Designed Two- and Three-Dimensional Protein Nanocage Networks Driven by Hydrophobic Interactions Contributed by Amyloidogenic Motifs

纳米笼 自组装 纳米技术 结构母题 平移对称性 蛋白质工程 化学 生物物理学 材料科学 结晶学 化学物理 物理 生物化学 生物 凝聚态物理 催化作用
作者
Bowen Zheng,Kai Zhou,Tuo Zhang,Chenyan Lv,Guanghua Zhao
出处
期刊:Nano Letters [American Chemical Society]
卷期号:19 (6): 4023-4028 被引量:37
标识
DOI:10.1021/acs.nanolett.9b01365
摘要

Precise manipulation of protein self-assembly by noncovalent interactions into programmed networks to mimic naturally occurring nanoarchitectures in living organisms is a challenge due to its structural heterogeneity, flexibility, and complexity. Herein, by taking advantage of both the hydrophobic forces contributed by the "GLMVG" motif, a kind of amyloidogenic motif (AM), and the high symmetry of protein nanocages, we have built an effective protein self-assembly strategy for the construction of two-dimensional (2D) or three-dimensional (3D) protein nanocage arrays. According to this strategy, "GLMVG" AMs from β-amyloid 42 were grafted onto the outer surface of a 24-mer ferritin nanocage close to its C4 symmetry channels, initially resulting in the production of subgrade 2D nanocage arrays and ultimately generating 3D highly ordered arrays with a simple cubic packing pattern as the reaction time increases. More importantly, the reversibility and the formation rate of these protein arrays can be modulated by pH. This work provides a de novo design strategy for accurate control over 2D or 3D protein self-assemblies.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
自由质数完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
YUYU完成签到,获得积分20
刚刚
54Darren发布了新的文献求助50
刚刚
刚刚
1秒前
牧笛完成签到,获得积分10
1秒前
小小怪下士完成签到 ,获得积分10
1秒前
this完成签到,获得积分10
2秒前
闪闪的忆枫应助123采纳,获得10
2秒前
3秒前
3秒前
Suhail发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
开心豆发布了新的文献求助10
4秒前
刘凡发布了新的文献求助10
4秒前
sassy发布了新的文献求助10
5秒前
qiqiya77完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
cwd关闭了cwd文献求助
6秒前
Fairy完成签到,获得积分20
6秒前
领导范儿应助平常安采纳,获得10
7秒前
缥缈香之完成签到 ,获得积分10
7秒前
传奇3应助淡蓝色采纳,获得10
8秒前
烟花应助YUYU采纳,获得10
8秒前
所所应助阿ccc采纳,获得10
9秒前
我是老大应助专注的雪采纳,获得10
9秒前
10秒前
Suhail完成签到,获得积分10
10秒前
Sylvia发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
怡然凡柔关注了科研通微信公众号
11秒前
51新月发布了新的文献求助10
11秒前
西卡比巴卜完成签到,获得积分10
11秒前
冯利完成签到,获得积分10
11秒前
脑洞疼应助翠花采纳,获得10
12秒前
科研通AI6.3应助翠花采纳,获得10
12秒前
彭于晏应助翠花采纳,获得10
12秒前
顾矜应助翠花采纳,获得10
12秒前
高分求助中
Overcoming Stigma and Bias in Obesity Management 1200
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Software that combines deep learning,3D reconstruction and CFD to analyze the state of carotid arteries from ultrasound imaging 500
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
Ideology and Meaning-Making under the Putin Regime 450
Adhesion Science: Principles & Practice 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6492575
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8290160
关于积分的说明 17690262
捐赠科研通 5584436
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2915380
邀请新用户注册赠送积分活动 1892503
关于科研通互助平台的介绍 1750636