近日，南京大学龙亿涛教授团队开发快速提取表征纳米孔道电流噪音特征的分析方法，将阻断电流标准偏差（σb）作为三维表征参数，描述单分子信号电流阻断特征，改变了仅依赖阻断电流、阻断时间两种常规参数解析分析物特性的纳米孔道传统检测模式，实现了混合体系中3种单氨基酸突变与未突变Aβ多肽的同时分辨。
β淀粉样(Aβ)多肽单氨基酸突变是家族性早发型阿尔兹海默症的潜在致病因素, 精准鉴别单点突变Aβ多肽对于揭示阿尔兹海默症的致病机制与判定病变阶段具有重要意义。龙亿涛教授团队前瞻性地把握了纳米孔道在多肽研究中的潜力，早在十多年前便将纳米孔道单分子电化学分析技术首次应用于Aβ多肽片段构象研究（Anal. Chem. 2011, 83, 1746）。经过团队长期的积累与沉淀，理论解析了纳米孔道限域离子流传感增强机制，建立起纳米孔道-分析物相互作用电流模型，提出纳米孔道单分子指纹频率谱学分析新方法（JACS Au 2021, 1, 967; Angew. Chem. Int. Ed. 2021, 60, 24582; J. Am. Chem. Soc. 2022, 144, 15072）。基于此，团队开发快速提取表征纳米孔道电流噪音特征的分析方法，将阻断电流标准偏差（σb）作为三维表征参数，描述单分子信号电流阻断特征，改变了仅依赖阻断电流、阻断时间两种常规参数解析分析物特性的纳米孔道传统检测模式，实现了混合体系中3种单氨基酸突变与未突变Aβ多肽的同时分辨。
研究发现野生型（WT）与A21G突变型Aβ18-26多肽通过T232K/K238Q aerolysin纳米孔道时, 产生的单分子信号的阻断电流、阻断时间特征难以区分，而将σb与阻断电流程度（Ib/I0）或阻断时间（tD）任一常规参数相结合时，机器学习分类结果表明识别准确率可达87%，错误识别率比两种常规参数组合降低了约1倍。进而，准确定位了WT 与A21G Aβ18-26两种多肽单分子阻断事件在Ib/I0-log(tD)-σb三维特征数据图上的分布。通过σb直方图计算获得了相同时间内混合体系中WT与A21G Aβ18-26单分子事件数量的占比, 表明σb有望用于家族性Aβ多肽单点突变体的定量。
根据其分析物依赖性这一特点，将σb与Ib/I0、tD结合，实现了混合物中A21G、E22Q、E22G突变型以及WT Aβ18-26 4种多肽的直接分辨。本文提出的纳米孔道电流阻断幅值、时间和标准偏差三维特征图谱鉴别策略，为复杂混合物体系中Aβ多肽单点突变体的精准识别提供了一种新思路, 可推广应用于其他家族性疾病相关突变多肽标志物的检测和研究。
相关成果以“3D Blockage Mapping for Identifying Familial Point Mutations in Single Amyloid-β Peptides with a Nanopore”为题发表于Angew. Chem. Int. Ed. (2022, DOI: 10.1002/anie.202209970), 南京大学化学化工学院博士研究生辛凯莉为论文第一作者，胡正利副研究员和龙亿涛教授为论文通讯作者。该工作得到了国家基金委自然科学基金（22106066，22027806, 22090054, 21834001）和粤深联合基金青年基金项目（2020A1515110298）的资助。
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