新研究表明酶动力学特征适用于单个分子

chemytwei

科学家最新研究表明，酶动力学的基本特征即使在单分子水平下也同样适用。

   曾经选修过生物化学概论这门课的人，大概在课堂上都学习过米氏方程(Michaelis-Menten)，然后在实验室中用一个经典的酶学方法来检测其正确性。这一方程最早在1913年提出，很快就得到了广泛应用，目前已经被证明是能够精确描述数千种不同酶类的整体动力学行为的。

   目前，研究者运用蛋白质动力学新技术，发现蛋白质并非是静态的实体，而是处于持续的运动之中。对于酶类而言，这些波动能导致积极的位点构象的变化，可潜在性地阻止或促进催化作用。根据上述理解，Sunney Xie和来自哈佛大学的其他研究人员，开始着手于回答“米氏方程也适用于单个的酶类分子么？”这样的问题。

   Xie及其合作者首先不得不对米氏方程进行修正，以便用于描述随机的单分子行为；然后他们仔细地设计了一个实验，来测量他们所要检验的酶类 -牛乳糖的催化转化量。虽然包括像Xie的研究小组在内的全球很多的研究小组过去都曾试图应用荧光技术来研究单个酶类分子，但这一新实验将这一技术推进到一个新阶段，对此Xie这样解释：“关键是用荧光性产物来替代荧光性底物。荧光性产物允许持续性的补给；它的产出量处于可探测范围内，但很快就会分散开来。”他们通过测量由荧光底物试卤灵– -D-吡喃半乳糖苷获得的合成产物的单分子光子脉冲量，来检测单个固定化分子 -牛乳糖的转化量。他们通过设计实验，把传统整体数据的Lineweaver-Burke线性图与单分子数据进行对比，发现了很理想的吻合效果，这表明米氏方程适用于单个的酶类分子。

   然而，Xie及其同事发现，酶类速率常数其实并非是恒定的，而是在单分子这一基础上表现出很广泛的波动性。在“被平均下的整体实验”中，这一特征很难被发现，原因是单个酶类分子表现得更慢，产生了一个长尾效应，而它通常在动力学分析中被忽略不计。“如果你仅仅关注了群体中的90%，那甚至并不重要，” Xie解释说：“但是，在一个活细胞中，你也许仅仅考虑了一种特定酶类的一个或几个个体，这样的话，这些波动就显得很重要。”而且，Xie认为他们的研究工作真正解释了经典的米氏方程为何如此之精确的原因，他这样分析说：“甚至在这些波动出现的情况下它依然很准确，这说明它是一个很好的描述方程。”