这里我们将讨论位于伽马蛋白菌膜上的鞭毛的结构。蛋白质系统使这些生物体有可能感知并移动到有利的环境。

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2013年以前鞭毛蛋白结构的测定

为了更好地了解这些蛋白在自然环境中的作用，我们需要关于鞭毛蛋白结构的信息。2012年，Stock等人的一篇综述表明，各种技术的结合可以对这些蛋白质的结构进行良好的阐释[1]。当时，X射线晶体学和单颗粒分析电镜主要用于解析鞭毛运动结构的架构。虽然这些技术是测定蛋白质结构的有力工具，但近几年来，原位成像技术已经取代了这些技术。

目前用于解析蛋白质近原生状态的最强大的成像工具之一是冷冻电子断层扫描。这种技术可以在分子分辨率下对细胞形态进行成像。通过倾斜样品，可以生成分辨率高达5埃的3D图像[2]。最近，在鞭毛运动蛋白的研究中科学家使用冷冻电子断层扫描加速了对这些复杂蛋白结构的理解。

蛋白质结构的成像

2019年，Kaplan等人研究表明，在原位对鞭毛马达的结构进行大分子分辨率的成像是可行的[3]。研究人员利用冷冻电子断层扫描，对γ-保护细菌中双定子系统的结构进行了成像，分辨率高达10nm。通过子图平均计算出倾斜图像的三维重建。研究人员对三种不同的定子系统架构进行了比较，结合生物信息同源性分析，发现架构和离子依赖性之间存在相关性，并推测存在进化途径。

分析化学感应阵列的进化

在Ortega等人进行的另一项研究中，冷冻电子断层扫描与生物信息学的结合也被证明可以成功用于研究控制大肠杆菌鞭毛运动的化学感应机制的进化起源[4]。用冷冻电子断层扫描对正常和应激条件下的蛋白复合物进行图像拍摄，之后计算3D子图平均值，以了解各种γ-保护细菌中不同的化学感应架构。当比较正常和应激条件下的架构时，发现其中一类的化学感应阵列发生了变化。这种效果，通过冷冻电子断层扫描成像，以及系统发育分析和同源分析的数据表明，在大肠杆菌化学感应阵列的进化过程中，发生了连续的步骤，如成分的损失和蛋白质域的交换。

冷冻电子断层扫描的未来

冷冻电镜开启了高分辨率原位研究复杂鞭毛运动复合体的可能性。随着这一强大技术的进一步成熟，我们可以期待获得更高分辨率的结构数据。然而，冷冻电子断层扫描也是一项特别复杂的技术。在Delmic，我们设计的解决方案可以显著改善和简化冷冻电子断层扫描的工作流程。

查看我们之前介绍我们一体化冷冻荧光显微镜METEOR的博客文章，以获得更多关于该系统的信息，以及如何提高您的工作流程。

参考文献

[1] Stock, D., Namba, K., & Lee, L. K. (2012). Nanorotors and self-assembling macromolecular machines: The torque ring of the bacterial flagellar motor. Current Opinion in Biotechnology, 23(4), 545–554. https://doi.org/10.1016/j.copbio.2012.01.008

[2] Danev, R., Yanagisawa, H., & Kikkawa, M. (2019). Cryo-Electron Microscopy Methodology: Current Aspects and Future Directions. Trends in Biochemical Sciences, 44(10), 837–848. https://doi.org/10.1016/j.tibs.2019.04.008

[3] Kaplan, M., Ghosal, D., Subramanian, P., Oikonomou, C. M., Kjaer, A., Pirbadian, S., Ortega, D. R., Briegel, A., El-Naggar, M. Y., & Jensen, G. J. (2019). The presence and absence of periplasmic rings in bacterial flagellar motors correlates with stator type. ELife, 8. https://doi.org/10.7554/elife.43487

[4] Ortega, D. R., Yang, W., Subramanian, P., Mann, P., Kjær, A., Chen, S., Watts, K. J., Pirbadian, S., Collins, D. A., Kooger, R., Kalyuzhnaya, M. G., Ringgaard, S., Briegel, A., & Jensen, G. J. (2020). Repurposing a chemosensory macromolecular machine. Nature Communications, 11(1). https://doi.org/10.1038/s41467-020-15736-5