¿Cómo se puede usar una pantalla de levadura para reconocer proteínas transmembrana plegadas correctamente como TCR?

Supongo que estás intentando diseñar TCR u otra proteína transmembrana mediante evolución dirigida en la visualización de la superficie de la levadura. Yeast es un sistema de visualización realmente agradable, ya que ofrece las modificaciones postraduccionales más complejas a la vez que es un host robusto de expresión. Si la proteína de interés se pliega apropiadamente, entonces permanece funcional. En el caso de TCR, puede etiquetar una sonda fluorescente con su objetivo y luego seleccionar con clasificación de células activadas por fluorescencia (FACS) para ver qué fracción de su población realmente se plegó correctamente.

El conocimiento sobre la estructura terciaria de una proteína es fundamental para la comprensión de su función biológica y para el descubrimiento de nuevas terapias. La predicción computacional de la estructura de la proteína es una alternativa poderosa y un enfoque suplementario a los métodos experimentales, como la cristalografía de rayos X, RMN y cryo-EM. Una tarea importante en la predicción de la estructura de proteínas es identificar proteínas que tienen estructuras terciarias similares, que se pueden usar como plantilla para modelar la estructura desconocida de otra proteína. El proceso para identificar estas proteínas estructuralmente similares se denomina Fold Recognition (o threading), un método útil para predecir la estructura de una proteína de consulta, especialmente cuando la proteína de consulta comparte una baja identidad de nivel de secuencia (es decir, <25%) con otras proteínas con estructura conocida.

Las proteínas que se muestran a través de la pantalla de levadura se doblarán correctamente siempre que la levadura tenga los chaperones y la maquinaria adecuados para ensamblar la proteína mostrada en confermación activa.