Sculpting conducting nanopore size and shape through de novo protein design

纳米孔 跨膜蛋白 纳米技术 纳米孔测序 木桶(钟表) 材料科学 蛋白质设计 化学 蛋白质结构 DNA DNA测序 生物化学 受体 复合材料
作者
Samuel Berhanu,Sagardip Majumder,Thomas Müntener,James Whitehouse,Carolin Berner,Asim K. Bera,Alex Kang,Binyong Liang,G. Nasir Khan,Banumathi Sankaran,Lukas K. Tamm,David J. Brockwell,Sebastian Hiller,Sheena E. Radford,David Baker,Anastassia A. Vorobieva
出处
期刊: [Cold Spring Harbor Laboratory]
被引量:5
标识
DOI:10.1101/2023.12.20.572500
摘要

Abstract Transmembrane β-barrels (TMBs) are widely used for single molecule DNA and RNA sequencing and have considerable potential for a broad range of sensing and sequencing applications. Current engineering approaches for nanopore sensors are limited to naturally occurring channels such as CsgG, which have evolved to carry out functions very different from sensing, and hence provide sub-optimal starting points. In contrast, de novo protein design can in principle create an unlimited number of new nanopores with any desired properties. Here we describe a general approach to the design of transmembrane β-barrel pores with different diameter and pore geometry. NMR and crystallographic characterization shows that the designs are stably folded with structures close to the design models. We report the first examples of de novo designed TMBs with 10, 12 and 14 stranded β-barrels. The designs have distinct conductances that correlate with their pore diameter, ranging from 110 pS (∼0.5 nm pore diameter) to 430 pS (∼1.1 nm pore diameter), and can be converted into sensitive small-molecule sensors with high signal to noise ratio. The capability to generate on demand β-barrel pores of defined geometry opens up fundamentally new opportunities for custom engineering of sequencing and sensing technologies. One sentence summary De novo design enables the generation of stable and quite transmembrane beta-barrel nanopores with tailored sizes, shapes and properties.
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
毛柯柯关注了科研通微信公众号
刚刚
刚刚
刚刚
Jia_pei完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
暗能量发布了新的文献求助10
1秒前
gy发布了新的文献求助10
2秒前
薛雨佳发布了新的文献求助10
2秒前
施宛儿完成签到 ,获得积分10
2秒前
羊小受发布了新的文献求助10
3秒前
Nole应助李逍遥采纳,获得10
3秒前
小马甲应助叶承磊采纳,获得10
3秒前
鞘皮完成签到,获得积分10
3秒前
完美的冬亦完成签到,获得积分10
3秒前
十有五应助zhangzhang采纳,获得10
3秒前
要努力写文章的小白完成签到,获得积分10
3秒前
lily发布了新的文献求助10
4秒前
ding应助黄丹丹采纳,获得10
4秒前
西瓜籽射手完成签到,获得积分20
4秒前
念l发布了新的文献求助10
5秒前
朴实凝雁发布了新的文献求助10
5秒前
谨慎从霜发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
7秒前
语容发布了新的文献求助10
7秒前
镓氧锌钇铀应助bademing采纳,获得20
7秒前
热情松鼠完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
Euphoria发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
9秒前
高贵的不凡完成签到,获得积分10
9秒前
李爱国应助开朗忆曼采纳,获得10
11秒前
11秒前
xinyang发布了新的文献求助10
11秒前
勤劳山灵发布了新的文献求助10
12秒前
Bai发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
12秒前
13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
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
2016 Venous Blood Study (VBS) (Final V3.0) 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
核安全综合知识2024版 500
Photothermal Science and Techniques 500
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 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7703605
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9261926
关于积分的说明 20034182
捐赠科研通 7279168
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3294620
关于科研通互助平台的介绍 2449862
邀请新用户注册赠送积分活动 2301412