打败Vögeli,博士

副教授



Beat5

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核磁共振波谱用于阐明蛋白质、核酸和小化合物内部和之间的构象和通信网络

最近在核磁共振(NMR)光谱学、x射线晶体学、冷冻电子显微镜和其他生物物理技术方面的突破重塑了我们对蛋白质和核酸的看法、动力学和功能。我们开始掌握一个更全面和迷人的现实,其中许多,如果不是大多数蛋白质和核酸是作为通信枢纽,与许多其他相互连接。域结构是由三维平均结构定义的,但生物分子本质上是动态系统。我们的动态图像在很大程度上仍然不完整,因为没有足够的方法可以在原子分辨率上检测一致的构象转变。然而,这些转变形成了信息从一个分子位点传递到另一个分子位点的结构基础(所谓的变构)。

核磁共振波谱是回答蛋白质/核酸功能的基本问题的主要技术之一,由于其在原子水平上的分析潜力。利用核磁共振,我们通过模拟真实的结构整体,识别变构机制,研究折叠和与其他蛋白质,核酸或小配体的相互作用,有助于理解通信网络。该计划的一个重要支柱是建立我们最近开发的精确核Overhauser增强(eNOE)方法,用于分子空间采样的现实表示,作为核磁共振/结构生物学社区的标准工具。

精确NOE方法

核磁共振波谱法测定标准结构利用大量实验上容易获得的NOE速率。这些速率通常以半定量的方式使用,因为测量被自旋扩散、低信噪比和技术限制所掩盖。我们提出了一种精确测量NOEs (eNOEs)的新方法。从eNOEs获得的距离的实验误差仅为0.1 Å。在整个生物大分子中,数千个eNOEs的收集是对结构景观更完整表示的绝佳探测。

我们开发了一个程序,指导eNOEs的分析和结构计算的距离提取(eNORA,可在Matlab格式或集成到CYANA中)。我们已将该方法应用于各种蛋白质,并将该方法扩展到RNA和DNA(参见eNOE结构图库)。

节拍图1

图1eNOE结构画廊。按残基长度增加排序的蛋白质(灰色数):人Pin1的WW结构域、G蛋白的第3免疫球蛋白结合结构域(GB3)、鸡α -spectrin的肉瘤同源物3 (SH3)、人酪氨酸磷酸酶1E (hPTP1E)的PDZ2、人亲环蛋白A、人Pin1的双结构域全长、嗜酸杆菌的20S核心粒子蛋白酶体(仅为距离)。14核苷酸UUCG RNA四环(左)。

系统研究了

与运动细胞质动力蛋白相关的复杂动态蛋白组合中的运动适配器

细胞质动力蛋白1 (' dynein ')是一种1.2兆达尔顿的多蛋白复合物,是动物和人类中主要的微管负端定向马达。动力蛋白参与广泛的细胞活动,从蛋白质、RNA和囊泡的运输到核迁移和细胞分裂。特定的适配器蛋白连接动力蛋白和货物,并通过与动力蛋白及其重要的辅激活物动力蛋白形成三元复合物来激活马达。动力蛋白的突变,以及它的辅助因子和适配器,与多种神经退行性疾病有关。一些适配器已被证明与动力蛋白轻中间链(LIC)的c端尾相互作用,这被预测是紊乱的,相互作用片段的突变与脊髓性肌萎缩有关。

我们的目标是使用基于核磁共振的LIC c端尾部实验,从分子上深入了解细长的柔性支架如何与功能多样的动力蛋白适配器接合。该项目是与波尔图分子与细胞生物学研究所(IBMC)的Reto Gassmann合作实现的。

节拍图2

图2与dynein相关的传输机制具有各种适配器和货物。Dynein/dynactin复合物(紫色/橙色)结合到三个示例连接蛋白BicD2, Spindly和Hook(红色)。适配器的n端被画成缎带,货物绑定c端由连接到各自货物上的钩子表示。

Pin1变构结构景观及WW结构域褶皱

人肽酰脯氨酸顺式/反式异构酶(PPIase) Pin1在一个具有高度生物学意义的双结构域蛋白中展示了一个复杂的变构例子。它参与了有丝分裂的调节,对阿尔茨海默病的保护,丙型肝炎感染的增加,它在许多人类癌细胞中过表达。催化结构域使含有pS/T-P的肽基基异构化。原生34-残基ww -结构域的结构和动力学似乎都与结合的特异性有关。有趣的是,WW结构域将信息从其结合位点传递到空间分离的催化PPI位点。潜在的机制仍然是一个谜。在我们对apoform WW域的初步研究中,我们确定了一个跨越大部分迷你核和循环2的动态网络。

我们的目标是获得整个Pin1的变构功能的原子分辨率视图,以及其WW域的折叠路径。我们使用并进一步开发了eNOE,标准NMR和电子顺磁共振(EPR,与Gunnar Jeschke合作,ETH Zürich)光谱学。

节拍图3

图3Pin1是一个双域通路集线器.A) Pin1的选择性变构。B)两个结构域结合pS/T-P基序:WW结构域(紫色/棕色/蓝色)和PPIase结构域(青色/黄色/红色),催化顺反异构化。所示为闭合状态,其中红色和蓝色原子形成一个域间界面。改编自彭2015年,生物物理学Rev 7,239。C) Pin1处于闭合构象和开放构象之间的平衡状态,配体结合后通过变构电路(橙色箭头)发生位移。改编自Wang et al 2015, Structure 23,2224。

RNA的功能动力学

大多数生物过程涉及非编码RNA (ncRNA),因此RNA现在已被确定为基因表达调控的关键角色之一。RNA通常通过在不同的三维结构之间移动来改变基因表达,这些结构与其他分子相互作用不同。使用核磁共振和进一步的生物物理方法,我们的目标是可视化这种构象变化的动态方面。我们对环动力学、配体诱导的构像变化和Z-RNA形成的动力学感兴趣(与Quentin Vicens和Jeffrey Kieft的内部合作)。

蛋白质- rna相互作用中的变构

非编码RNA (ncRNA)由于其隔离蛋白质的能力而引起了人们的极大兴趣。在细菌Csr/Rsm系统中,这是负责细菌毒性的最常见的全球转录后调节系统,CsrB或RsmZ等mRNA通过隔离与信使rna的核糖体结合位点结合的同型二聚体csra型蛋白质来启动翻译。我们的合作者Frédéric Allain (ETH Zürich)已经表明,在荧光假单胞菌的情况下,RsmE蛋白二聚体在与非编码RNA RsmZ结合时,顺序和特异性地组装到核糖核蛋白结构上。RsmE二聚体与一个RsmZ的结合级联是合作的,但第二个茎环(SL)的结合是通过负变构效应发生的。我们对两个分离的SL2与RsmE结合的初步NMR分析表明,RsmE中的亚基间变构机制涉及缓慢交换中的两个不同中间状态。

我们的目标是利用基于enoe和已建立的NMR技术在原子水平上揭示SL2与RsmE结合的变构机制。在更基本的层面上,这种变构机制的阐明可能揭示更多关于串联RNA结合结构域或同二聚RNA结合蛋白如何微调其RNA结合亲和力的一般原理。

药物设计中的配体-蛋白质相互作用研究

核磁共振具有较高的灵敏度,是药物发现领域的主要技术之一。我们正在与安舒茨医学院的各个小组合作,研究配体-蛋白质相互作用,作为设计针对不同疾病的治疗剂的一步。

Vogeli实验室
图片 第一个名字 职称 电子邮件
MorkosHenen Morkos Henen 助理研究教授 morkos.henen@www.dc-118.com
Alya侯赛因 Alya 侯赛因 研究生

alya.hussain@www.dc-118.com

杰夫 克劳尔 研究生 jeffrey.krall@www.dc-118.com
帕克尼克尔斯 帕克 尼克尔斯 研究生

parker.nichols@www.dc-118.com

Natasia Paukovich Natasia Paukovich 研究生

natasia.paukovich@www.dc-118.com

脉冲序列码

布鲁克脉冲序列测量连续HN-N之间的偶极互相关弛豫

参考文献:B. Vögeli,蛋白质骨架H-X偶极相互作用的交叉相关弛豫速率,2017,J生物生物核磁共振,67,211-232

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布鲁克脉冲序列用于连续HA-CA之间的偶极交叉相关弛豫测量

参考文献:B. Vögeli,蛋白质骨架H-X偶极相互作用的交叉相关弛豫速率,2017,J生物生物核磁共振,67,211-232

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用MMQ测量残差内和序列HN-N和HA-CA之间的偶极交叉相关松弛的布鲁克脉冲序列

参考文献:B. Vögeli,蛋白质骨架H-X偶极相互作用的交叉相关弛豫速率,2017,J生物生物核磁共振,67,211-232

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布鲁克脉冲序列在Thr, Ile, Val中测量HN-N和HB-CB之间的偶极交叉相关弛豫

参考文献:R.B. Fenwick & B. Vögeli,相关蛋白骨架和侧链角波动的检测,2017,化学生物化学,18,2016-2021,DOI: 10.1002/cbic.201700312

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布鲁克脉冲序列用于测量甲基之间的eNOE积聚

参考文献:C.N. Chi, D. Strotz, R. Riek和B. Vögeli, noe衍生的甲基距离从360 kDa蛋白酶体复合物,2018,化学Eur杂志,24,2270-2276,DOI: 10.1002/ Chem .201705551

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用于测量HA-HB(2,3) j耦合的瓦里安脉冲序列

参考文献:A. Born, M.A. Henen, P. Nichols, J. Wang, D.N. Jones, B. Vögeli,高效的Hβ2/3核磁共振赋值策略,2018,磁化学,4,25,doi.org/10.3390/magnetochemistry4020025

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更多布鲁克脉冲序列可在以下位置找到:

http://n.ethz.ch/~bvoegeli/beat.html



数据分析程序

eNORA2 MatLab代码,用于从NOESY累积中提取精确的交叉松弛率和上下距离限制

参考文献:D. Strotz, J. Orts, C. Chi, R. Riek, B. Vögeli, eNORA2精确NOE分析程序,2017,J化学理论计算,DOI: 10.1021/acs.jctc.7b00436。

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