Science复活远古“蛋白质”,揭示光合作用的“昨天、今天和明天”

983fd7659163b7059f18c709673a2fbf.jpeg

来源:生物通

复活数十亿年前的酶,揭示了光合作用如何适应氧气的增加。

30bbbd2effa8843b916bd3e18217f5e3.jpeg

两个Rubisco配合物相互作用的冷冻电子显微镜图像。如果溶解度所必需的亚基缺失,单个的酶复合体就会以这种方式相互作用,形成线状结构,即所谓的原纤维。然而,在正常情况下,Rubisco不会形成这样的纤维。 

光合作用的核心生物催化剂Rubisco是地球上最丰富的酶。通过重建数十亿年前的酶,马克斯·普朗克公司的研究人员已经破译了早期光合作用的关键适应性之一。他们的研究结果不仅为现代光合作用的进化提供了洞见,而且为改进光合作用提供了新的动力。

现在的生命完全依赖于像植物和藻类这样的光合作用生物来捕获和转化CO2. 在这些过程的核心是一种叫做Rubisco的酶,它可以捕获超过4000亿吨的CO2每年。今天活着的生物体制造出惊人数量的Rubisco:地球上Rubisco的质量超过了所有人类的质量。为了在全球碳循环中占据主导地位,Rubisco必须不断适应不断变化的环境条件。

德国马尔堡的马克斯·普朗克陆地微生物研究所的一个团队与新加坡大学合作,通过计算和合成方法的结合,现在已经成功地在实验室中复活和研究了数十亿年前的酶。在这个被他们称为“分子古生物学”的过程中,研究人员发现一种全新的成分准备光合作用以适应氧气水平的上升,而不是活性中心的直接突变。

二磷酸核酮糖羧化酶的早期混乱

Rubisco是古老的:它大约在40亿年前的原始代谢中出现,那时地球上还没有氧气。然而,随着产氧光合作用的发明和大气中氧气的增加,这种酶开始催化一个不希望发生的反应,在这个反应中,它把O2错认为CO2产生了对细胞有毒的代谢物。这种混乱的底物范围至今仍给Rubiscos留下疤痕,并限制了光合效率。尽管在含氧环境中进化出来的Rubiscos对CO2更加特异,它们都无法完全摆脱捕氧反应。

CO2增加的分子决定因素,也就是Rubisco的特异性在很大程度上仍然未知。然而,它们对致力于提高光合作用的研究人员非常感兴趣。有趣的是,那些显示CO2增加的Rubiscos特异性招募了一种功能未知的新蛋白质成分。该成分被怀疑与CO2增加有关,但它出现的真正原因仍然难以确定,因为它早在数十亿年前就已经进化了。

通过在实验室里复活古老的蛋白质来研究进化

为了了解更具体的Rubiscos进化中的这一关键事件,马尔堡的马克斯·普朗克陆地微生物研究所和新加坡南洋理工大学的合作者们使用一种统计算法,重现了存在于数十亿年前氧气水平开始上升之前的Rubiscos形式。马克斯·普朗克实验室的研究人员在实验室里复活了这些古老的蛋白质,研究它们的特性。特别是,科学家们想知道Rubisco的新成分是否与更高特异性的进化有关。

“我们希望新成分能以某种方式直接排除Rubisco催化中心的氧气。但事实并非如此。相反,这个新的亚基似乎是进化的调制器:亚基的招募改变了后续突变对Rubisco催化亚基的影响。当这个新成分出现时,以前无关紧要的突变突然对特异性产生了巨大影响。这个新的亚基似乎完全改变了Rubisco的进化潜力。”

一种酶对其新亚基的依赖性

这种“进化调节剂”的功能也解释了这种新蛋白质成分的另一个神秘方面:含有它的Rubisco完全依赖于它,尽管其他形式的Rubisco在没有它的情况下也能正常工作。同样的调节效应解释了其中的原因:当Rubisco与这种小的蛋白质成分结合时,它对突变变得耐受,否则突变会造成灾难性的危害。随着这种突变的积累,Rubisco有效地上瘾于它的新亚基。

总之,这些发现最终解释了为什么Rubisco自从遇到这种新的蛋白质成分后就一直存在。马克斯·普朗克研究小组负责人Georg Hochberg解释说:“这种联系直到现在才被理解的事实突出了进化分析对于理解驱动我们周围生命的生物化学的重要性。像Rubisco这样的生物分子的历史可以告诉我们很多为什么它们是今天的样子。还有很多生物化学现象的进化史我们都不知道。因此,这是一个非常令人兴奋的时刻,作为一名进化生物化学家:几乎整个细胞的分子历史仍在等待被发现。”

回到过去的科学旅行可以为未来提供宝贵的见解

这项研究对于如何提高光合作用也有重要的意义,马克斯普朗克主任Tobias Erb说:“我们的研究告诉我们,改善Rubisco的传统尝试可能一直在错误的地方:多年来,研究只专注于改变Rubisco本身的氨基酸来提高它。我们现在的工作表明,向酶中添加全新的蛋白质成分可能会更有效,并可能开启其他不可能的进化路径。

参考文献

Evolution of increased complexity and specificity at the dawn of form I Rubiscos

未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)大脑研究计划,构建互联网(城市)大脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。

  如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”

9f31c191a887529099d4b1ef4110bae1.jpeg

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/481512.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

文献阅读课14-DIAG-NRE: A Neural Pattern Diagnosis Framework for远程监督关系抽取,模式标注去噪自动化,FN,FP,RL

文章目录abstract1. Introduction2.相关工作3.方法3.1 NRE Models3.2 Pattern Extraction3.3 Pattern Refinement3.4 Weak Label Fusion(WLF)4 Experiments4.1 Experimental Setup4.2 Performance Comparisons4.3 Pattern-based Diagnostic Results4.4 Incremental Diagnosis4.…

“神经网络”的逆袭:图解 80 年 AI 斗争史

转自量子位 | 公众号 QbitAI晓查 发自 凹非寺 有人的地方,就有斗争。华山派有“剑宗”和“气宗”,相互斗了几十年。人工智能界也有“山头”,AI两大派系的斗争早在第一台电子计算机问世前就已经开始了。△ 有三名法国人把两派的势力对决画成图…

文献阅读15-OntoILPER:A logic-based relational learning approach关系抽取,NER+RE

文章目录abstract1.Introduction2.2. Supervised Machine Learning Approaches to Relation Extraction2.1. Statistical Learning Approach2.1.1 Feature-based approaches to RE2.1.2 Kernel-based approaches to RE2.2. Relational Learning Approach2.2.1. Inductive Logic…

人类反超 AI:DeepMind 用 AI 打破矩阵乘法计算速度 50 年记录一周后,数学家再次刷新...

来源:图灵人工智能作者:李梅、施方圆编辑:陈彩娴10 月 5 日,AlphaTensor 横空出世,DeepMind 宣布其解决了数学领域 50 年来一个悬而未决的数学算法问题,即矩阵乘法。AlphaTensor 成为首个用于为矩阵乘法等数…

前沿进展:宏观麦克斯韦妖背后的热力学几何原理

导语热力学强烈限制了静态宏观热扩散系统中的热流动方向,使用时空调制系统能够克服这种限制。近日,科学家提出了时空驱动热扩散的一般理论,揭示了宏观驱动热扩散中潜在的由冷到热的几何热泵效应以及实现热非互易性的限制条件,并实…

文献阅读课16-J-REED: Joint Relation Extraction and Entity Disambiguation,关系抽取实体消歧联合模型,概率图CRF,2017

文章目录abstract1. INTRODUCTION & RELATED WORK2 DOCUMENT PROCESSING3 RELATION PATTERN MINING4 RELATION PATTERN LABELING5 JOINT MODEL6 EXPERIMENTS6.1 Corpora6.2 Systems under Comparison6.3 Experiments on Relation Pattern Extraction6.4 Experiments on Ent…

用 AI 预测 AI,它的未来会是什么?

来源:学术头条人工智能,开始解决越来越多人类尚未解决的问题,且取得了不错的成果。然而,在过去几年中,人工智能领域的科学研究数量呈指数级增长,使得科学家们和从业者们很难及时跟踪这些进展。数据显示&…

文献阅读课17-利用实体BIO标签嵌入和多任务学习进行不平衡数据关系提取,一个句子多关系多实体,ACL2019

文章目录abstract1 Introduction2. Proposed Approach3.实验3.1数据准备3.2 Experiment Settings3.4 分析3.4.1 BIO embedding3.4.2 Effect of Positive/Negative Instance Ratio3.4.3 Effect of Loss Function w/o Multi-tasking4 Related work5 结论Ye, W., et al. (2019). E…

【Brain】登上国际顶刊 PNAS!科学家从理论计算机出发,提出了一个意识模型——「有意识的图灵机」...

来源:墨玫人工智能编译:AI 科技评论组编辑:陈彩娴深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio也点头称赞。5月下旬,国际顶刊《美国国家科学院院刊》(PNAS)发表了一篇其于去年10月接收审核的工作,研究非常…

72名图灵奖获得者的成就

来源:图灵教育从“图灵机”到“图灵测试”,从破译德军的 Enigma 到自杀之谜,图灵一生都是传奇,关于图灵的故事我们不在这里赘述,感兴趣的读者请看文末推荐阅读。今天我们更想聊聊,计算机领域最高奖项 —— …

18-Gm-TransH:Group-Constrained Embedding of Multi-fold Relations in Knowledge Bases,嵌入,transH,n-ary

文章目录abstract1. introduction2 Related Work2.1 Binary Relation Embedding2.2 Multi-fold Relation Embedding3 Group-Constrained Embedding3.1 Framework3.2 Optimizing Method3.3 Proposed Model3.4 Complexity Analysis4.实验4.1 数据集4.2 Link Prediction4.3 Instan…

统计学权威盘点过去50年最重要的统计学思想

来源:量化研究方法作者:陈彩娴、Mr Bear编辑:青暮近日,图灵奖得主、“贝叶斯网络之父”Judea Pearl在Twitter上分享了一篇新论文“What are the most important statistical ideas of the past 50 years?”(过去50年中…

19-A Walk-based Model on Entity Graphs for Relation Extraction(句内多对,多关系,多元,2018ACL

文章目录abstract1.introduction2 Proposed Walk-based Model2.1 嵌入层2.2 Bidirectional LSTM Layer2.3 Edge Representation Layer2.4 Walk Aggregation Layer2.5 Classification Layer3.实验3.1数据集3.2 Experimental Settings5.结果6.相关工作6.总结Christopoulou, F., e…

CCCF精选 | 李德毅:机器如何像人一样认知——机器的生命观

如果上一代人工智能可以叫做计算机智能,硬核是算力、算法和数据的话,那么新一代人工智能应该是有感知、有认知、有行为、可交互、会学习、自成长的机器智能,其硬核是交互、学习和记忆,而量子认知机的落地应用,则可能是…

量子混沌:相互作用如何影响量子多体系统的局域化?

导语在量子系统中,相干性会打破单个粒子的遍历性,使之进入一种动态局域化状态。对于包含相互作用的量子多体系统,情况会是怎样呢?近日发表于 Nature Physics 的两项研究通过实验证明,相互作用会破坏量子多体系统的动态…

可能是全网最简明的量子纠缠科普

前两天有位朋友抱怨,说是看了很多学者关于量子纠缠的科普,但还是一头雾水,没有一个人真的讲明白的。我就上网搜了几个看。确实,大多数科普要么是光顾着讲爱因斯坦和波尔打嘴炮的历史了,不讲物理;要么讲着讲…

20-Joint entity and relation extraction based on a hybrid neural network(LSTM-ED+CNN),考虑长距离的实体标签之间的关

文章目录abstract1.introduction2.相关工作2.1. Named entity recognition2.2. Relation classification2.3 联合模型2.4. LSTM and CNN models On NLP3.模型3.1. Bidirectional LSTM encoding layer3.2. Named entity recognition (NER) module:LSTM decoder3.3. Relation cla…

牛津大学团队采用先进机器人技术,推动「人造肌腱」实际应用

你知道“肩袖撕裂”吗?它是肩关节炎疼痛的常见原因之一。作为肩袖撕裂损伤中最为常见的肌腱损伤,每年世界范围内的患者高达几千万人。该病痛给患者带来巨大疼痛,甚至导致肢体功能丧失,无法正常生活和工作,造成极大的家…

finetune与Bert

文章目录一:过拟合1.1 直接finetune1.2 layer finetune1.3ULMFiT2 Bert节省内存3 Bert蒸馏4.post train一:过拟合 1.1 直接finetune 容易过拟合 1.2 layer finetune 拷贝部分预训练参数,而其他随机初始化 两部分一同训练:提升…

《Nature》长期寻找,终于发现直接促进神经递质“弹药库”的蛋白质

来源:生物通俄勒冈健康与科学大学(Oregon Health & Science University)的科学家们发现了一种长期寻找的基因编码蛋白质,这种蛋白质能使大脑在神经元之间的间隙(称为突触)之间传递广泛的信号。科学家们发现了一种长期寻找的基因编码蛋白质&#xff0…