科学家开发深度学习方法设计胆蛋白结合蛋白

美国西雅图华盛顿大学的David Baker团队开发了一种新的深度学习方法RoseTTAFold All Atom（RFAA），用于预测和设计蛋白质、小分子和核酸的复合物。随后，他们开发了RFdiffusionAA，它围绕小分子构建蛋白质结构

这些进展意味着，原则上，现在不仅可以从头开始设计蛋白质，还可以设计与一系列辅因子和底物结合的蛋白质。这一进展将代表蛋白质设计的突破，因为大多数科学家都在研究结合各种类型小分子的蛋白质，但Baker的团队需要一种评估RFdiffusionAA的方法

谢菲尔德大学的Neil Hunter教授建议将胆汁蛋白作为一种候选小分子，因为他早些时候与前博士生Sam Barnett的合作为他的团队提供了合成胆汁蛋白的大肠杆菌菌株，并制造了一种天然的胆汁蛋白结合蛋白CpcA。这项研究发表在《科学》杂志上

人们已经知道，胆蛋白在光学上是没有特征的，除非它们被固定在一个特定的结合位点内，在这个位点上它们会变得强烈着色和发光。在这项工作中，Hunter/Hitchcock小组的现任博士生Felix Morey Burrows设计了一种多孔测定法，可以使用可以产生藻红蛋白（PEB）的大肠杆菌细胞并行筛选许多RFdiffusionAA产生的基因

Morey-Burrows一次性评估了94种设计，多孔分析显示9个孔中有明显的彩色细胞。根据色素沉着或荧光，他已经鉴定出九种蛋白质，它们彼此不同，也与任何天然的胆汁蛋白结合物不同。最重要的是，该测定证明了RFdiffusionAA是有效的，并且该方法应该立即用于模拟蛋白质-小分子复合物，特别是多组分生物分子组装体，其几乎没有或根本没有可用的替代方法，以及用于设计小分子结合蛋白质和传感器

关于谢菲尔德光合作用小组的当前工作，仅使用单个发色团的一轮设计就覆盖了34/30nm的吸收/发射范围，这为通过操纵胆蛋白和蛋白质微环境的构象灵活性来调整设计的胆蛋白的光谱图带来了令人兴奋的前景

这项工作也不局限于胆汁。从头设计的天线复合物可以在更宽的紫外-可见光谱范围内获取光，以增强光合能量的捕获和转化，而具有可调激发/发射最大值的荧光报告探针将是有用的生物化学工具