैब के तहत, स्केल पर क्लिक करें और प्रत्येक वक्र और आई-स्केल नंबर का निरीक्षण करें, जो मूल नमूने से बने कमजोर पड़ने से संबंधित है।
निरीक्षण के बाद, प्रोसेसिंग विंडो में मर्ज बटन पर क्लिक करके डेटा को मर्ज करें। दूरी वितरण भूखंड उत्पन्न करने के लिए, विलय डेटा घटता प्राइमस/क्यूटी में लोड करें और फिर विश्लेषण टैब में दूरी वितरण पर क्लिक करें । कच्चे डेटा के पूंछ अंत में किसी भी महत्वपूर्ण शोर से बचने के लिए विलय डेटा की डेटा रेंज को समायोजित करें।
इसके अलावा, कम रेंज मूल्य का चयन करके और संख्या में वृद्धि करके कम क्यू क्षेत्र में बीमस्टॉप के करीब डेटा अंक छोड़ दें। Dmax निर्धारित करने के लिए, गिनीयर विश्लेषण से प्राप्त गाइरेशन के त्रिज्या के पांच गुना की सीमा के साथ शुरू करें। फिर, धीरे-धीरे इस मूल्य को कम करें जब तक कि दूरी वितरण भूखंड अचानक वाई-एक्सिस पर शून्य तक नहीं गिरता है और शून्य आने से पहले लंबी पूंछ नहीं होती है।
जांच करें कि ज्ञान बनाम तीव्रता भूखंड का प्रायोगिक त्रिज्या, जो गिनीयर सन्निकटन से प्राप्त होता है और तीव्रता संख्या बनाम जायरेशन के दूरी वितरण त्रिज्या समान हैं। यहां बिखरे हुए प्रकाश की तीव्रता को बिखरने के कोण के खिलाफ साजिश रची गई है, जिसमें बायोमॉलिक्यूल्स निडोजन-1, लैमिनिन गामा-1 और उनके परिसर की गुणवत्ता के साथ-साथ उनके आकार का सुझाव दिया गया है। बिखरने वाले आंकड़ों से निर्धारित इलेक्ट्रॉन जोड़ी दूरी वितरण से पता चलता है कि बायोमॉलिक्यूल्स का एक लम्बी आकार होता है और Kratky साजिश से पता चलता है कि प्रोटीन एक मुड़ा हुआ राज्य में हैं, क्योंकि डेटा पठार की आदत है, या यहां तक कि बड़े क्यू-रेंज में वृद्धि होती है और बेल वक्र आकार की कमी होती है।
इसके अलावा गिनीयर प्लॉट्स, जो कम बिखरने वाले कोण पर डेटा का उपयोग करता है, जायरा के त्रिज्या के निर्धारण के लिए रैखिक क्षेत्र को इंगित करता है, जो यहां निडोजन-1, लेमिनिन गामा-1 और उनके परिसर के लिए दिखाया गया है। प्रोटीन-प्रोटीन परिसरों का अध्ययन करने के लिए, मोनसा का उपयोग पूरे निडोजन-1 लैमिनिन गामा-1 परिसर की कम संकल्प संरचना प्राप्त करने के लिए किया गया था, जिसमें यह सुझाव दिया गया था कि दोनों प्रोटीन का केवल सी-टर्मिनल क्षेत्र मध्यस्थता बातचीत में भाग लेता है जबकि बाकी डोमेन एक दूसरे से दूर हैं । यह न भूलें कि सिंक्रोट्रॉन विकिरण के साथ काम करना बेहद खतरनाक हो सकता है और प्रत्येक अलग-अलग बीमलाइन द्वारा उल्लिखित सावधानियां और सुरक्षा हमेशा प्रारंभिक डेटा संग्रह करते समय ली जानी चाहिए।
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