2019年3月22日
本文介绍了如何利用某些同步辐射光束线提供的自动化筛选和数据采集选项。科研人员将低温冷冻的样品送至同步辐射装置,随后对样品的衍射特性进行筛选,自动采集并处理数据集,在条件允许的情况下完成结构解析——整个过程无需人工干预。
X射线晶体学是获取蛋白质三维结构信息的主要技术。由于蛋白质产生的晶体体积小且衍射能力弱,必须借助同步辐射光束线来收集数据。MASSIVE ONE 是一条独特的光束线,因为它实现了从生物大分子中自动收集数据的全过程。
从样品安装、定位到最终数据采集的全过程。此类全自动化非常重要,因为它使研究人员能够将时间花在实验室中,而不是在光束线上收集数据。该光束线还具备智能化功能,通常情况下,其采集的数据质量优于人工操作光束线时的结果。
开始本实验方案时,按照文本方案中的描述进行晶体挂载,并在 Massive 一號上申请光束时间。进入蛋白质晶体学光束线信息系统(ISPyB)网站,选择 MX 实验,使用实验编号和密码登录。
点击“运输”,选择“新增”,并填写必要信息,然后点击“保存”。点击“添加包裹”,并填写所需信息。
单击保存,然后单击添加容器。将晶 puck 条形码作为名称输入,并选择脊形晶 puck,再次单击保存。单击容器图标并进行编辑,在 puck 中填写有关样品的必要信息,例如蛋白质名称、首选工作流程和晶体位置。
选择已获 ESRF 安全小组批准的蛋白质。输入唯一的样品名称以标识每个独立样品。可选地,扫描针条形码。
其余需包含的信息也是可选的。针对每个单独的样品,输入实验类型。这将定义用于处理每颗晶体的自动工作流程。
由于 GCSH 晶体呈针状,选择 MX press P。接下来,输入空间群。如果存在空间群信息,将用于数据采集策略的计算,并被可用的自动数据处理流程所使用。输入期望的分辨率。
这将根据初始网格扫描、表征及默认数据采集来确定晶体到探测器的距离。现在,设置所需的分辨率阈值,以避免对无法达到此衍射极限的晶体进行完整数据集的采集。这可以节省数据存储空间和分析时间。
设置所需的完整度,然后设置所需的多重性。如果样品支撑上含有多个晶体,则设置待分析晶体的最大数量。
MX press P 的默认值为一或五。也可选择合适的光束尺寸。如果已知空间群,请将其填入强制空间群列中。然后设定晶体的辐射敏感性。
如有需要,可设置用于完整数据集采集的总旋转角度。在所有信息输入系统后,保存参数值。点击返回货件,然后按发送货件至ESRF。
打印运单标签并寄送样品。用户应使用ESRF账户信息安排快递上门取件。在实验当天,样品将被转移至Massive one高容量液氮罐中。
随后,光束线科学家启动数据采集,用户可远程跟踪该过程。对于每种不同的样品类型,用户都会收到一封电子邮件,通知其数据采集已经开始。所有工作流程中各个步骤的执行情况均可在线实时跟踪。
用户可通过登录 ISPyB 访问此功能。结果也可在 ISPyB 上查看和下载。针对每个分析的样本,请在 ISPyB 上查看自动实验的结果。
在 ID30A1 上点击所需的实验会话。选择首选的自动处理流程。下载以正确空间群写出、且具有最高完整性和最高分辨率的数据。
通过点击最后的“收集结果”然后“下载”。ESRF 光束线 Massive one 采用了 MX press P 工作流程,对一系列人源 GCSH 晶体实现了完全自动化的上样、在 X 射线束中居中定位、表征,并收集完整的衍射数据集。样品被装载体上,同时对环状支撑膜进行分析以确定扫描区域。
衍射分析完成后,在晶体中选择了四个点进行数据收集。通过分子置换法手动解析结构,在经过一次自动 refinement 循环后,得到了高质量的电子密度图。对于该数据集,自动化流程将数据截断至 1.32 Å 分辨率。
然而,用户可以选择在较低分辨率下截取数据。除末端组氨酸标签外,整个氨基酸链的连续电子密度均清晰可见。在区分人源与牛源GCSH的四个替换位点中,有三个可在电子密度中明确识别。
对于天冬氨酸到赖氨酸125位的取代,情况则不够明确,因为其侧链的电子密度由于柔性而仅部分被解析。目前获得的模型的R工作值为20.4%,R自由值为23.8%,还可通过进一步的自动和手动模型构建与 refinement 循环进一步优化。
根据您的系统调整参数设置至关重要。例如,将已知的分辨率设定为已观测到的数值,可以节省时间并确保获得更优的数据采集效果。全自动数据采集技术的普及使得晶体学研究更加大众化,如今即便是小型实验室也能开展过去只有依靠大量人力才可能实现的著名研究项目。
本文介绍了用于蛋白质晶体学的同步辐射光束线上的自动化筛选和数据收集流程。该全自动化系统使研究人员能够高效地收集和处理低温冷却样品的数据,而无需人工干预。
全自动化的同步辐射光束线减少了人工干预在大分子晶体学中的需求,使得对衍射能力较弱的晶体进行高通量筛选和数据收集成为可能。这种自动化提高了数据质量和通量,使生物制药研发团队能够将科研精力集中于靶点验证和先导化合物优化,而非光束线操作。该技术推动了结构生物学研究的普及化,通过可靠的三维结构信息支持对治疗靶点的早期风险评估。
自动化光束线可融入从早期靶点验证到先导化合物鉴定的整个发现流程,支持为下游分析和建模提供数据生成。