N° 364-365 juin-juillet-août 2012

Déterminer la structure d’une protéine par RMN : un problème d’optimisation complexe

Pagination : 48-55
Sous-thème : RMN moléculaire
Mots-clés : Protéines, structure, RMN du liquide, résonance magnétique nucléaire, biologie structurale, méthodes.
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De la séquence d'une protéine à sa structure.
De la séquence d’une protéine à sa structure.

Résoudre une structure de molécule par RMN ne se limite pas aux seules expériences de RMN. En amont, un travail important d’analyse de séquences, de biologie moléculaire et de biochimie est indispensable pour obtenir des échantillons de qualité. La production de protéines par expression dans un système bactérien permet l’incorporation d’isotopes stables dans la molécule. L’enregistrement de spectres RMN intervient dès les premières étapes de la production afin de guider et d’affiner les choix technologiques en amont (système d’expression, définition précise du système étudié, etc.). Le processus de détermination de structures par RMN se poursuit par l’enregistrement et le traitement de spectres permettant d’attribuer une valeur de déplacement chimique à chacun des atomes de la molécule, puis par l’enregistrement de spectres permettant l’extraction d’informations structurales (distances, angles dièdres, RDC, PRE…). La modélisation de structures sous contraintes et la validation des modèles constituent les étapes finales du processus.

Le calcul de structures de protéines en solution par résonance magnétique nucléaire a bénéficié de nombreux développements au cours des dernières années. Ces innovations ont permis d’améliorer l’efficacité de l’ensemble du processus de détermination de structure, de la production d’échantillons de protéines enrichies avec des isotopes stables à la modélisation sous contraintes.

Le répertoire des observables RMN utilisées dans le calcul de structures s’est considérablement enrichi et de nouvelles expériences offrent des perspectives inédites et originales sur la structure et la dynamique des assemblages macromoléculaires. L’intégration de données hétérogènes pour construire un modèle rendant compte des multiples réalités des protéines en solution reste une entreprise passionnante.