通过一种使用数据超声的新方法，研究人员发现了氢键如何影响蛋白质折叠。这种听觉方法揭示了折叠过程中的关键模式和转变，提供了超越视觉数据分析的见解，并增强了对与蛋白质错误折叠相关的疾病的理解。来源:SciTechDaily.com

　　研究人员利用声音揭示了蛋白质折叠的隐藏模式，强调了氢的作用NDS和水分子在形成蛋白质结构中的作用。

　　科学家们已经将他们的数据转化为声音，以揭示氢键如何促进闪电般的旋转，将一串氨基酸折叠成功能性蛋白质。他们的研究发表在《美国国家科学院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences)上，为蛋白质从展开状态变为折叠状态时发生的氢键事件序列提供了前所未有的视角。

　　伊利诺伊大学香槟分校的化学教授Martin Gruebele说:“蛋白质必须正确折叠才能成为酶或信号分子，或者它的任何功能——蛋白质在我们体内所做的所有事情。”Martin Gruebele与作曲家和软件开发人员Carla Scaletti共同领导了这项新研究。

　　作曲家兼软件开发者Carla Scaletti和化学教授Martin Gruebele利用声音来研究蛋白质折叠过程中的氢键动力学。来源:弗雷德·兹威基

　　错误折叠的蛋白质会导致阿尔茨海默病、帕金森病、囊性纤维化和其他疾病。为了更好地理解这个过程是如何出错的，科学家们必须首先确定一串氨基酸是如何在细胞的水环境中转变成最终形式的。实际的转变发生得非常快，“大约在70纳秒到2微秒之间，”Gruebele说。

　　一个基于简单晶格模型的状态机的声音和动画，由Martin Gruebele用来教授蛋白质折叠动力学的概念。

　　氢键是一种相对较弱的吸引力，它将位于蛋白质中不同氨基酸上的原子排列在一起。折叠的蛋白质会在内部和周围的水分子之间形成一系列氢键。在这个过程中，这种蛋白质摇摆成无数种可能的中间构象，有时会陷入死胡同，然后往回走，直到偶然发现另一条不同的路径。

　　一个基于简单晶格模型的状态机的声音和动画，由Martin Gruebele用来教授蛋白质折叠动力学的概念。

　　研究人员希望绘制出蛋白质折叠时氢键的时间序列。但他们的可视化无法捕捉到这些复杂的事件。

　　Gruebele说:“在展开状态和折叠状态之间的短暂通道中，与水分子的相互作用确实有数以万计。”

　　因此，研究人员求助于数据声化，这是一种将分子数据转换成声音的方法，这样他们就能“听到”氢键形成的声音。为了做到这一点，斯卡莱蒂编写了一个软件程序，为每个氢键分配一个独特的音高。分子模拟生成了必要的数据，显示了两个原子在空间中的正确位置——并且彼此足够接近——与氢键在何时何地。如果出现了正确的键合条件，软件程序就会播放相应的音调。总的来说，该程序按顺序跟踪了数十万个单独的氢键事件。

　　“氢键非均质性与蛋白质折叠过渡态通过时间相关的数据超声”研究的视频摘要发表在美国国家科学院院刊2024年5月21日第121卷。21, DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2319094121

　　斯卡莱蒂说，大量研究表明，人脑处理音频数据的速度大约是处理视觉数据速度的两倍，与用视觉方式呈现相同的声音序列相比，人类能够更好地检测和记住声音序列中的细微差异。

　　“在我们的听觉系统中，我们真的非常适应频率上的微小差异，”她说。“例如，我们使用频率和频率组合来理解语音。”

　　蛋白质大部分时间都处于折叠状态，因此研究人员还提出了一个“罕见”函数，以确定罕见的、短暂的折叠或展开时刻发生的时间。

　　由此产生的声音让他们深入了解了这个过程，揭示了一些氢键似乎加速了折叠，而另一些似乎减慢了折叠。他们描述了这些过渡，称最快的为“高速公路”，最慢的为“蜿蜒”，中间的为“模棱两可”。

　　Gruebele说，在模拟和氢键分析中加入水分子对理解这一过程至关重要。

　　“蛋白质折叠反应的一半能量来自水，而不是蛋白质，”他说。“我们通过超声波学到了水分子是如何安置在蛋白质上的正确位置的，以及它们是如何帮助蛋白质构象改变的，从而最终使蛋白质折叠起来的。”

　　Gruebele说，虽然氢键不是导致蛋白质折叠的唯一因素，但这些键通常稳定地从一种折叠状态过渡到另一种折叠状态。其他氢键可能暂时阻碍正常折叠。例如，一个蛋白质可能被挂在一个重复的循环中，这个循环涉及一个或多个氢键的形成、断裂和再次形成，直到蛋白质最终逃离这个死胡同，继续它的旅程，进入最稳定的折叠状态。

　　Gruebele说:“不像视觉化，它看起来完全是随机的混乱，当你听这个的时候，你实际上听到了模式。”“这些东西是不可能想象出来的，但很容易听到。”

　　参考文献:“氢键非均质性与蛋白质折叠过渡态通过时间相关的数据超声”，2024年5月20日，美国国家科学院院刊。DOI: 10.1073 / pnas.2319094121

　　美国国家科学基金会、美国国立卫生研究院和符号声音公司支持这项研究。

　　Gruebele还是贝克曼高级科学技术研究所的教授，也是加州大学卡尔·r·伍斯基因组生物学研究所的附属机构。