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Chemical science2022Nov09Vol.13issue(43)

ステープル型ペプチドリガンドのファージ選択のためのパターン濃縮分析

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文献タイプ:
  • Journal Article
概要
Abstract

ファージディスプレイは、標的タンパク質に結合するde novoペプチドを発見するための最も広く使用されている技術です。ただし、組成バイアスなどのいくつかの課題に関連しています。この研究では、これらの困難を克服するために、「パターン濃縮分析」を考案しました。この方法では、2つのサンプル(1つはアフィニティ選択によって得られ、もう1つは選択なしで単純に増幅されます)を準備し、次世代シーケンサーで読み取られた2つのシーケンスデータセットを比較して、選択したサンプルで最も濃縮された3つのレシドパターンを見つけます。これにより、2つのシーケンスデータセットを高いカバレッジと比較し、ペプチド配列と結合の重要な残基の識別を容易にすることができます。また、構造化されたペプチドライブラリーとの組み合わせでのこのアプローチにより、濃縮シーケンスパターンの空間マッピングが可能になることを実証しました。ここでは、x1c2x3x4x5x6x7x8c9x10シーケンスを備えた化学的にステープルのヘリカルペプチドを展示するファージライブラリを準備しました。ここで、xは任意のアミノ酸です。私たちの方法を検証するために、HDM2タンパク質に対してスクリーニングを実行しました。結果は、HDM2との相互作用の鍵である疎水性残基(PHE、TYR、TRP、およびLEU)がパターン濃縮分析によって明確に特定されたことを示しました。また、同じ方法でSARS-Cov-2スパイクRBDをターゲットにした選択を実行しました。結果は、タンパク質 - タンパク質の相互作用を阻害するヒットペプチドの間で同様のパターンが濃縮されたことを示しました。

ファージディスプレイは、標的タンパク質に結合するde novoペプチドを発見するための最も広く使用されている技術です。ただし、組成バイアスなどのいくつかの課題に関連しています。この研究では、これらの困難を克服するために、「パターン濃縮分析」を考案しました。この方法では、2つのサンプル(1つはアフィニティ選択によって得られ、もう1つは選択なしで単純に増幅されます)を準備し、次世代シーケンサーで読み取られた2つのシーケンスデータセットを比較して、選択したサンプルで最も濃縮された3つのレシドパターンを見つけます。これにより、2つのシーケンスデータセットを高いカバレッジと比較し、ペプチド配列と結合の重要な残基の識別を容易にすることができます。また、構造化されたペプチドライブラリーとの組み合わせでのこのアプローチにより、濃縮シーケンスパターンの空間マッピングが可能になることを実証しました。ここでは、x1c2x3x4x5x6x7x8c9x10シーケンスを備えた化学的にステープルのヘリカルペプチドを展示するファージライブラリを準備しました。ここで、xは任意のアミノ酸です。私たちの方法を検証するために、HDM2タンパク質に対してスクリーニングを実行しました。結果は、HDM2との相互作用の鍵である疎水性残基(PHE、TYR、TRP、およびLEU)がパターン濃縮分析によって明確に特定されたことを示しました。また、同じ方法でSARS-Cov-2スパイクRBDをターゲットにした選択を実行しました。結果は、タンパク質 - タンパク質の相互作用を阻害するヒットペプチドの間で同様のパターンが濃縮されたことを示しました。

Phage display is the most widely used technique to discover de novo peptides that bind to target proteins. However, it is associated with some challenges such as compositional bias. In this study, to overcome these difficulties, we devised a 'pattern enrichment analysis.' In this method, two samples (one obtained by affinity selection, the other simply amplified without selection) are prepared, and the two sequence datasets read on next-generation sequencer are compared to find the three-residue pattern most enriched in the selected sample. This allows us to compare two sequence datasets with high coverage and facilitates the identification of peptide sequences and the key residues for binding. We also demonstrated that this approach in the combination with structured peptide libraries allowed spatial mapping of the enriched sequence patterns. Here, we prepared a phage library displaying chemically stapled helical peptides with the X1C2X3X4X5X6X7X8C9X10 sequence, where X is any amino acid. To validate our method, we performed screening against the HDM2 protein. The results showed that the hydrophobic residues (Phe, Tyr, Trp and Leu) that are key to interactions with HDM2 were clearly identified by the pattern enrichment analysis. We also performed selection targeting the SARS-CoV-2 spike RBD in the same manner. The results showed that similar patterns were enriched among the hit peptides that inhibited the protein-protein interaction.

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