摘要:蛋白质结构的研究已成为目前生物学研究的前沿与热点,大量获得的蛋白质结构为基础教学提供了重要的教学素材。通过蛋白质结构的展示,丰富和完善了生物化学课程的知识体系,激发了学生的学习兴趣。本文将蛋白质结构的展示应用到生物化学教学中,以“蛋白质化学”和“酶”章节为例,将概念、知识点与可视的空间结构结合并引入课堂教学,有助于激发学生学习的主动性并提升课堂教学效果。
关键词:生物化学;蛋白质;PDB;酶
中图分类号:G642.0 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2019)09-0050-03
生物化学作为一门重要的基础理论课程,在各高等院校的本科与研究生教学中受到广泛的关注,在教学安排中通常被设置为必修课程[1]。该课程是许多生物学课程的前置课程,学好生物化学对于学习其他课程,如分子生物学、微生物学等,都有巨大的促进作用,因此如何开展好生物化学课程的教学工作是广大高校生物化学教师与学生面临的重要课题。生物化学课程主要包含三方面的内容:(1)生物体分子结构与功能,如糖、脂、蛋白、核酸等;(2)物质代谢与调节,即各大生物体分子的分解、合成、转化及调节过程;(3)遗传信息传递的分子基础与调控规律。以上内容多偏向于理论性知识点的介绍,并且内容抽象,在教学过程中容易出现课堂枯燥、乏味的教学氛围,因此如何营造较好的教学氛围,调动学生的积极性,促进学生主动参与变得尤为重要。本文将介绍蛋白质结构展示在生物化学教学过程中的应用,以“蛋白质化学”及“酶”章节教学过程为例进行介绍,以期提升生物化学的教学质量。
一、蛋白质结构展示相关数据库与软件
在介绍蛋白质结构展示在生物化学教学过程中的应用之前,首先对本文及教学过程中可能涉及的数据库及软件进行简单介绍(见上表)。蛋白质结构数据库(Protein Data Bank,PDB,http://www.rcsb.org/)是由Walter Hamilton在1971年于布鲁克黑文国家实验室所建立(这个数据库最初只包含了7个结构数据),在1998年转由结构生物信息学联合实验室(Research Collaboratory for Structural Bioinformatics,RCSB)运行管理[2]。常用的蛋白质结构展示软件包括Pymol和Swiss PDB Viewer,其中使用较为广泛的为Pymol和Swiss PDB Viewer。Pymol为开源的分子三维结构显示软件,具有强大的绘图功能,被广泛的应用于高品质生物分子结构图的展示;Swiss PDB Viewer具有生物大分子结构展示、分析及数据处理功能,在蛋白质结构数据的分析、处理中具有廣泛的应用[3]。对于蛋白质结构的预测,使用最为广泛的方法是同源建模,即基于PDB数据库中已知结构为模板的同源建模(homology modeling)法,这也是迄今为止精度最高的一类结构预测方法[4]。化合物数据库(PubChem Compound)则提供了各类小分子化合物的信息及二维和三维结构数据。分子对接软件(Autodock)提供了蛋白或蛋白与配体间对接位点的预测方法[5]。
二、蛋白质结构展示在蛋白质化学教学中的应用
作为生物化学课程中的重要组成部分,蛋白质化学通常包含两个章节的内容:静态蛋白质化学(即化学组成、结构与功能等)和蛋白质的代谢(即合成与分解代谢)。对于蛋白质的化学组成与功能的认识,多为概念和理论性知识点的记忆;而对于蛋白质结构的认识,则是抽象的空间结构,难以把握,导致对于蛋白质三、四级结构的认识只是停留在概念的记忆,无法真正建立正确的空间思维[6]。以下将以2,3-二羟基联苯双加氧酶为例进行蛋白质结构展示在课堂教学中的应用介绍。
1.蛋白质结构获取。供演示的蛋白质结构文件可从PDB数据库获取,登录号为1kw3(2,3-二羟基联苯双加氧酶,选择该蛋白是因为该蛋白已测定了不结合底物和结合底物时的两种状态,方便下文介绍“酶”章节的内容)[7]。首先向学生简单演示如何从PDB数据下载PDB格式的结构数据文件(从页面最上端“download files”中选择“PDB format”进行下载),并从数据库中获得相关数据的基本信息,随后通过Swiss PDB Viewer将文件打开进行结构的展示。首先,蛋白质结构直观展示的新鲜感有助于吸引学生的注意力,让学生有耳目一新的感觉,从而激发学生学习的兴趣;其次,将蛋白质化学章节中的有关知识点、概念融入结构展示的过程中,不时将具体的概念与直观的结构展示结合,从而活跃课堂气氛。
2.蛋白质结构展示在“蛋白质化学”教学中的应用。蛋白质的结构作为蛋白质化学的重要内容,主要介绍了蛋白质的一、二、三和四级结构及其特征。本章以回忆氨基酸、肽、肽键和多肽的基本概念开始,随后在Swiss PDB Viewer中展示单个氨基酸的形态,例如10号氨基酸残基为苯丙氨酸(PHE10),伴随对PHE10的旋转介绍氨基酸中α碳、R基、-COOH以及-NH,并结合结构展示解释为什么氨基酸在肽链中称之为氨基酸残基;通过显示10号苯丙氨酸和11号丙氨酸(ALA11)的连接展示肽键、肽平面,并通过与学生互动由学生旋转将肽平面展示给大家;最后将所有氨基酸显示出来,从而将多肽链和蛋白质一级结构的概念引出。
在完成了一级结构概念的介绍后,首先对二级结构的概念进行介绍并引导学生去想象α螺旋、β-折叠结构的空间形态,随后将LEU5-LEU28的氨基酸残基以“ribn”的形式展示,从而将α螺旋(15-26)和β-折叠(4-12)的空间结构展示给学生;进一步将所有氨基酸以“ribn”的形式展示,这时进一步将无规则卷曲介绍给学生们。在课堂教学的过程中,可以通过旋转的方式从不同角度观察α螺旋和β-折叠的空间结构,并对相关的结构特征结合空间结构的展示进行解读,引导学生主动去发现相关特征。在完成了以上内容后可向学生提问,让大家思考什么是蛋白质的三级结构。在完成提问互动环节后,以展示完整的2,3-二羟基联苯双加氧酶结构为学生们展示该酶的完整结构,并引出蛋白质三级结构的概念。同时,可在“ribn”展示的情况下对三维结构进行着色,以二级结构的延伸为例显示不同的颜色(“color”>“act on”并选择Ribbon,再次“color”>“Second Structure Succession”),这时向学生们介绍这条多肽链的N端(蓝色端)、C端(红色端)以及N端向C端的过渡。
针对不同院校的教学需要以及不同教学层次的需要,有的教学过程可能涉及一些还未测定结构的蛋白质,此时可使用蛋白质结构预测获得感兴趣蛋白的结构(例如使用同源建模方法,SWISS-MODEL等)。
三、蛋白质结构展示在“酶”教学中的应用
酶是由活细胞产生的,具有催化活性和高度专一性的特殊生物大分子,包括蛋白质和核酸,其中大多数是蛋白质。本文主要以酶的活性中心、催化部位、酶的辅因子(金属离子)等结合教学过程展开为例,介绍蛋白质结构展示在“酶”教学中的应用。
1.蛋白质结构的获取。同样以2,3-二羟基联苯双加氧酶为例,根据PDB数据对1kw3的介绍中可以看到相关的数据文件还包括1KWC、1KWB、1KW9、1KW8和1KW6,其中的1kw9为2,3-二羟基联苯双加氧酶和底物(2,3-二羟基联苯)结合的结构,因此我们同时下载1kw9和1kw3数据文件以进行展示。
2.蛋白质结构展示在“酶”教学中的应用。“酶”章节的内容包括催化、结构、动力学等,其中酶的催化及结构的内容与蛋白质结构的展示具有较好的结合。首先,向学生们简单介绍2,3-二羟基联苯双加氧酶的功能(即催化2,3-二羟基联苯中苯环的开环),介绍辅因子的概念并结合1kw3为例展示辅因子中的重要组成部分——金属离子,通过结构展示可以发现HIS145、HIS194、HIS209和GLU260与Fe2+相互作用参与了催化过程,这个时候以结构展示的方式展现Fe2+所在的位置并通过软件标注Fe2+与不同氨基酸之间的相互作用。其次,介绍酶活性中心的概念,并讲解结合基团和催化基团,并展示1kw9的结构,从而找到底物的所在位置,并对局部进行放大,可以发现HIS194参与了催化过程(即催化基团),而PHE201、ILE174、PHE186、ILE172、THR280参与2,3-二羟基联苯的结合与稳定(结合基团)。最后,可以通过将两个蛋白结构的比对分析催化前后蛋白质构象的变化,同时将1kw3和1kw9两个数据文件打开后,选择“Fit”>“Align All”,此时可以看到软件對1kw3和1kw9的结构进行了比较,可以发现HIS194(催化碱基)在催化前后发生了构象的改变。同时,针对有的蛋白结构是通过同源建模等方法获得的情况,底物、配体与蛋白、酶的相互作用可以通过分子对接的手段进行预测(Autodock),从而预测出活性中心、催化基团和结合基团。
四、结语
生物信息学的快速发展为许多课堂教学提供了丰富的教学资源,如何开发利用好资源,将各种数据以及工具应用到教学中,更好地服务于教学,激发学生们的学习兴趣,已成为广大教师探索的重要课题。本文主要以蛋白质结构的展示在生物化学教学中的应用进行了介绍,相关数据、软件在蛋白质化学与酶章节中的应用提供了参考,为丰富课堂内容、激发学习兴趣、巩固知识点理解提出了新方法。
参考文献:
[1]施媚,李恩,刘俊红,等.生物化学中“糖酵解”的课堂设计与教学体会[J].生物学杂志,2018,35(1):125-126.
[2]Berman H M,Westbrook J,Feng Z,et al.The Protein Data Bank [J].Nucleic Acids Research,2000,28(1):235-242.
[3]Guex,N,Peitsch,M C.SWISS-MODEL and the Swiss-PdbViewer:An environment for comparative protein modeling [J].Electrophoresis,1997,(18):2714-2723.
[4]邓海游,贾亚,张阳.蛋白质结构预测[J].物理学报,2016,65(17):178701
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[6]张斌,黄伟伟.蛋白质数据库(PDB)在基础生物化学课程教学中的应用[J].高教学刊,2018,(1):71-72.
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