Deriving Ligand Orientation in Weak Protein-Ligand Complexes by DEEP-STD NMR Spectroscopy in the Absence of Protein Chemical-Shift Assignment.
Deriving Ligand Orientation in Weak Protein-Ligand Complexes by DEEP-STD NMR Spectroscopy in the Absence of Protein Chemical-Shift Assignment.
复制标题
在没有蛋白质化学班次分配的情况下，通过深-STD NMR光谱在弱蛋白质配合物中得出配体方向。
DOI：
10.1002/cbic.201800568
复制
发表时间：
2019-02-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Angulo J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Nepravishta R;Walpole S;Tailford L;Juge N;Angulo J
差异表位映射饱和转移差(Depth-STD)核磁共振谱是近年来发展起来的一种用于阐明蛋白质-配体弱相互作用的结构和药效团的有效方法，因为它报告了有关配体取向和结合口袋结构的关键信息1。该方法依赖于结合部位蛋白质残基的选择性饱和，并通过观察配体来生成差异表位图，该图描述了蛋白质残基在结合状态下与配体接触的性质。选择性饱和需要了解蛋白质残基的化学位移分配，这可以通过核磁共振光谱实验获得，也可以从3D结构预测得到。在这里，我们提出了一个简单的实验程序，将深层STD核磁共振方法扩展到蛋白质配体的情况，在这种情况下，蛋白质的光谱分配是不可用的。这是通过实验识别存在于受体蛋白表面结合热点中的残基的化学位移来实现的，方法是结合顺磁探针进行2D核磁共振实验。
Differential epitope mapping saturation transfer difference (DEEP‐STD) NMR spectroscopy is a recently developed powerful approach for elucidating the structure and pharmacophore of weak protein–ligand interactions, as it reports key information on the orientation of the ligand and the architecture of the binding pocket.1 The method relies on selective saturation of protein residues in the binding site and the generation of a differential epitope map by observing the ligand, which depicts the nature of the protein residues making contact with the ligand in the bound state. Selective saturation requires knowledge of the chemical‐shift assignment of the protein residues, which can be obtained either experimentally by NMR spectroscopy or predicted from 3D structures. Herein, we propose a simple experimental procedure to expand the DEEP‐STD NMR methodology to protein–ligand cases in which the spectral assignment of the protein is not available. This is achieved by experimentally identifying the chemical shifts of the residues present in binding hot‐spots on the surface of the receptor protein by using 2D NMR experiments combined with a paramagnetic probe.
登录
查看更多内容
影响因子：
5.6
作者：
Zerbe BS;Hall DR;Vajda S;Whitty A;Kozakov D
通讯作者：
Kozakov D
影响因子：
3
作者：
Viegas, Aldino;Manso, Joao;Cabrita, Eurico J.
通讯作者：
Cabrita, Eurico J.
影响因子：
3.8
作者：
Bernini, Andrea;Venditti, Vincenzo;Niccolai, Neri
通讯作者：
Niccolai, Neri
影响因子：
5.6
作者：
Lexa, Katrina W.;Carlson, Heather A.
通讯作者：
Carlson, Heather A.
影响因子：
5.6
作者：
Niccolai, N;Spiga, O;Temussi, PA
通讯作者：
Temussi, PA