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观察病毒的装配
几十年来,科学家们一直把噬菌体作为模拟感染人类病毒的材料。然而,对于噬菌体如何制造更多的噬菌体,迄今仍神秘莫测。现在,加利福尼亚大学(UC)的生物物理学家们第一次捕捉到了正在进行自我装配的噬菌体。他们利用微球和激光技术,观察了病毒是如何把自身的基因组装填入蛋白质外壳,以及它们是如何与其DNA 展开激烈的争夺战的。结果显示,担负DNA包装任务的显微曲柄, 是迄今所测到的最有力的分子发动机。
一位研究噬菌体的生物学家D·安德森(D.Anderson )说:“长期以来,我们总是结合应用生物化学和遗传学的方法来认识噬菌体,但真正需要的是生物物理学。”在这方面,UC大学的生物物理学家们率先作出了令人鼓舞的成绩。
噬菌体的DNA装配机器叫做Phizg。据研究,为了把DNA 装入病毒的五边形头部,噬菌体蛋白质gp/6要把DNA带到位于头基部的一种蛋白质~RNA复合物中。gp16用腺苷三磷酸(ATP)作为燃料,并与蛋白质连接器一起,把DNA拉进头部。如把整个过程扩大60万倍, 就如将一根细面条塞入一只火柴盒。这一过程的生化原理虽已被人们所认识,但对病毒怎样将DNA拖入头部,并在几分钟内达到组织化的力学细节, 仍所知甚少。
加利福尼亚大学的S·坦斯(S.Tans )等设法观察了噬菌体进行装配的真实过程。他们把噬菌体的头部和DNA, 用蛋白质疑胶粘连到了两个塑性微球之间,利用抽吸,他们把带有噬菌体头部的微球固定在微吸管的顶端;同时,用激光陷波(一种稳固微球的特异聚焦的激光束)俘获带DNA的微球。通过拉动DNA-噬菌体头部的组装物,并测定激光陷波光的偏转度,就可得到微球上面的力,从而得出吸附到它上面的生物分子的力。装配完成以后,他们加进了ATP,并进行观察。
研究人员看到,当分子发动机将DNA拉入噬菌体的头部时, 微球逐渐移近到一起。DNA的装配,开始时以每秒100个碱基对的恒速平稳地进行。但当充入头部的DNA达1/2满时,压力开始上升,而发动机则变慢。坦斯及其同事利用光的陷波拉力来抵挡装配动力。要有抵挡57微微牛顿的力才能使发动机停下来——这是迄今所见到的分子发动机的最大“拖力”。从这种力和噬菌体头部内的体积,坦斯计算出一个装满了的噬菌体头部内的压力是15百万帕斯卡尔(megapascal—百万帕斯卡尔)。相当于氧瓶内的压力。据坦斯推测,当噬菌体吸附到它将要感染的细胞表面时,高的压力有助于噬菌体注射自己的DNA。
安德森认为,完全认识装配过程,可揭示新的抗病毒药的新靶标。其他科学家,也因应用生物物理学技术解决问题而深感鼓舞。正如芬兰赫尔辛基大学的R·图纳(R.Tuma )所说的:“假如没有坦斯等人的工作,我们决不可能认识到病毒机器竟有如此强有力的发动机。”
人造鼻探地雷
狗的鼻子中天然的嗅觉系统能辨别出几万种不同的气味。人造鼻和生物鼻相比,其功能自然是望尘莫及。迄今所发展的人造鼻,多数适于探测某些特异气味,诸如外泄的汽油或腐败的食品等。原因很简单,生物鼻含有大约1000种能辨别气味的不同的化学受体,这是任何机器所无法匹敌的。
神经科学家利用他们对蝾螈嗅觉系统的多年研究成果,围绕两者间的数量差距开展了工作。塔夫茨大学的J.考尔(J.Kauer)和J·怀特(J.White)利用生物鼻的约20种不同特性,设计了一种仪器。 它由传感器系列组成,每个传感器含有荧光染料,包埋在一种聚合物中,不同的聚合物之间有微妙的差异。当气味分子扩散进基质中时,可使染料的荧光特性发生变化。最终在整个系统中所产生的荧光图型,给出了空气样品中的分子标记。
和其他人造鼻不同,塔夫茨大学的人造鼻是通过周期性地把空气吹到传感器而“嗅”空气样品的。监测传感器的变化,可以用同样数量的传感器辨别更多种不同的气味。其他对天然鼻的模仿还包括利用反馈机制,以防止传感器的饱和;以及依据生物鼻的神经电路设计的气味分析系统等。
该仪器能测出多层次的气味,包括淡微的和浓烈的。受国防部高级研究规划局和海军研究署的资助,考尔用人造鼻进行了探测地雷的实验。据估计,全世界埋在地下的地雷大概有1亿枚;地雷含有TNT(三硝基甲苯)。狗能嗅出地雷,大概是靠地雷副产物二硝基甲苯(DNT )的暗示。在这方面,人造鼻具备不知疲劳和可远距离操作的特点。
在一个特设的小屋内,考尔用人造鼻“面对面”地与狗鼻作了对照实验。结果证明人造鼻的灵敏度大约比狗鼻低10~15倍,可测出10亿分之一或更少的DNT和相关化合物。在野外实验中, 人造鼻能测出地雷的大致标记,但不能精确定位,可能是由于不断变化的背景气味掩盖了地雷发出的“蒸汽”。
化学家D·沃尔特(D.Walt)认为,给地雷定位是个难题; 人造鼻是否能担此重任,还有待进一步的观察,但他强调指出:“人造鼻已取得了某些令人难以置信的进步”。考尔说,可以利用这些进步解决其他较易解决的问题,例如用于监测飞机座舱内的有毒烟尘等。
展示细胞有丝分裂的情景
伴随细胞的生长、运动和分裂,称作细胞支架的细胞自身结构的某些部分,必须反复地拆卸和重建。科学家们从模糊不清的活细胞中,仅能对这个创造性的破坏过程获得稍纵即逝的一瞥。但“现成”图像处理新技术却能帮助科学家们从老的细胞支架图像中,获得多种新的数据资料。
这项技术是一种叫做交叉相关(cross-correlativn)的计算机系统,是为探测多种信号的图型而开发的。在波士顿,哈佛医学院的Z ·珀尔曼(Z.Perlman )和其同事已知道可把这种技术用于研究细胞的有丝分裂过程。在细胞的有丝分裂期,叫做微管的蛋白质丝状物形成一种网络,叫做纺锤体,把成对的染色体排列在细胞中间。微管能如此精确有效地把染色体拉向细胞的两极,以至细胞在一分为二时每个新形成的细胞都具有全套的染色体。
1998年,北卡罗莱纳大学的细胞生物学家T·萨蒙(T.Salmon )和W·斯托里(W.Storer)发明了一种追踪微管活动的新方法。 他们利用标准技术从微管蛋白质的亚单位收集微管,并对某些微管作了荧光标记。由于用的带标记的微管蛋白质较通常的少,微管会卷绕起来并有亮斑点点发光。通过仔细观察有丝分裂纺锤体内亮斑的活动,便可追踪细胞舞蹈过程中微管的旋转。
但数据的分析难度很大,因为仅一对亮点的换算就得花上几个星期的时间。为了改进方法,珀尔曼及其同事就利用交叉相关技术,取得了运动中的纺锤体的连续图像,并将其旋转成直线排列。通过对改变了的图像中的点进行比较,他们就能测定点运动的速度和方向。珀尔曼在细胞生物学中应用交叉相关技术,使他从以前的定性实验中取得了定量的数据。
有人对用交叉相关技术能否精确比较复杂的亮斑图像持怀疑态度。但萨蒙预言,这一技术将证明“是从亮斑图像取得新信息的有用方法”。他说,“当务之急是发展高级智能计算机图像处理技术来分析这样的图像。”