核磁共振研究蓝光诱导的LOV2-Rit(PB)与膜相互作用的机制

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31800645
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0502.分子生物物理
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Optogenetics is a biological technique that controls cell activities by the use of light. It has become a novel tool for the investigation of membrane proteins. The C-terminal polybasic domain of peripheral membrane protein Rit1 (Rit(PB)), which binds to the plasma membrane reversibly to achieves spatiotemporal control of Rit1 function as a small GTPase. However, lack of precise interaction regulation methods limited the mechanism study of Rit(PB) membrane binding. Using light to control the interaction between Rit(PB) and membrane will help us study the membrane binding mechanism. In this proposal, we aim to construct LOV2-Rit(PB), which binds to plasma membrane upon blue light excitation. Using high resolution NMR spectroscopy, we will study the mechanism that how LOV2 regulates the membrane binding function of Rit(PB).Then we will screen the membrane mimetic system as well as the lipid composition that can interact with Rit(PB) based on LOV2-Rit(PB) system, and try to elucidate the lipid recognition and interaction mechanism of Rit(PB) with membrane.
光遗传学是通过光调控生命活动的生物技术,近年来已经成为膜蛋白研究的新工具。本项目的研究对象Rit(PB)是外周膜蛋白Rit1的C端Polybasic domain。Rit(PB)通过与质膜的可逆结合使得Rit1蛋白在相应的时间和空间中发挥小GTP酶的功能。由于Rit(PB)与膜相互作用在体外很难被精准调控,膜结合的研究还相对匮乏。而利用光来调控Rit(PB)与膜相互作用,有助于我们对膜结合的机制进行深入理解。在本项目中,我们拟利用一种新型光遗传学工具LOV2,构建光控的LOV2-Rit(PB)与生物膜相互作用的体系。利用核磁共振手段,研究蓝光通过LOV2对Rit(PB)功能进行调控的机制。再以LOV2-Rit(PB)体系为基础筛选与Rit(PB)相互作用的膜体系和磷脂组成,探索Rit(PB)的磷脂识别和与膜相互作用的机制。

结项摘要

LOV2-Rit(PB)是由光受体LOV2和能与PI磷脂结合的polybasic(PB)结构域融合构建的一个光遗传学工具。在蓝光激发时,它能够选择性并可逆地与质膜发生相互作用,而在黑暗中,它能够释放并回到胞质中。然而LOV2-Rit(PB)的光控机制和膜结合机制尚未研究清楚。在本项目中,我们利用液体核磁共振、liposome pulldown法,SPR法等技术,发现LOV2-Rit(PB)能与含有磷酸化的PI磷脂的体外膜体系发生相互作用,特别是质膜上富含的一种酸性磷脂PI(4,5)P2。在黑暗中,LOV2通过空间位阻干扰膜结合,而光照可以将活性释放。核磁滴定和单位点突变的结果表明,正电氨基酸和疏水氨基酸对于其膜结合都是必须的,表明其膜结合是一种特异性的机制。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Structural Determinants for Light-Dependent Membrane Binding of a Photoswitchable Polybasic Domain
光可切换多碱域的光依赖性膜结合的结构决定因素。
  • DOI:
    10.1021/acssynbio.0c00571
  • 发表时间:
    2021-03-09
  • 期刊:
    ACS SYNTHETIC BIOLOGY
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Li, Ling;He, Lian;Zhu, Lei
  • 通讯作者:
    Zhu, Lei

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其他文献

The participation of a neurocircuit from the paraventricular thalamus to amygdala in the depressive like behavior
从室旁丘脑到杏仁核的神经回路参与抑郁样行为
  • DOI:
    10.1016/j.neulet.2010.11.007
  • 发表时间:
    2011-01
  • 期刊:
    Neuroscience Letters
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    朱磊;吴亮;余波;刘星
  • 通讯作者:
    刘星
从夹卷的角度探讨雾不同阶段微物理量的变化机理
  • DOI:
    10.3878/j.issn.1006-9895.2102.20189
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    大气科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴诗晓;陆春松;朱磊;高思楠;吕晶晶
  • 通讯作者:
    吕晶晶
黄芩苷对HT-29细胞炎症模型PI3K/NF-κB信号通路的影响及机制探讨
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  • 期刊:
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  • 作者:
    蒋寅;刘军楼;朱磊;沈洪
  • 通讯作者:
    沈洪
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    2021
  • 期刊:
    通信学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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全国统一碳市场对电力行业减排的影响分析
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    环境经济研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱磊;梁壮;谢俊;高霁;王昊;高硕;曾炳昕
  • 通讯作者:
    曾炳昕

其他文献

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朱磊的其他基金

核磁共振研究PB结构域与磷脂酰肌醇4,5二磷酸相互作用的分子机制
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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