Двойное ковалентное связывание биливердина в ближне-инфракрасных флуоресцентных белках предотвращает их протеолитическую деградацию

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В настоящей работе мы проанализировали как двойное ковалентное связывание лиганда биливердина (BV) в ближне-инфракрасном флуоресцентном белке iRFP670, содержащем два ключевых остатка цистеина, влияет на устойчивость биомаркера к протеолитической деградации. Ранее выявлено, что ковалентное присоединение BV одновременно к двум ключевых остаткам цистеина является причиной наибольшего квантового выхода флуоресценции BV-содержащих ближне-инфракрасных флуоресцентных белков (NIR-FP) с двумя ключевыми остатками цистеина по сравнению с остальными BV-содержащими NIR-FP. Наши данные указывают на то, что ковалентное связывание BV в NIR-FP с двумя ключевыми остатками цистеина одновременно с двумя участками полипептидной цепи, которая, помимо этого, формирует узел типа восьмерки, приводит к экранированию в них многих сайтов расщепления протеолитическими ферментами трипсином и химотрипсином. Как следствие, при ковалентном связывании BV в NIR-FP одновременно с двумя ключевыми остатками цистеина не только стабилизируется их структура, но и может возрастать их устойчивость к протеолитической деградации, что определяет клеточную стабильность биомаркеров и важно для их использования в качестве флуоресцентных меток в клетке.

Об авторах

Ольга В. Степаненко

Институт цитологии РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: sov@incras.ru
Россия, 194064, Санкт-Петербург

Олеся В. Степаненко

Институт цитологии РАН

Email: sov@incras.ru
Россия, 194064, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Abagyan R., Totrov M., Kuznetsov D. 1994. ICM-A New Method for protein modeling and design: applications to docking and structure prediction from the distorted native conformation. J. Comput. Chem. V. 15. P. 488.
  2. Baloban M., Shcherbakova D.M., Pletnev S., Pletnev V.Z., Lagarias J.C., Verkhusha V.V. 2017. Designing brighter near-infrared fluorescent proteins: insights from structural and biochemical studies. Chem. Sci. V. 8. P. 4546. https://doi.org/10.1039/c7sc00855d
  3. Bellini D., Papiz M.Z. 2012. Dimerization properties of the RpBphP2 chromophore-binding domain crystallized by homologue-directed mutagenesis. Acta Crystallogr. D Biol. Crystallogr. V. 68. P. 1058. https://doi.org/10.1107/S0907444912020537
  4. Berkelman T.R., Lagarias J.C. 1986. Visualization of bilin-linked peptides and proteins in polyacrylamide gels. Anal. Biochem. V. 156. P. 194. https://doi.org/10.1016/0003-2697(86)90173-9
  5. Buhrke D., Tavraz N.N., Shcherbakova D.M., Sauthof L., Moldenhauer M., Velazquez Escobar F., Verkhusha V.V., Hildebrandt P., Friedrich T. 2019. Chromophore binding to two cysteines increases quantum yield of near-infrared fluorescent proteins. Sci. Rep. V. 9. P. 1866. https://doi.org/10.1038/s41598-018-38433-2
  6. Chernov K.G., Redchuk T.A., Omelina E.S., Verkhusha V.V. 2017. Near-Infrared fluorescent proteins, biosensors, and optogenetic tools engineered from phytochromes. Chem. Rev. V. 117. P. 6423. https://doi.org/10.1021/acs.chemrev.6b00700
  7. Diaz-Gonzalez F., Milano M., Olguin-Araneda V., Pizarro-Cerda J., Castro-Cordova P., Tzeng S.C., Maier C.S., Sarker M.R., Paredes-Sabja D. 2015. Protein composition of the outermost exosporium-like layer of Clostridium difficile 630 spores. J. Proteomics. V. 123. P. 1. https://doi.org/10.1016/j.jprot.2015.03.035
  8. Dutta S., Burkhardt K., Swaminathan G.J., Kosada T., Henrick K., Nakamura H., Berman H.M. 2008. Data deposition and annotation at the worldwide protein data bank. Methods Mol. Biol. V. 426. P. 81. https://doi.org/10.1007/978-1-60327-058-8_5
  9. Hsin J., Arkhipov A., Yin Y., Stone J.E., Schulten K. 2008. Using VMD: an introductory tutorial. Curr. Protoc. Bioinformatics. Chapter 5: Unit 5.7.
  10. Kapitulnik J., Maines M.D. 2012. The role of bile pigments in health and disease: effects on cell signaling, cytotoxicity, and cytoprotection. Front. Pharmacol. V. 3. P. 136. https://doi.org/10.3389/fphar.2012.00136
  11. Komatsu N., Aoki K., Yamada M., Yukinaga H., Fujita Y., Kamioka Y., Matsuda M. 2011. Development of an optimized backbone of FRET biosensors for kinases and GTPases. Mol. Biol. Cell. V. 22(23). P. 4647. https://doi.org/10.1091/mbc.E11-01-0072
  12. Krey J.F., Sherman N.E., Jeffery E.D., Choi D., Barr-Gillespie P.G. 2015. The proteome of mouse vestibular hair bundles over development. Sci. Data. V. 2. P. 150047. https://doi.org/10.1038/sdata.2015.47
  13. Laemmli U.K. 1970. Cleavage of structural proteins during the assembly of the head of bacteriophage T4. Nature. V. 227. P. 680. https://doi.org/10.1038/227680a0
  14. Li L., Shemetov A.A., Baloban M., Hu P., Zhu L., Shcherbakova D.M., Zhang R., Shi J., Yao J., Wang L.V., Verkhusha V.V. 2018. Small near-infrared photochromic protein for photoacoustic multi-contrast imaging and detection of protein interactions in vivo. Nat. Commun. V. 9. P. 2734. https://doi.org/10.1038/s41467-018-05231-3
  15. Matlashov M.E., Shcherbakova D.M., Alvelid J., Baloban M., Pennacchietti F., Shemetov A.A., Testa I., Verkhusha V.V. 2020. A set of monomeric near-infrared fluorescent proteins for multicolor imaging across scales. Nat. Commun. V. 11. P. 239. https://doi.org/10.1038/s41467-019-13897-6
  16. Merritt E.A., Bacon D.J. 1997. Raster3D: photorealistic molecular graphics. Methods Enzymol. V. 277. P. 505. https://doi.org/10.1016/S0076-6879(97)77028-9
  17. Mine Y., Ma F., Lauriau S. 2004. Antimicrobial peptides released by enzymatic hydrolysis of hen egg white lysozyme. J. Agric. Food Chem. V. 52(5). P. 1088. https://doi.org/10.1021/jf0345752
  18. Proctor V.A., Cunningham F.E. 1988. The chemistry of lysozyme and its use as a food preservative and a pharmaceutical. Crit. Rev. Food Sci. Nutr. V. 26. P. 359. https://doi.org/10.1080/10408398809527473
  19. Qian Y., Piatkevich K.D., Mc Larney B., Abdelfattah A.S., Mehta S., Murdock M.H., Gottschalk S., Molina R.S., Zhang W., Chen Y., Wu J., Drobizhev M., Hughes T.E., Zhang J., Schreiter E. et al. 2019. A genetically encoded near-infrared fluorescent calcium ion indicator. Nat. Methods. V. 16. P. 171. https://doi.org/10.1038/s41592-018-0294-6
  20. Rodriguez E.A., Campbell R.E., Lin J.Y., Lin M.Z., Miyawaki A., Palmer A.E., Shu X., Zhang J., Tsien R.Y. 2017. The growing and glowing toolbox of fluorescent and photoactive proteins. Trends Biochem. Sci. V. 42. P. 111. https://doi.org/10.1016/j.tibs.2016.09.010
  21. Schagger H. 2006. Tricine-SDS-PAGE. Nat. Protoc. V. 1. P. 16. https://doi.org/10.1038/nprot.2006.4
  22. Shcherbakova D.M., Baloban M., Pletnev S., Malashkevich V.N., Xiao H., Dauter Z., Verkhusha V.V. 2015. Molecular basis of spectral diversity in near-infrared phytochrome-based fluorescent proteins. Chem. Biol. V. 22. P. 1540. https://doi.org/10.1016/j.chembiol.2015.10.007
  23. Shcherbakova D.M., Cox Cammer N., Huisman T.M., Verkhusha V.V., Hodgson L. 2018a. Direct multiplex imaging and optogenetics of Rho GTPases enabled by near-infrared FRET. Nat. Chem. Biol. V. 14. P. 591. https://doi.org/10.1038/s41589-018-0044-1
  24. Shcherbakova D.M., Stepanenko O.V., Turoverov K.K., Verkhusha V.V. 2018b. Near-infrared fluorescent proteins: multiplexing and optogenetics across scales. Trends Biotechnol. V. 36. P. 1230. https://doi.org/10.1016/j.tibtech.2018.06.011
  25. Shin J.B., Pagana J., Gillespie P.G. 2009. Twist-off purification of hair bundles. Methods Mol. Biol. V. 493. P. 241. https://doi.org/10.1007/978-1-59745-523-7_14
  26. Stepanenko O.V., Baloban M., Bublikov G.S., Shcherbakova D.M., Stepanenko O.V., Turoverov K.K., Kuznetsova I.M., Verkhusha V.V. 2016. Allosteric effects of chromophore interaction with dimeric near-infrared fluorescent proteins engineered from bacterial phytochromes. Sci. Rep. V. 6. P. 18750. https://doi.org/10.1038/srep18750
  27. Stepanenko O.V., Kuznetsova I.M., Turoverov K.K., Stepanenko O.V. 2022. Impact of double covalent binding of BV in NIR FPs on their spectral and physicochemical properties. Int. J. Mol. Sci. V. 23. P. 7347. https://doi.org/10.3390/ijms23137347
  28. Stepanenko O.V., Stepanenko O.V., Bublikov G.S., Kuznetsova I.M., Verkhusha V.V., Turoverov K.K. 2017a. Stabilization of structure in near-infrared fluorescent proteins by binding of biliverdin chromophore. J. Mol. Str. V. 1140. P. 22. https://doi.org/10.1016/j.molstruc.2016.10.095
  29. Stepanenko O.V., Stepanenko O.V., Kuznetsova I.M., Shcherbakova D.M., Verkhusha V.V., Turoverov K.K. 2017b. Interaction of biliverdin chromophore with near-infrared fluorescent protein BphP1-FP engineered from bacterial phytochrome. Int. J. Mol. Sci. V. 18. P. 1009. https://doi.org/10.3390/ijms18051009
  30. Stepanenko O.V., Stepanenko O.V., Shpironok O.G., Fonin A.V., Kuznetsova I.M., Turoverov K.K. 2019. Near-Infrared markers based on bacterial phytochromes with phycocyanobilin as a chromophore. Int. J. Mol. Sci. V. 20. P. 6067. https://doi.org/10.3390/ijms20236067
  31. Subach O.M., Barykina N.V., Anokhin K.V., Piatkevich K.D., Subach F.V. 2019. Near-infrared genetically encoded positive calcium indicator based on GAF-FP bacterial phytochrome. Int. J. Mol. Sci. V. 20. P. 3488. https://doi.org/10.3390/ijms20143488
  32. Weissleder R. 2001. A clearer vision for in vivo imaging. Nat. Biotechnol. V. 19. P. 316. https://doi.org/10.1038/86684
  33. Yu D., Gustafson W.C., Han C., Lafaye C., Noirclerc-Savoye M., Ge W.P., Thayer D.A., Huang H., Kornberg T.B., Royant A., Jan L.Y., Jan Y.N., Weiss W.A., Shu X. 2014. An improved monomeric infrared fluorescent protein for neuronal and tumour brain imaging. Nat. Commun. V. 5. P. 3626. https://doi.org/10.1038/ncomms4626

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2.

Скачать (137KB)
Метаданные
3.

Скачать (1MB)
Метаданные
4.

Скачать (851KB)
Метаданные
5.

Скачать (692KB)
Метаданные

© Ольга В. Степаненко, Олеся В. Степаненко, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».