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ABA调控受体蛋白活化的分子基础及其靶向性分子设计探究

发布时间:2022-10-03 18:30
  在过去的半个多世纪里,由干旱造成的作物减产约为10%,已成为最常见、影响最大的自然灾害之一。由此可见,干旱给现代化的农业生产带来了巨大压力,因此,如何提高作物的耐旱性是我国农业现代化进程中确保粮食安全所面临的一个重大科学问题。脱落酸(Abscisic acid,ABA)能够有效地缓解这一问题,并提高植物的抗逆能力。有科研小组通过小分子探针得到了ABA 的受体蛋白 PYR/PYL/RCARs(Pyrabactin Resistance 1/PYR-like Proteins/Regulatory Components of ABA Receptor)。当 ABA 与其结合后,抑制下游 PP2C(Protein Phosphatase 2C)的活性。同时,释放SnRK2s(SNFl-related proteinkinase2),从而完成ABA的信号传递。尽管化学小分子探针在ABA受体发现及调控机制研究中起到了重要的作用,但是PYLs蛋白小分子调控剂较为少见。主要原因在于:1、ABA调控的PYLs蛋白家族成员众多,且存在功能上的冗余效应,抗旱成靶性尚不清楚;2、ABA受体PYLs蛋白可分为... 

【文章页数】:208 页

【学位级别】:博士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
本论文主要创新点
第一章 绪论
    §1.1 引言
    §1.2 脱落酸的发现、生产及功能
        1.2.1 脱落酸的发现
        1.2.2 脱落酸的生物活性
        1.2.3 脱落酸的生产
    §1.3 脱落酸受体的发现及其研究进展
        1.3.1 脱落酸受体的发现
        1.3.2 脱落酸受体的冗余效应
        1.3.3 脱落酸受体蛋白的分子进化研究进展
        1.3.4 脱落酸受体的信号转导及变构机制
    §1.4 PYR/PYL/RCARs的化学调节剂
        1.4.1 PYR/PYL/RCARs的激动剂
        1.4.2 PYR/PYL/RCARs的拮抗剂
    §1.5 课题的提出
    参考文献
第二章 脱落酸受体进化的分子机制研究
    §2.1 引言
    §2.2 实验方法
        2.2.1 脱落酸受体基因的信息收集及命名
        2.2.2 脱落酸受体蛋白进化树的建立
        2.2.3 脱落酸受体的基因表达数据的下载与测试
        2.2.4 脱落酸受体选择压分析
        2.2.5 脱落酸受体突变体计算
    §2.3 结果与讨论
        2.3.1 脱落酸受体基因分布分析
        2.3.2 脱落酸受体基因分化及复制分析
        2.3.3 脱落酸受体选择压及功能分歧位点分析
    §2.4 本章小结
    参考文献
第三章 配体动态调控蛋白受体构象变化的云计算服务器
    §3.1 引言
    §3.2 实验方法
        3.2.1 LARMD计算程序的相关软件
        3.2.2 LARMD云计算服务器的搭建及程序设计
    §3.3 结果与讨论
        3.3.1 Int_mod计算模块的设计与应用
        3.3.2 Str_mod计算模块的设计与应用
        3.3.3 Nor_mod计算模块的设计与应用
    §3.4 本章小结
    参考文献
第四章 脱落酸调控受体活化的分子机制研究
    §4.1 引言
    §4.2 实验方法
        4.2.1 小分子pKa的理论计算
        4.2.2 常规动力学模拟
        4.2.3 结合自由能计算和能量分解
        4.2.4 拉伸动力学模拟
        4.2.5 自动化平均力势计算方法(AUTO_PMF)的程序设计及使用
        4.2.6 序列比对
    §4.3 结果与讨论
        4.3.1 脱落酸动态调控受体构象变化的分子模拟
        4.3.2 ABA进出单体与二聚体的识别机制
        4.3.3 二聚PYL2的解聚机制
    §4.4 本章小结
    参考文献
第五章 调控脱落酸受体的配体合理设计
    §5.1 引言
    §5.2 实验方法
        5.2.1 小分子化合物库的构建
        5.2.2 基于一致性对接的虚拟筛选方法
        5.2.3 复合物的分子动力学模拟
        5.2.4 小分子对根长的抑制活性测试
        5.2.5 小分子的荧光滴定实验
        5.2.6 转录组分析
    §5.3 结果与讨论
        5.3.1 基于Specs数据库的虚拟筛选
        5.3.2 基于ChemDiv数据库的虚拟筛选
    §5.4 本章小结
    参考文献
全文总结与展望
附录
攻读学位期间发表的学术论文及软件著作权
致谢



本文编号:3684599

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