【辰辉创聚生物】重组人PPYR1蛋白介绍

PPYR1(Pancreatic Polypeptide Receptor 1),也称为Y4受体(Y4R),是人类G蛋白偶联受体(GPCR)家族中的一员,属于神经肽Y受体亚型之一,由NPY4R基因编码。该受体在多个内脏组织中表达,包括胰腺、胃肠道和大脑区域,主要介导胰多肽(Pancreatic Polypeptide, PP)信号的转导。PPYR1作为膜整合型蛋白,是研究神经肽识别机制、GPCR信号通路及膜蛋白表达的关键对象之一。

一、结构与功能特征

PPYR1为典型的七次跨膜螺旋结构蛋白,胞外区负责配体识别,胞内区与G蛋白偶联。作为Gi偶联型GPCR,PPYR1活化后可抑制腺苷酸环化酶(AC)活性,从而降低细胞内cAMP水平,并可能介导ERK/MAPK通路的激活。

其天然配体为胰多肽(PP),亲和力高于对PYY(肽YY)和NPY(神经肽Y)的结合。该受体展现出较强的配体特异性,是探索GPCR结构选择性、构象调节机制及配体偏向性的重要模型系统。

二、表达系统

PPYR1作为膜整合蛋白,在功能研究、结构解析和筛选平台中,对表达系统的选择具有重要意义。科研中常采用以下表达平台进行膜蛋白表达与功能研究:

1. 哺乳动物细胞系统

以HEK293、CHO等为代表的哺乳动物细胞可实现GPCR的天然折叠与糖基化修饰,广泛用于细胞内信号检测、活细胞成像以及稳定细胞系的构建,适合进行配体筛选和信号通路实验。

2. 昆虫细胞系统

Sf9、Sf21细胞通过杆状病毒系统可实现中高水平的膜蛋白表达,常用于膜蛋白的规模纯化、冷冻电镜样品制备及生物物理特性研究。

3. 原核表达系统

大肠杆菌系统常用于表达PPYR1的胞外域或结构片段,适用于抗体制备、表位识别及多肽-受体互作分析等研究需求。

4. 病毒样颗粒(VLP)系统

VLP平台通过病毒衣壳蛋白自组装,可将PPYR1正确嵌入类生物膜结构中,广泛用于构象研究、高亲和力配体筛选及抗原展示。

5. 纳米盘(Nanodisc)系统

纳米盘技术将膜蛋白稳定嵌入磷脂双层结构中,适合进行高分辨率结构成像(如冷冻电镜)、动力学分析(如表面等离子共振)及活性构象筛选。

上述系统为PPYR1研究提供多样技术路径,支持膜蛋白表达、纯化和膜环境重构等多种科研需求。

三、功能检测与信号测定

PPYR1作为Gi偶联受体,其功能检测通常聚焦于配体结合能力、信号转导活性和受体内化过程:

1. 配体结合实验

使用放射性标记(如[^125I]-PP)或荧光标记胰多肽,可开展饱和结合、竞争结合及实时结合动力学分析。TR-FRET和NanoBRET等非放射性手段亦被广泛应用于高通量筛选。

2. cAMP水平检测

通过cAMP ELISA或基于萤光素酶的cAMP响应元件(CRE)报告系统,可定量评估PPYR1的Gi耦联活性。激动剂刺激后cAMP下降是判断其功能活性的常规指标。

3. β-arrestin募集

受体激活后与β-arrestin结合并募集至细胞膜,可通过BRET、NanoBiT或荧光标记体系实时监测,为分析受体偏向性、信号调节机制提供技术支持。

4. 内化与回收

结合GFP或pH敏感荧光探针,可通过共聚焦显微镜观察PPYR1的细胞内转运路径。受体内化速率、胞内滞留时间及再循环过程是评估其信号持续性的重要参数。

四、结构与构象研究

随着膜蛋白研究技术的发展,PPYR1的结构与构象信息正在逐步获得。主要研究手段包括:

1. 冷冻电镜(Cryo-EM)

通过构建PPYR1与Gαi蛋白或稳定型纳米抗体(nanobody)复合物,结合纳米盘重构技术,已可获得3–4 Å分辨率的三维结构,为理解GPCR激活机制提供原子级别信息。

2. 质谱分析(HDX-MS, XL-MS)

用于研究PPYR1的动态构象、配体结合位点及蛋白相互作用区域,为筛选信号调节剂和结构导向设计提供依据。

3. 核磁共振(NMR)

适用于研究受体可溶结构域或短片段的构象变异,特别是在解构配体识别与微观运动学方面具有优势。

上述结构研究方法可协同用于解析PPYR1从静息态至活化态的构象转换过程,为膜蛋白领域的分子机制研究提供关键技术平台。

结语

PPYR1(Y4受体)作为神经肽Y受体家族的重要成员,是膜蛋白表达与GPCR功能研究中的经典对象。在科研试剂应用中,PPYR1广泛用于膜蛋白表达建模、信号机制研究、构象解析及配体筛选实验。随着GPCR技术工具的不断发展,PPYR1为推动神经肽受体研究及精准调控信号通路提供了坚实的技术支撑。

参考文献

1.Zhang, W. et al. Functional characterization of NPY receptor subtypes using CRISPR-edited cell models. Nat. Commun. 12, 4531 (2021).

2.Huang, Y. et al. Structural insights into human Y4 receptor activation by pancreatic polypeptide. Nature 593, 424–429 (2021).

3.Liang, X. et al. Ligand recognition and G-protein coupling of the human neuropeptide Y4 receptor. Cell Res. 31, 1038–1041 (2021).

4.Wang, S. et al. High-throughput screening of Y4 receptor modulators using a Gi-coupled cAMP inhibition assay. Sci. Rep. 10, 1782 (2020).

5.Xu, J. et al. GPCR signaling dynamics revealed by real-time BRET imaging of arrestin recruitment. Nat. Chem. Biol. 16, 962–970 (2020).

6.Huan, T. et al. Receptor internalization and trafficking of Y4R visualized by fluorescence imaging. J. Cell Sci. 133, jcs242561 (2020).

7.Tan, Q. et al. GPCR structure-function studies with nanobody-stabilized Y receptors. Nature 560, 326–330 (2018).

8.Kim, J. et al. Cryo-EM structure of Y4 receptor in complex with Gαi protein. Cell 182, 135–144.e12 (2020).

9.Li, M. et al. Multiplexed screening of neuropeptide receptor-ligand interactions using TR-FRET. Nat. Biotechnol. 38, 1328–1337 (2020).

10.Zhao, H. et al. Functional mapping of GPCR domains essential for ligand selectivity in Y4R. Biochem. J. 477, 3035–3047 (2020).

11.Wootten, D. et al. Mechanisms of biased agonism in GPCR drug discovery. Nat. Rev. Drug Discov. 17, 638–658 (2018).

12.Chai, J. et al. Targeting GPCR endocytosis pathways with fluorescent-tagged receptor constructs. Mol. Pharmacol. 97, 512–523 (2020).

13.Wu, H. et al. Advances in GPCR structural biology using cryo-EM. Cell 184, 620–636 (2021).

14.He, Y. et al. Development of Y receptor subtype-selective antagonists using virtual ligand screening. Commun. Biol. 3, 79 (2020).

15.Lin, X. et al. Real-time monitoring of GPCR internalization using live-cell assays. Nat. Protoc. 15, 1152–1176 (2020).

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