De novo Design of Near Infrared Fluorescent Proteins

荧光 荧光蛋白 红外线的 化学 纳米技术 生物物理学 绿色荧光蛋白 材料科学 生物 生物化学 光学 物理 基因
作者
David Baker,Chunfu Xu,Yulai Liu,Bernardo A. Arús,Kanuj Mishra,Michael Luciano,Venugopal Bandi,A. Ashok Kumar,Z. K. Guo,Matthew J. Bick,Miaomiao Xu,Shouxin Zhang,Jakob G. P. Lingg,Jae Hyun Bae,Alex Kang,Stacey Gerben,Asim K. Bera,Joshua C. Vaughan,James D. Manton,Emmanuel Derivery,Martin J. Schnermann,André C. Stiel,Oliver T. Bruns†,Yun Guan
出处
期刊:Research Square - Research Square
标识
DOI:10.21203/rs.3.rs-4652998/v1
摘要

Abstract Fluorescent proteins have revolutionized the field of molecular imaging, enabling the visualization of diverse biological processes. Biological imaging in the near-infrared (NIR, 800-1000 nm) and shortwave infrared (SWIR, 1000-2000 nm) ranges confers a number of photophysical advantages, but remains a challenge in practice due to the dearth of suitable fluorescent proteins for these optical windows. To address this limitation, we sought to develop a general approach integrating computational protein design with organic synthesis for creating long-wavelength fluorescent proteins from scratch. We used this approach to design a new class of proteins that specifically bind to synthetic merocyanine dyes, forming Schiff base covalent linkages, which when protonated activate fluorescence with large redshifts in both excitation and emission wavelengths. Our de novo designed far-red fluorescent protein MC7BP34 exhibited a brightness greater than that of existing protein probes in a similar wavelength range. The de novo designed NIR fluorescent protein MC9BP81 with excitation at 892 nm and emission extending into the SWIR range demonstrated higher contrast and imaging sensitivity in vivo than the previously developed iRFP720 (excitation 672 nm) owing to the reduced tissue autofluorescence at longer wavelengths. Our results are a substantial step towards genetically encodable probes in the SWIR region, and our approach lays the groundwork for the development of NIR biosensors for specific biological applications.

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
万能图书馆应助mosisa采纳,获得10
刚刚
刚刚
TAO关闭了TAO文献求助
1秒前
广东最奶的龙完成签到,获得积分10
1秒前
oui发布了新的文献求助10
2秒前
wlp鹏完成签到,获得积分10
2秒前
liang发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
SciGPT应助芭蕾恰恰舞采纳,获得30
5秒前
CodeCraft应助99668采纳,获得10
5秒前
细心书包发布了新的文献求助10
6秒前
单薄枕头完成签到,获得积分20
6秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助30
8秒前
9秒前
蔡蔡蔡发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
李健的小迷弟应助鲸鱼采纳,获得10
10秒前
11秒前
11秒前
田様应助潇洒闭月采纳,获得10
11秒前
我是老大应助PhDL1采纳,获得10
12秒前
顺意发布了新的文献求助10
12秒前
义气凝阳发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
13秒前
14秒前
RONG发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
共享精神应助huangsi采纳,获得10
15秒前
Journey发布了新的文献求助10
16秒前
wyd222发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
17秒前
18秒前
18秒前
18秒前
完美世界应助aulinwl采纳,获得30
18秒前
lily发布了新的文献求助10
20秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Forensic and Legal Medicine Third Edition 5000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
the Oxford Guide to the Bantu Languages 3000
Agyptische Geschichte der 21.30. Dynastie 3000
„Semitische Wissenschaften“? 1510
从k到英国情人 1500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5762020
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5533545
关于积分的说明 15401764
捐赠科研通 4898295
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2634801
邀请新用户注册赠送积分活动 1582925
关于科研通互助平台的介绍 1538165