The mechanisms of catalysis and ligand binding for the SARS-CoV-2 NSP3 macrodomain from neutron and x-ray diffraction at room temperature.
The mechanisms of catalysis and ligand binding for the SARS-CoV-2 NSP3 macrodomain from neutron and x-ray diffraction at room temperature.
复制标题
DOI：
10.1126/sciadv.abo5083
复制
发表时间：
2022-05-27
期刊：
影响因子：
13.6
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）（Mac1）的非结构蛋白3（NSP3）宏结构域去除了腺苷二磷酸（ADP）核糖基化翻译后修饰，在导致2019年冠状病毒病大流行的病毒的免疫逃避能力中发挥关键作用。在这里，我们确定了中子和X射线晶体结构的SARS-CoV-2 NSP3宏域使用多种晶体形式，温度和pH值，在整个载脂蛋白和ADP-核糖结合状态。我们的特点广泛的溶剂化的Mac 1活性位点和可视化如何水网络重组后，ADP-核糖和非天然配体的结合，鼓舞人心的战略取代沃茨，以增加Mac 1抑制剂的效力。通过中子晶体学确定活性位点水分子的精确取向和关键催化位点残基的质子化状态表明，冠状病毒宏域的催化机制不同于针对人类MacroD2提出的底物辅助机制。这些数据引发了对宏域催化机制的重新评估，并将指导Mac 1抑制剂的优化。SARS-CoV-2 NSP3宏结构域的中子和X射线结构为催化机制和抑制剂优化提供了信息。
The nonstructural protein 3 (NSP3) macrodomain of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) (Mac1) removes adenosine diphosphate (ADP) ribosylation posttranslational modifications, playing a key role in the immune evasion capabilities of the virus responsible for the coronavirus disease 2019 pandemic. Here, we determined neutron and x-ray crystal structures of the SARS-CoV-2 NSP3 macrodomain using multiple crystal forms, temperatures, and pHs, across the apo and ADP-ribose–bound states. We characterize extensive solvation in the Mac1 active site and visualize how water networks reorganize upon binding of ADP-ribose and non-native ligands, inspiring strategies for displacing waters to increase the potency of Mac1 inhibitors. Determining the precise orientations of active site water molecules and the protonation states of key catalytic site residues by neutron crystallography suggests a catalytic mechanism for coronavirus macrodomains distinct from the substrate-assisted mechanism proposed for human MacroD2. These data provoke a reevaluation of macrodomain catalytic mechanisms and will guide the optimization of Mac1 inhibitors. Neutron and x-ray structures of the SARS-CoV-2 NSP3 macrodomain inform catalytic mechanism and inhibitor optimization.
登录
查看更多内容
影响因子：
1.7
作者：
Duan, GL;Smith, VH;Weaver, DF
通讯作者：
Weaver, DF
DOI：
10.1107/s0907444910026582
发表时间：
2010-11-01
影响因子：
2.2
作者：
Afonine, Pavel V.;Mustyakimov, Marat;Adams, Paul D.
通讯作者：
Adams, Paul D.
影响因子：
16.6
作者：
Broom A;Rakotoharisoa RV;Thompson MC;Zarifi N;Nguyen E;Mukhametzhanov N;Liu L;Fraser JS;Chica RA
通讯作者：
Chica RA
DOI：
10.1016/j.nima.2014.07.029
发表时间：
2014-11-11
影响因子：
1.4
作者：
Arnold, O.;Bilheux, J. C.;Zikoysky, J.
通讯作者：
Zikoysky, J.
影响因子：
6.1
作者：
Coates, L.;Stoica, A. D.;Cooper, R.
通讯作者：
Cooper, R.