利用简单静电模型预测电场操控下吸附蛋白质的取向

在最常见的实验条件下，蛋白质在固体表面的吸附是一个自发过程，会形成由随机取向分子组成的相当致密的层。由于该过程对催化表面开发具有重要意义，现有许多计算和实验方法试图预测并控制这些分子的取向。然而，尽管各有优势，这些方法往往要么计算代价过高，要么过于简化，削弱了其预测最适宜实验条件以最大化吸附蛋白质催化活性的能力。为满足当前需求，我们提出一种基于连续介质静电学的高效计算方法，用于模拟外电场存在时蛋白质在表面附近的行为。我们的模型不仅能估计蛋白质与表面的总体亲和力，还能给出其作为所加电势函数的最可能取向。由此，可对电势进行合理选择，以最大化蛋白质活性位点对溶剂的可及性。该模型依赖于 Poisson-Boltzmann 方程，并在代码 PyGBe 的扩展中实现，该扩展包含外电场并给出溶剂化自由能的静电分量。为证明该技术可行性，我们在恒电势条件下对胰蛋白酶在碳电极上的吸附进行了数值与实验研究。我们发现，尽管吸附过程主要由疏水效应主导，但胰蛋白酶的取向可通过外电势控制，从而影响活性位点位置，并导致表面催化活性的显著变化。