来自美国著名的贝尔医学院（Baylor College of Medicine）Verna和Marrs McLean生化与分子生物学系（Verna and Marrs McLean Department of Biochemistry and Molecular Biology ）大分子成像国家中心，以及德克萨斯大学西南医学中心（University of Texas Southwestern Medical Center）的研究人员利用低温电子显微镜（Electron cryomicroscopy）技术首次获得了结合在GroES上的分子伴侣GroEL（SR398）单环突变的构造，从而发现当环境条件与蛋白天然环境一致时，蛋白以及多蛋白质聚合物（multiprotein assemblies）会表现出与静态时不同的作用或动力学——而这正是目前大多科学家研究蛋白的状态，这对于蛋白研究来说是一个警告。这一研究成果公布在最新出版的《Structure》杂志上。
这一研究报告第一作者是来自贝尔医学院的陈东华（Dong-Hua Chen，音译），第二作者为德州大学西南医学中心的宋久利（Jiu-Li Song，音译）。
原文检索：
Structure, Vol 14, 1711-1722, November 2006
An Expanded Conformation of Single-Ring GroEL-GroES Complex Encapsulates an 86 kDa Substrate
[Abstract]
蛋白质折叠有两种形式，一种是蛋白质能自发的获得其成熟的构型，这种能力被称为自我装配（Self-assemby）；另外一种情况下，蛋白可能会采取一种与最终构型不同的稳定构型，这种蛋白不能进行自我装配，它们形成正确的结构需要分子伴侣（Chaperone）协助。
分子伴侣家族庞大，包括Hsp70、Hsp40 和Hsp10等，其中Hsp60在大肠杆菌中称为GroEL，Hsp10在大肠杆菌中称为GroES，大肠杆菌GroEL是同型寡聚复合体，由14个相对分子质量58×103亚基组成背靠背的双环结构，在新生蛋白质的正确折叠和组装以及在热或化学逆境下变性蛋白质的恢复过程中起重要作用，也帮助折叠错误的蛋白分子逆转——折叠错误的蛋白与许多神经退化性疾病有关。
在这篇研究报告中，chen等人利用低温电子显微镜得到了GroEL蛋白突变体在仿天然环境下（native-like environment）单个分子的详细二维图像，然后利用计算机和生物信息学方法，他们将这些图像整合成三维图像，演示这些蛋白的动力学。
奇怪的是，当研究人员组合GroEL突变体和GroES蛋白时发现在得到的三种结构中，有两种与他们预期的相同，但是第三种结构看起来十分奇怪，就像是一个鼓起来的气球。研究人员表示这是一种从未被观测到的一种膨胀。
因此研究人员认为说明在原始天然环境和研究环境中，不同的蛋白质可能具有不同的形状而影响其功能，这也就是说目前的许多蛋白研究可能会造成一些误解，大分子性能表现研究需要在溶液环境中进行。
（生物谷：张迪）
附：
如何进行蛋白设计？
Imagine能根据需要来构建一种全新的蛋白——任何小分子的生物传感器，或者一种新型的酶。这不纯粹是幻想，计算结构生物学（Computational structural biology）能帮助我们实现这一想法。
世界上的许多研究团队一样，来华盛顿大学的HHMI研究员David Baker教授也已经开始初步设计新蛋白和蛋白的折叠，计算能折叠形成具有自然界中未被发现的酶活性的氨基酸序列。这种可行性仅仅受我们想象力的限制：绘制设计一种核酸内切酶来防止疟疾，检测生物恐怖试剂的分子传感器，或者一种阻止HIV进化的疫苗。
科学家们已经多年尝试开发一种能根据氨基酸序列来简易地预测蛋白结构的方法。想象只要具备一种生物的基因组的序列，科学家们就能够刻画出这种生物的每一种蛋白的结构，这将使得单从基因序列无法发现的蛋白的生物分子相互作用、结构同源性、功能作用和潜在的药物靶标得到揭示 。
虽然还存在漫长的路要走，但是在算法的改善和计算能力的增强的情况下，在蛋白结构预测和设计方面的令人兴奋进展一定到来。
Structure Prediction
二十世纪七十年代利用RNAase进行的经典的实验证明了蛋白折叠所需的信息全部存在于自身的氨基酸序列中。这表明蛋白结构预测能直接进行。但是从序列到结构的预测就像是生物学中的“天气预报”，存在着困难。因为尽管一种相对小的蛋白也会存在着多种可能的构像。根据Levinthal's Paradox，假设每种氨基酸具有自由的三种轴对称转动度，含100个氨基酸残基的序列具有3100的可能构型。
为了攻克这个问题，David Baker等人已经开发了一种叫做ROSETTA的计算机程序，它的核心部分是一种计算给定蛋白构象的能量的方法。消除不可能的蛋白结构，例如暴露于溶剂中的疏水结构，该程序对所有的蛋白折叠的画面进行取样，检测大约一百万种具有最低能量结构的可能构象。
为了检验这一研究，自从1998年开始，David Baker和他的同事参加了一个叫做CASP (Critical Assessment of techniques for protein Structure Prediction; http://www.predictioncenter.org/)的世界性的结构预测实验，进入了ROSETTA预测程序的利用阶段。CASP于十多年前创立，是一种结构生物学证明平台，是一种要求参与者在蛋白结构被阐明担未公开的情况下预测蛋白的形状的团体性实验和竞争。然后这些预测与正确的结构相比较，举行会议讨论得到的结果，确定最具前景的预测方法和剩下仍未解决的最重大问题。虽然目前还没有一种算法能得到完全正确的结构，但是ROSETTA在这些测试中表现良好，并且每年我们的预测与其他小组的预测更加接近。
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