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Posted in | Nanoelectronics

科学家如何发现能千位细菌膜的蛋白质聚集到字符串

Published on July 6, 2009 at 8:51 PM

自汇编和自组织系统是圣杯纳米技术,但是本质导致百万的这样系统几年。 科学家小组看一看唯一在千位细菌膜蛋白质如何能聚集到对精选的化学制品的直接细胞移动在他们的环境里的字符串。 他们的结果提供重要的答案到在生物系统的复杂定期模式如何可以被生成和被修理。

1月 Liphardt,实际生物科学分部,导致显示的研究千位细菌膜蛋白质如何能聚集到对精选的化学制品的直接细胞移动在他们的环境里的字符串。 不仅结果提供重要的答案到复杂定期模式,但是如何可能也提供在 nanodevices 的制造和 nanoelectronic 电路的发展的指针。

“不广泛被感激复杂定期模式可能从简单的结构本能地涌现,但是那是发生了什么这里”,很可能说生物物理学家 1月 Liphardt,导致此研究的。

Liphardt 暂挂与伯克利实验室的实际生物科学分部和加州大学伯克利分校的物理系的联合预约。 他现在是文件的首席作者可用在线在标题名为的科学公立图书馆: “大肠埃希氏菌趋药性网络的组织工会印象与超解决方法光学显微学”。 合著与 Liphardt 的本文是德里克未开发的地区、安 McEvoy, Hari Shroff,加万骗子、 Ned Wingreen 和埃里克 Betzig。

细胞的生存的关键字是其重要要素的方式 - 蛋白质、油脂、核酸等等 - 被安排。 为了使兴旺的细胞,必须为他们的各自活动优选这些要素的组织并且再现为细胞的成功的生成。 真核状态的细胞以明显的亚细胞结构为特色,例如膜细胞器和蛋白质运输系统,复杂组织是容易明显的。 然而,也有在初核质细胞内将被找到的复杂空间的组织,例如象大肠埃希氏菌的杆状的细菌。

“它有保持有些神奇细菌如何能组织和空间分离他们的内部和膜”,说 Liphardt。 “是生物化学上相同的二个细胞可能根据他们空间的组织有非常不同的工作情况。 新技术例如掌上型计算机,我们能正确地发现细胞如何被组织和涉及与生物功能的空间的组织”。

掌上型计算机和趋药性网络

在掌上型计算机技术,目标蛋白质标记与发萤光,当激活由弱的紫外光的标签。 通过保持强度此光充分地低,研究员装 photoactivate 单个蛋白质于罐中。

“因为各自的蛋白质是印象的一次一个,我们可以局限化和计数他们,计算上然后装配所有蛋白质的地点到综合,高精密度的图象”, Liphardt 说。 “与其他技术,我们必须选择在观察大字符串或观察唯一蛋白质之间。 使用掌上型计算机,我们能检查细胞和看到唯一蛋白质,蛋白质二聚体,等等,一直至包含千位蛋白质的大字符串。 这使我们发现各自的蛋白质的相对组织在字符串内的和同时发现字符串如何安排关于互相”。

Liphardt 和他的同事适用掌上型计算机技术于信号蛋白质 E.coli 趋药性网络,请处理细菌移动或远离糖、氨基酸和许多其他可溶解分子以回应环境提示。 因为其要素显示在细胞膜的一个非随机,定期配电器 E.coli 趋药性网络是一个最了解所有生物信号系统并且是学习的细菌空间的组织一个设计。

“趋药性蛋白质成群到局限化对这个细菌细胞的杆的大知觉复杂”, Liphardt 说。 “我们要了解这些字符串如何形成,什么控制他们的范围和密度,并且字符串的蜂窝电话地点如何在生长和分开结实地被维护细胞”。

使用掌上型计算机, Liphardt 和他的同事映射了三蛋白质的蜂窝电话地点中央对趋药性信号网 - Tar、 CheY 和嚼 - 与 15 毫微米一个平均精确度。 他们发现字符串范围分配了没有是一个的范围 “特性”。 例如, Tar 蛋白质三分之一是更小的侧向字符串的一部分和不的大极性字符串。 对超过一百万各自的蛋白质的相对蜂窝电话地点的分析从 326 个细胞确定他们有效地没有被分配也没有附有细胞的特定地点,有被假设。

“” Liphardt 说, “任意侧向蛋白质扩散和蛋白质蛋白质交往很可能是满足生成被观察的复杂,被定购的模式。 此简单的随机自集合结构,在生物膜可能创建和维护定期结构,不用直接 cytoskeletal 介入或活动运输,可能证明普遍在初核质和真核状态的细胞”。

Liphardt 和他的研究小组现在应用掌上型计算机于发信号在真核状态的膜的复杂发现多么普遍随机自集合本质上。 假设生物系统是纳米技术,演示的本质的版本随机自集合能够组织千位蛋白质到各种各样的应用的复杂和再现模式暂挂承诺在纳米技术方面,包括 nanodevices 的制造和 nanoelectronic 电路的发展。

此工作由美国能源部科学办公室资助、能源生物科学程序、 Sloan 和 Searle 基础和国家卫生研究所授予。

伯克利实验室是美国能源部位于伯克利的国家实验室,加利福尼亚。 它开展未保密的科学研究和由加州大学管理。 访问我们的网站在 www.lbl.gov

Last Update: 13. January 2012 19:23

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