电子视频技术:捕捉细胞膜中蛋白质和脂质动态的新突破

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伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(2024USNews美国大学排名:35)的研究人员与乔治亚理工学院的合作伙伴首次展示了一种名为“电子视频技术”的创新方法,成功捕捉到了细胞膜中蛋白质和脂质之间微妙的动态舞蹈。这项技术的突破性在于它能够记录生物分子的动态过程,突破了传统显微镜只能拍摄固定分子静态图像的限制。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的材料科学与工程教授钱晨和最近毕业的约翰·W·史密斯开发了一种结合电子显微镜和计算模型的方法,使他们能够记录脂质和蛋白质在水中的复杂动态。研究结果发表在《科学进展》杂志上。

电子视频技术的突破与合作背景

电子显微镜技术通常依赖于冷冻或固定的样本,这使得科学家们只能推测分子的运动和相互作用。然而,通过将水滴包裹在石墨烯片之间,研究人员能够在电子显微镜的真空环境中观察纳米盘在其自然水环境中的运动。研究人员通过结合一种新颖的基于水的透射电子显微镜方法和详细的原子级计算模型,实现了视频记录。这一技术的突破不仅展示了膜蛋白的运动影响范围比通常认为的要大,还发现纳米盘在剧烈运动后能够恢复到正常状态。

伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校与乔治亚理工学院的合作不仅仅是一次学术上的联手,更是全球大学与半导体公司和政府合作的一个缩影。全球各地的大学正在与半导体公司和政府合作,以填补当前和未来的职位空缺,保持课程的最新和相关性,并为在职工程师更新和扩展技能。芯片行业的人才短缺被反复提及为首要挑战,背后有多个关键驱动因素和更多领域特定的需求。电子产品的普及和智能化需要新的芯片架构、更多的硬件-软件协同设计以及跨学科工程师的交叉培训。地缘政治竞争和疫情相关的供应链问题促使政府投入大量资源进行培训和教育,以实现关键组件和材料的本地化生产。

传统电子显微镜的局限性

传统的电子显微镜技术在研究分子动态方面存在显著的局限性。通常,这些技术依赖于冷冻或固定的样本,这使得科学家们只能推测分子的运动和相互作用。最近发表在《自然通讯》上的一篇文章中,研究人员介绍了一种利用核磁共振(NMR)光谱技术表征溶液中大蛋白质结构和动态的新方法。他们提出了一种突破性的方法,利用深度神经网络(DNN)来转换均匀13C标记蛋白质的13C-1H相关光谱。NMR光谱技术在材料科学、化学、结构生物学和临床诊断中是一种强大的工具,但其固有的不敏感性和生物分子系统的尺寸限制一直是一个挑战。

新方法的创新与应用

伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和乔治亚理工学院的研究团队开发的电子视频技术,通过结合电子显微镜和计算模型,克服了传统方法的局限性。耶鲁大学的研究团队也开发了一种新型高分辨率显微技术,首次在原生膜环境中以原子级别观察呼吸动态过程。这项新技术结合了单颗粒分析和冷冻电子断层扫描(cryo-ET)两种显微技术,能够在动物模型中成像线粒体,并开发了新的计算方法来解决高分辨率冷冻电子显微镜(cryo-EM)图像分析中的瓶颈问题。该技术使研究团队能够以前所未有的分辨率观察细胞器内的蛋白质组装,并研究疾病模型中这些蛋白质结构的变化。

未来的研究方向与应用前景

研究人员计划使用这种技术研究其他类型的膜蛋白和分子。跨膜蛋白在细胞能量利用、分子运输、信号传导和膜稳态维持等过程中起关键作用。尽管跨膜蛋白在药物开发中具有巨大潜力,但其重组表达面临诸多挑战,如膜定位、疏水性、蛋白质毒性、膜整合和折叠、结构复杂性和低表达水平等。Sino Biological公司提供三种基于HEK293表达系统的多次跨膜蛋白开发平台:病毒样颗粒(VLP)平台、洗涤剂胶束平台和纳米盘平台。这些平台通过不同的技术手段,确保跨膜蛋白在其天然状态下被检测和使用,适用于免疫化、抗体筛选、SPR/BLI分析、ELISA等多种应用。

综合总结

伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校与乔治亚理工学院的合作展示了电子视频技术在捕捉细胞膜中蛋白质和脂质之间动态舞蹈方面的巨大潜力。这项技术突破了传统显微镜的局限,使科学家们能够在自然环境中观察分子的动态过程。通过结合电子显微镜和计算模型,研究人员不仅揭示了膜蛋白的运动影响范围,还展示了纳米盘在剧烈运动后的恢复能力。未来,这项技术有望在研究其他类型的膜蛋白和分子方面发挥重要作用,推动科学和医学的进步。

总的来说,电子视频技术的开发和应用不仅是科学研究的一大进步,也展示了跨学科合作和技术创新的重要性。随着技术的不断发展,我们有理由相信,这项技术将在未来的生物医学研究中发挥越来越重要的作用,为人类健康和疾病治疗带来新的希望。

参考新闻资料:

  1. Electron videography captures moving dance between proteins and lipids
  2. Chip Industry Talent Shortage Drives Academic Partnerships
  3. Deep Neural Networks for Methyl NMR Spectroscopy of Large Proteins
  4. In situ microscopy gives atomic-level view of mitochondria
  5. Exploring the significance of transmembrane protein expression

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