第一步：计算绑定口袋重新设计为了进行计算建模我们从开放的、无配体的 iAChSnFR06 6URU 和封闭的、结合胆碱的枯草芽孢杆菌OpuBC 3R6U 的结构开始并创建了一个封闭的、ACh 结合形式的 iAChSnFR 模型使用罗塞塔图 1 B。使用 Open Eye Omega 霍金斯等人2010 年 并使用 RosettaLigand 本德等人2016 年;戴维斯和贝克2009图 1B和 1

本研究利用计算建模和实验筛选相结合的方法，成功设计出一种高效的5-HT生物传感器iSeroSnFR。首先，利用Rosetta重新设计蛋白质，筛选出18个变体，并在其中选择iSeroSnFR0.0进行进一步优化。随后，采用随机森林和广义线性模型分别预测关键位点和突变组合，最终筛选出iSeroSnFR，该传感器对5-HT的亲和力为310±30μM，最大的荧光响应为800%（ΔF/F0）。该研究为生物传感器的设计提供了新的思路和方法。