郭强课题组和合作者发展分析细胞内生物大分子拓扑结构的新方法
近日，北京大学郭强课题组在Nucleic Acids Research 杂志在线发表了题为“A transformation clustering algorithm and its application in polyribosomes structural profiling”的研究文章，并被评选为“突破进展（NAR Breakthrough Article）”。在本项工作中，研究者发展了一种用于分析细胞内生物大分子拓扑结构的聚类方法，并结合冷冻电子断层扫描技术，进一步分析了细胞内多聚核糖体（polyribosome）的原位结构。随着冷冻电子断层扫描(Cryo_ET)技术的开发和进步， 研究者能在细胞生理状态下解析生物大分子的原位结构(1)。虽然目前开发了众多针对单个蛋白质结构解析的算法，但对于大分子的空间组织或者所谓的“细胞内分子社会学“关注仍比较少，但这对于理解细胞功能而言是十分重要的。为此，郭强课题组和合作者发展了一种用于相邻生物大分子拓扑结构分析的聚类方法。在该方法中，研究者首先根据生物大分子在细胞内的位置和空间旋转角度定义了转化距离（transformation distance）来定量描述相邻生物大分子拓扑结构的相似度，并用于后续的聚类分析。
研究者将该方法用于检测和描述原核细胞和真核细胞胞质内多聚核糖体的结构特征，并完成了一整套多聚核糖体结构分析流程。研究发现细胞内核糖体之间呈现多种不同的规律排布，并可据此区分游离和内质网膜表面的核糖体。
研究者进一步发现一部分核糖体可以采用螺旋或者平面连接的方式排列成多聚核糖体，这种排列方式可能保护其中的mRNA避免被外界的RNA水解酶降解并有助于蛋白质更加高效地翻译。出乎意料的，研究者发现这种有长程有规律的多聚核糖体占比较低，更多的多聚核糖体是由规则的几个核糖体构成模块构成，这些模块确保了多聚核糖体拓扑结构的多样性。有趣的是同一多聚核糖体上相邻的核糖体倾向处于一致的构象，暗示了可能存在的翻译行为的协同性。
总之，本研究首次详尽分析了真核细胞内多聚核糖体的原位结构，进一步加深了对蛋白质翻译调控的理解。同时该方法也适用于其他生物大分子的原位拓扑分析，为原位结构生物学研究提供崭新维度。
本文的通讯作者为北京大学生命科学学院、北大-清华生命联合中心郭强研究员以及马普生化所（Max Planck of Biochemistry）Florian Beck先生。郭强课题组博士研究生江文宏为本文的第一作者。郭强课题组技术员杜文静为本课题做出了重要的贡献。马普生化所Wolfgang Baumeister教授为该工作提供了帮助。该工作中冷冻电镜样品制备和数据采集在北京大学冷冻电镜平台和马普生化所完成。该项目的数据处理获得了北京大学未名超算平台的硬件和技术支持。北京大学国家蛋白质科学中心的工作人员提供了技术支持。该研究得到了北京大学生命科学中心（CLS）、生命科学学院（SLS）、SLS-启东创新基金以及昌平实验室的经费支持。
方法源代码及教程：https://github.com/GuoQLabPKU/polysomeTracking
原文链接：https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkac547/6633900
参考文献：1. Mahamid, J., Pfeffer, S., Schaffer, M., Villa, E., Danev, R., Cuellar, L.K., Förster, F., Hyman, A.A., Plitzko, J.M. and Baumeister, W. (2016) Visualizing the molecular sociology at the HeLa cell nuclear periphery. Science, 351, 969-972.
郭强实验室主要运用冷冻光电联用（CLEM）、冷冻电子断层扫描（cryo-ET）、冷冻电镜（cryo-EM）等多尺度成像技术对疾病相关细胞生物学问题进行研究。郭强实验室长期招聘博士后，希望有结构生物学、细胞生物学背景的博士加入该实验室，也欢迎其他学科背景或熟练掌握cryo-TEM或FIB/SEM技能的申请者。
生命中心、北京大学生命科学学院郭强实验室招聘博士后
PI简历
郭强
北京大学生命科学学院研究员
北大-清华生命科学联合中心PI
邮箱：
guo.qiang@pku.edu.cn
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实验室主页：
http://www.bio.pku.edu.cn/homes/Index/news_cont_jl/16/1018.html
研究领域：
我们主要研究方向包括：
1. 在纳米、亚纳米尺度对细胞骨架、蛋白稳态等基础细胞生物学问题的研究。
2. 对包括神经退行性疾病在内的老龄化疾病致病机制的研究。
3. 感染与免疫相关的亚细胞结构研究。
4. 适用于组织样品的高分辨原位结构生物学方法优化。
研究兴趣：
郭强实验室主要以电子光学为研究手段，在细胞内对亚细胞结构进行原位观察解析。在此基础上研究“细胞建筑学”：各个亚细胞结构是如何搭建成一个具有完整生物学功能的细胞，以及“生物大分子社会学”：细胞内的细胞器、生物大分子之间的相互关系。
代表性研究成果：
1. Jiang W., Du W., Plitzko J., Baumeister W., Beck F., Guo Q. (2022) A transformation clustering algorithm and its application in polyribosomes structural profiling. Nucleic Acids Research. Accepted
2. Riemenschneider, H., Guo, Q., Bader, J., Frottin, F., Farny, D., Kleinberger, G., Haass, C., Mann, M., Hartl, F.U., Baumeister, W. et al. (2022) Gel-like inclusions of C-terminal fragments of TDP-43 sequester stalled proteasomes in neurons. EMBO Rep, 23, e53890
3. Peters, J.J., Leitz, J., Guo, Q., Beck, F., Baumeister, W. and Brunger, A.T. (2022) A feature-guided, focused 3D signal permutation method for subtomogram averaging. Journal of Structural Biology, 214, 107851
转自：生命科学联合中心
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