“智能固定相”吸附分离蛋白质的机理研究

Smart (or responsive) bioactive surfaces provide a novel "smart solid phase" to develop chromatography with high resolution and wide applications for protein separation. In this project, we employ three kinds of models with different scales, select appropriate force fields and combine effective algorithms to systematically study the mechanism of protein adsorption and separation by electro- and pH-responsive surface. First, programms of molecular dynamics (MD) with colloidal models are developed to simulate the adsorbed amount of proteins on smart surfaces under applied electric fields (Efs) and pH. Second, Programms of Hamiltonian replica exchange molecular dynamics (Hamiltonian REMD) with coarse-grained models are developed to simulate the adsorbed configurations of proteins on smart surfaces under Efs and pH. Third, MD simulations with all-atom models are employed to examine the effect of applied Efs and pH on surface structure and protein conformation. Fourth, based on the simulation results and experimental data, the response of smart surface to applied Efs and pH and the influence on the protein adsorption and separation is systematically studied to establish the relationship between the electric fields and surface structure, the relevance between surface structure and protein behaviors on the smart surface, and finally to design and synthesize novel smart surface that has potential application in protein separation under the guidance of mechanism studied. This project could provide guidance for protein separation application.

智能（或响应型）生物活性表面为发展高分辨率和广适用性的蛋白质色谱分离方法提供了一种区别于传统的“智能固定相”。本项目采用三种不同尺度的模型、选择合适的力场并结合有效的算法对电场、pH－双重响应型表面吸附分离蛋白质的机理进行系统地研究。内容包括：（1）编写胶体模型的分子动力学（MD）程序模拟外电场和pH作用下混合蛋白质在智能表面的吸附量；（2）编写基于粗粒化模型的Hamiltonian副本交换MD程序模拟外电场和pH作用下混合蛋白质在智能表面的吸附构型；（3）用全原子MD程序模拟外电场和pH值对表面结构、蛋白质吸附构象的影响；（4）模拟结果结合实验数据系统地考察智能表面对电场和pH值作出响应并探讨其对蛋白质吸附分离的影响，由此建立电场和pH值与表面结构的关系、表面结构与蛋白质行为调控的联系，并依此为指导设计合成具有潜在蛋白质吸附分离应用的“智能固定相”。项目研究可为蛋白质分离应用提供指导。

智能（响应性）表面为发展高分辨率和广适用性的蛋白质色谱分离方法提供了一种不同于传统的“智能固定相”。本项目采用不同尺度的计算机分子模拟方法研究蛋白质‒表面‒溶液的相互作用，探索通过改变外加电场和pH值来调控蛋白质在智能表面的界面行为的机理。首先编写了基于蛋白质粗粒化模型的哈密尔顿副本交换蒙特卡罗（H‒REMC）算法，其可在一次模拟中快速准确地获得蛋白质在不同表面电荷密度和溶液离子强度条件下的优势构型，较温度副本交换蒙特卡罗算法（T‒REMC）在效率上提高了。基于H‒REMC对葡萄糖氧化酶在带电表面的吸附取向进行了预测，结果与实验相符，并能阐明实验中难以解释的现象。H‒REMC模拟所获得的优势构型为全原子分子模拟提供初始构型，减少计算开销。对溶菌酶在混合自组装单分子膜COOH/OH‒SAM上的行为进行全原子分子动力学（AA-MD）模拟发现，可以通过电场和pH值的改变来调节表面长链分子的弯曲与直立，从而调节表面的浸润性、表面电荷分布和表面电荷密度，实现在保证蛋白质活性的前提下对蛋白质‒表面相互作用力和蛋白质吸附取向的有效调节。通过对带不同电量和电性的双组分多肽在电场、pH‒双重响应型COOH/NH2‒SAM上的界面行为模拟，发现可以通过对电场强度的改变，电场方向的切换以及pH值的改变有效地控制不同组分多肽的吸附行为并最终实现多肽的分离。项目的研究深化了对蛋白质界面行为调控机理的认识，为设计高效吸附分离蛋白质的“智能固定相”提供有建设性的指导。