Tuning Encodable Tetrazine Chemistry for Site-Specific Protein Bioorthogonal Ligations

生物正交化学 四嗪 化学 计算生物学 生物物理学 生物化学 组合化学 生物 点击化学 有机化学
作者
Subhashis Jana,Alex J. Eddins,Yogesh M. Gangarde,P. Andrew Karplus,Ryan A. Mehl
出处
期刊: [Cold Spring Harbor Laboratory]
标识
DOI:10.1101/2025.05.20.655094
摘要

Using genetic code expansion (GCE) to encode bioorthogonal chemistry has emerged as a promising method for protein labeling, both in vitro and within cells. Here, we demonstrate that tetrazine amino acids incorporated into proteins are highly tunable and have extraordinary potential for fast and quantitative bioorthogonal ligations. We describe the synthesis and characterize reaction rates of 29 tetrazine amino acids (20 of which are new) and compare their encoding ability into proteins using evolved Tet ncAA encoding tRNA/RS pairs. For these systems, we characterized on-protein Tet stability, reaction rates, and ligation extents, as the utility of a bioorthogonal labeling group depends on its stability and reactivity when encoded into proteins. By integrating data on encoding efficiency, selectivity, on-protein stability, and in-cell labeling for Tet tRNA/RS pairs, we developed the smallest, fastest, and most stable Tet system to date. This was achieved by introducing fluorine substituents to Tet4, resulting in reaction rates at the 10⁶ M⁻¹s⁻¹ level while minimizing degradation. This study expands the toolbox of bioorthogonal reagents for Tet-sTCO-based, site-specific protein labeling and demonstrates that the Tet-ncAA is a uniquely tunable, highly reactive, and encodable bioorthogonal functional group. These findings provide a foundation to further explore Tet-ncAA encoding and reactivity.
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
1111111发布了新的文献求助10
刚刚
hhhhhhhhh发布了新的文献求助10
刚刚
英俊的铭应助Danna采纳,获得10
1秒前
1秒前
脑洞疼应助权权xulu采纳,获得10
2秒前
3秒前
4秒前
万能图书馆应助魏林娟采纳,获得10
4秒前
orixero应助小阿操采纳,获得10
4秒前
4秒前
得咎发布了新的文献求助10
4秒前
飘逸秋柳完成签到 ,获得积分10
5秒前
酷波er应助Jenny采纳,获得10
5秒前
思源应助橙橙梨梨茶采纳,获得10
6秒前
6秒前
CipherSage应助EE采纳,获得10
7秒前
7秒前
苹果的苹完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
8秒前
SOulemaftg发布了新的文献求助10
9秒前
见澈发布了新的文献求助10
9秒前
小马要努力应助蓝俊采纳,获得20
11秒前
cici完成签到,获得积分10
11秒前
小马要努力应助蓝俊采纳,获得20
11秒前
英姑应助开心小美采纳,获得10
11秒前
11秒前
妮NI完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
考尔菲德完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
隐形曼青应助快乐的雁山采纳,获得10
12秒前
12秒前
12秒前
lightsyang完成签到,获得积分10
13秒前
myo完成签到,获得积分20
13秒前
sean晁烁发布了新的文献求助10
13秒前
达瓦里氏发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
见澈完成签到,获得积分10
14秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(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
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
Dynamische Polarisation von H-1 und B-11 in (CH-3)-3NBH-3 500
CLSI M07 2024 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 7244538
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8868514
关于积分的说明 18707761
捐赠科研通 6919712
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3196969
关于科研通互助平台的介绍 2370985
邀请新用户注册赠送积分活动 2171713