sans解析の展開を目指して ·...

SANS解析の展開を目指して

京都大学原子炉実験所

杉山正明

中性子小角散乱の展開

•強力な線源•測定装置の技術開発•解析手法の発展•適切なResearch Target

•J-PARC・原子炉ビーム利用の高効率化•ビーム集光技術の開発•高角度までの測定技術の開発•タンパク質重水素化試料作製技術の発展•タンパク質高次構造解明•工学的材料の構造解明

中性子小角散乱の新展開の機は熟した！中性子小角散乱の新展開の機は熟した！

解析法は、単純に慣性半径や相関長を求めるだけか？解析法は、単純に慣性半径や相関長を求めるだけか？

•様々な分野で独自に使われている手法の紹介•上記を参考にして、新たな手法の開発•特に、新たな分光器と関連して！

我々は散乱データをすべて利用しているのか？中性子の利点はどこにあるか？新たな解析手法の開発

― Session IV 座長：高椋利幸（佐賀大理工）

―

水/有機溶媒/塩混合系の長距離秩序構造に対する

SANS解析

貞包浩一朗（京大院理）

中性子小角散乱におけるコントラスト変調法の可能性小泉

智（原子力機構

先端研）

― Session V 座長：藤原

悟

（原子力機構

量子

ビーム）

―

コントラスト変調中性子小角散乱を用いたソフトマター

多成分系の精密構造解析

遠藤

仁（東大物性研）wide-q測定における蛋白質の構造解析の検討

高田慎一（原子力機構

J-PARCセンター）糖脂質含有するモデル生体膜の構造解析（逆コントラ

スト変化法の応用）

平井光博（群馬大工）

― Session VI 座長：杉山正明（京大原子炉）―討論

国内外でのSANS解析法の現状紹介ハードマター解析法：物材機構

大場洋次郎バイオマター解析法：原子力機構

高田慎一SANS解析の方向性・開発ポイント

等

1月18日（月）

あいさつ福永俊晴（京大原子炉）

― Session I 座長：金谷利治（京大化研）

―SANS解析の展開を目指して

杉山正明（京大原子炉）物質科学へのSANSの展開と大観(TAIKAN)

鈴木淳市（原子力機構

J-PARCセンター）

― Session II 座長：福永俊晴（京大原子炉）

―SANSの産業利用について－期待と課題－

笹川

薫（㈱コベルコ科研

エレクトロニクス事業部）SANS／SAXS利用による合金コントラストバリエーショ

ン解析

大沼正人（物材機構

量子ビームセンター）高強度全散乱装置によるWide-Q測定

大友季哉（高エ研

物構研）

1月19日（火）

― Session III 座長：川端祐司（京大原子炉）

―

中性子スピン干渉を用いたSANS日野正裕（京大原子炉)

原理から考え直す中性子小角散乱装置と解析法古坂道弘（北大院工）

ミクロ構造解析からナノ構造解析へミクロ構造解析からナノ構造解析へ

2)exp()( ∑ ⋅= j jj rqibqI

rrr

小角散乱化

2)exp()()( rdrqirqIrrrrr

⋅= ∫ ρ小角散乱強度の基本式

)(rr

ρ

1rr

2rr

krr

)(rr

ρ

)(rr

ρ

)()(

)exp()()exp()(

)exp()()(

2

2

2

qSqF

rdrqirsrdrqir

rdrqirPqI

rr

rrrrrrrr

rrrrr

⋅=

⋅×⋅=

⋅=

∫ ∫

∫ρ

分子形状因子と構造因子の積

低分解能による粗視化: vbr j jl /)( ∑=rρ散乱・回折の基本式

∑ −= k krrrs )()(rrr

δ分子分布関数分子分布関数

')'()'()( rdrrsrrPrrrrr

−= ∫ ρ全系の散乱長密度分布関数全系の散乱長密度分布関数

１分子の密度分布

分子分布１分子の密度分布

分子分布

ナノ分子分布

rr v

v)(rr

ρ

v1b2b

jb

SANSSANS解析解析TargetTarget

１．ナノ粒子の希薄系・・・S(q)=N（N:粒子数）⇒I(q)＝N×｜F(q)｜2F(q)を解析する⇒粒子の形状解析

例：ミセル・タンパク質などNを解析する⇒粒子の分布解析

例：金属材料中の析出物のサイズ分布解析２．微粒子の濃厚系・・・F(q)=ｂ（ｂ:散乱長）⇒I(q)＝ｂ2×S(q)

S(q)を解析する⇒粒子の分布ゆらぎ(密度揺らぎ)解析例：Blockcopolymerなどの秩序構造(Bragg peak)

高分子電解質液体(B-E理論)・ゲル（

Onuki 理論 /Panyukov-Rabin の理論）

合金のSpinodal decomposition(相分離peak)水＋アルコール系・超臨界流体(OZ解析)

３．ナノ粒子の(準)濃厚系・・・F(q)とS(q)との分離不可能Percus-Yevics近似などを用いてS(q)を求める。

？？？

S(Q)S(Q)解析解析

• ゆらぎ構造の可視化（実空間構造）• 解析データ

⇒

構造モデル

• Reverse Monte Carlo アルゴリズム• 試料：超臨界CO2

• アルゴリズムの改良点• 構造パラメータの必要条件• 解の一意性• 今後

0 100 2000

1

2

3

S(Q

)

Q (nm-1)

NiZr Metal Glass

RMC fitneutron

4.602 nm

Around Ni Around Zr

Prism structure Icosahedron

Standard RMC analysis

for total scattering

このQ領域の構造解析を行う

Application of RMC to SANS by Prof. Misawa

(Water+alchol system)(Water+alchol system)structure１

)(1 qI cal

( ){ } 2/12expexp11

)(/)()(

⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡ −= ∑

nqIqIqI

n calχ

structure２

)(2 qI cal

( ){ } 2/12expexp22

)(/)()(

⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡ −= ∑

nqIqIqI

n calχ

J.Chem.Phys.,116,8463,（2002）

•Coarse graining

•Particle Moving Method

改良と問題点

•• 言語言語：Fortran⇒C++•• 乱数乱数：

Mersenne Twisterに変更

•• 散乱強度の評価法の変更：散乱強度の評価法の変更：小角領域の強度だけでなく中・高角のの散乱強度を適切に評価するために散乱不変量( )を用いて強度の規格化

•• 格子配置格子配置：自由位置配置（配置アルゴリズムを更新）

•• サイズ問題サイズ問題：システムサイズの影響をチェック•• 構造階層性の影響構造階層性の影響：最接近距離の効果•• 解の一意性解の一意性：要検討

∫= dQQIQ )(2

240Å, 24hr ⇒

600Å, 1,000,000 mols, 24-48hr by PC

What’s SuperCritical Fluid

SCF

GAS

LIQUIDSOLID

T

C

Temperature

Pc

Tc

Typical phase diagramof pure material

State over critical pressure Pc and critical temperature Tc is defined as

SuperCritical Fluid(SCF)

•Diffusion constant close to Gas and Density close to liquid.

•By passing through SCF state, continuous transition between liquid and gas can be achieved.

•Boundary, which divides SCF state into two phases. exists.

•Solubility drastically changes at the boundary

•Around critical points, large scale density fluctuation exists (Critical opalescence)

•Solubility increases by adding third molecule (Entertainer effect)

Features of SCF

SANS experiment of SCF-CO2

SANS measurements were performed at 5 isothermal lines 32,33,35,38℃

Critical Point of CO2

Pc=7.38Pa, Tc=31.1℃

•

KUR-SCF cell

Max Pressure :

20MPa

Max Temperature :

100℃

Neutron Transmission :

80%•

SWAN(KENS)

Q-range:

0.01-0.5Å-1

Measurement time :

10-30 minutes

10.0

9.5

9.0

8.5

8.0

7.5

7.0

Pres

sure

(MPa

)403836343230

Temperature (ºC)

Liquid-gas coexisting line

Critical point a

ed

cb

j

ih

gf

o

n

m

l

k

t

s

r

q

p

P-T Phase diagram

isot

herm

al

isopy

cnic

2

4

68

10-22

2

4

68

10-21

2

I(Q

) / m

2

2 3 4 5 6 7 8 90.1

2 3 4 5

Q / Å-1

State 1 State 2 State 3 State 4 State 5

SANS result of SCF-CO2

20

15

10

5

0

I(0)

*I(Q

)-1

2.0x10-21.51.00.50.0Q2 / Å-2


8.0

7.5

7.0

Pres

sure

/ M

Pa

34.033.032.031.030.029.0Temperature / ºC

Critical Point

Liquid

Gas

1

2

3

4

5

• Ornstein-Zernike law

220

1)(

qIqIξ+

=

220 1)(

qqI

I ξ+=

1/I vs q2 plot (OZ plot)

このデータを使用

ξ=42Å

2.5

2.0

1.5

1.0

0.5

I(0) (

cm2 )

9.59.08.58.07.5P (MPa)

32 ºC {a,b,c,d,e} 33 ºC {f,g,h,i,j} 35 ºC {k,l,m,n,o} 38 ºC {p,q,r,s,t}

40

35

30

25

20

15

10

ξ (Å

)

9.59.08.58.07.5P (MPa)

32 ºC {a,b,c,d,e} 33 ºC {f,g,h,i,j} 35 ºC {k,l,m,n,o} 38 ºC {p,q,r,s,t}

等温線上の密度ゆらぎの変化

1.

I(0) andξ have maximum on isothermal line, and the trajectory of the maximum shows ridge line.

2.

Only with OZ analysis, we cannot recognize structural difference between gas-like region and liquid-like one.

10.0

9.5

9.0

8.5

8.0

7.5

7.0

P (M

Pa)

403836343230

T (ºC)

Liquid-gas coexisting line

Critical point a

edcb

j

ih

gf

o

n

m

l

k

t

s

r

q

p

Liquid-like region

Gas-like region

Effect of lattice on g(r)

8.0

7.5

7.0

Pres

sure

/ M

Pa

34.033.032.031.030.029.0Temperature / ºC

Critical Point

Liquid

Gas

1

2

3

4

5

1.3

1.2

1.1

1.0

0.9

g(r)

50403020100r / Å


3.14Å

With lattice

3mind 同じセルに

粒子を二つ入れない

セルアドレス：i (1~総セル数)

セル内粒子座標(x,y,z)

最近接距離を

満たさない範囲

最近接距離を

満たさない範囲

粒子を配置したセル

①粒子の存在しないセル内の、ランダムな座標に粒子を配置する②粒子を配置したセルの周囲24個のセルに粒子が存在しないか調べる③最外殻部のセルに粒子が存在した場合、粒子座標から距離を求める以上の過程で最接近距離を満たさない粒子がなければ、正式に配置する

①粒子の存在しないセル内の、ランダムな座標に粒子を配置する②粒子を配置したセルの周囲24個のセルに粒子が存在しないか調べる③最外殻部のセルに粒子が存在した場合、粒子座標から距離を求める以上の過程で最接近距離を満たさない粒子がなければ、正式に配置する

自由位置配置法自由位置配置法

13044.06

3min =dρπ

D. A. Young & B. J. Alder (1971) M. Misawa (1990)

In the case of CO2 , dmin = 3.39 Å

critical packing ratio

Fitting resultFitting result

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000.99

1.00

1.01

1.02

1.03

1.04

1.05

r-1exp(-r/ξ)+1 (ξ=42Å)g(r)

r / Å

Initial Final

0.01 0.1

0.01

0.1

1

Inte

nsity

/ a.

u.

Scattering vector / Å-1

Experiment RMC result

0 50 100 150 200 2500

50

100

150

200

250

2

4

6

8

10

12

14

16

18

X / Å

Y /

Å

Cell=300x300x300=600x600x600Å3

Particle No=1,000,000

Cell=300x300x300=600x600x600Å3

Particle No=1,000,000

z=±10Å0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

0.99

1.00

1.01

1.02

1.03

1.04

1.05g(

r)

r / Å-1

System Size System Size

0 10 20 30 40 500.8

1.0

1.2

1.4

1.6

g(r)

r / Å

100Å 200Å 300Å 400Å 600Å 1000Å 1200Å

Initial

0.01 0.1

0.01

0.1

1

Inte

nsity

/a.u

.


Experiment 100Å 200Å 300Å 400Å 600Å

0 5 10 15 20 25 30 35 400.8

1.0

1.2

1.4

g(r)

r / Å

100Å 200Å 300Å 400Å 600Å

Final

相関長の8倍程度のサイズのシス

テムが最低必要である

相関長の8倍程度のサイズのシス

テムが最低必要である

下部構造の影響下部構造の影響－最接近距離－－最接近距離－

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0 rmin=2.034Å rmin=2.373Å rmin=2.712Å rmin=3.051Å rmin=3.390Å rmin=3.729Å rmin=4.407Å

g(r)

r / Å

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

0.96

0.98

1.00

1.02

1.04

1.06

1.08

1.10 rmin=2.034Å rmin=3.390Å rmin=4.407Å

g(r)

r / Å

0.01 0.1

0.01

0.1

1

Inte

nsity

/ a.

u.


OBS dmin2.034 dmin2.373 dmin2.712 dmin3.051 dmin3.39 dmin3.729 dmin4.407

• Cut -off距離によらずRMCは、散乱データに合わせることはできる • g(r)は異なる。

• Cut -off距離によらずRMCは、散乱データに合わせることはできる

• g(r)は異なる。

下部構造の影響下部構造の影響－最接近距離－－最接近距離－

0 50 100 150 200 2500

50

100

150

200

250

2.034Å

0 50 100 150 200 2500

50

100

150

200

250

2.373Å

0 50 100 150 200 2500

50

100

150

200

250

2.712Å

0 50 100 150 200 2500

50

100

150

200

250

3.051Å

0 50 100 150 200 2500

50

100

150

200

250

3.339Å

0 50 100 150 200 2500

50

100

150

200

250

3.729Å

0 50 100 150 200 2500

50

100

150

200

250

4.407Å

上部ゆらぎ構造は下部構造に影響を受ける。

Cut-off距離に応

じてゆらぎの振幅が異なる

Cut-off距離に応

じてゆらぎの振幅が異なる

まとめと今後ー密度揺らぎ可視化ー• プログラムのrefinementにより、600Å3,1M粒子数なら24-48時間程度で、散乱

強度を再現する分子配置を求めることが可能となった。• 格子粒子配置から自由粒子配置に変更し、分子分布ゆらぎのモデリングに成

功した• 小角散乱のRMCでは、Systemサイズは、ゆらぎの8-10倍程度必要である。

• Cut-off距離によらず、SANS曲線を再現する構造モデルが存在する• ただし、g（ｒ）はｒの小さい領域で異なる。• 下部構造を再現する、もしくは下部構造に沿ったゆらぎ構造をモデル化する手

法が必要である。

• Cut-off距離によらず、SANS曲線を再現する構造モデルが存在する• ただし、g（ｒ）はｒの小さい領域で異なる。• 下部構造を再現する、もしくは下部構造に沿ったゆらぎ構造をモデル化する手

法が必要である。

• 広角領域の散乱データ(NOVA, TAIKAN)を用いたRMC⇒分子配向まで考慮する必要があるか？

• 全散乱等で求めたg(r)から外れた場合は、Penaltyを与えるアルゴリズムの開発

• 広角領域の散乱データ(NOVA, TAIKAN)を用いたRMC⇒分子配向まで考慮する必要があるか？

• 全散乱等で求めたg(r)から外れた場合は、Penaltyを与えるアルゴリズムの開発

• SCF-CO2+アルコール系への適用⇒大きさの違う分子の場合の自由配置アルゴリズムの開発

• 濃厚臨界系(水+アルコール)への応用

その他拘

束の追加

コントラ

スト変調

F(Q)F(Q)解析→タンパク質高次構造解析→タンパク質高次構造

• 高次構造の再構成• 構造モデル

⇒

解析データ

• SANS Simulation （中性子散乱に対応）• 試料：数Subunitからなる４次構造を持つタンパク質

• 溶液中での構造変性への対応• RMCを用いた構造解析への対応• 結合水の考慮(特に小型タンパク質)• 高角度散乱強度への対応

Structure of ProteasomeStructure of Proteasome

α-ring β-ring β-ring α-ring

α-ring β-ring

α1

α2

α3

α4

α5

α6α7

β1

β2 β3

β4

β5

β6

β7

１８０Å

１２

０Å

4×7=28

subunitHow to build up ?

Mw∼700kDa

J.Biol.Chem., 272, 10080–10086, 1997.

Proteasome Proteasome αα7 ring7 ring

α7 subunits make a homo-ring!⇒Correctly Speaking, a double ring

α7

α7α7

α7α7

α7 α7α6

α6

α6

α6

α6

α6

α7

α7α7

α7α7

α7 α7

α7

α7α7

α7α7

α7 α7

α7α7

α7

α7

α7

α7There could exist a kinetics of subunit exchange even in homo α7-ring!

There could exist a kinetics of subunit exchange even in homo α7-ring!

When a6 is added to α7-ring solution,When a6 is added to α7-ring solution,

α6 subunit is introduced into α7-ring…α6 subunit is introduced into α7-ring…

My speculation

How to prove subunit exchangeHow to prove subunit exchange

Protonated Deuterated

ρ

Sca

tterin

g le

ngth

den

sity

D2 O D2 O

H2 OH2 O

81%D2 O=ρssolvent contrastbd -ρs

Exchanged

Scattering vector

Inte

nsity

bex -ρs =0

If subunit exchange occursSANS intensity should decrease and finally disappear!

bd

bp

bex ＝（bd ＋bｐ

)/2

(bp -ρs )2=(bd -ρs )2

(bex -ρs )2=0

ExperimentExperiment

Sample:protonated α7 subunit (bovine)deuterated α7 subunit (bovine), deuteration ratio >95%

Solvent:81% D2 O

SANS cameras:SANS-U (ISSP) and D22 (ILL)

Q-range:0.008-0.25 Å-1

Time slice: 15 minutes, Total measuring time: 12 -14 hrs Temperature: 25C

Sample:protonated α7 subunit (bovine)deuterated α7 subunit (bovine), deuteration ratio >95%

Solvent:81% D2 O

SANS cameras:SANS-U (ISSP) and D22 (ILL)

Q-range:0.008-0.25 Å-1

Time slice: 15 minutes, Total measuring time: 12 -14 hrsTemperature: 25C

h-α7 d-α7

H2 O D2 O H2 O D2 O

81%D2 O 81%D2 O

Time Resolved SANSTime Resolved SANS

81%D2 O

Contrast checkContrast checkProtonated Deuterated

ρ

Sca

tterin

g le

ngth

den

sity

81%D2 O=ρsbd -ρs

bp -ρs

bd

bp

(bp -ρs )2 (bd -ρs )281%D2 O is an inversion contrast point!

0.01 0.10.01

0.1

1

Inte

nsity

/ a.

u.

Scattering vector / Å-10.01 0.1

0.01

0.1

1In

tens

ity /

a.u.


81%D2 O 81%D2 O

TimeTime--Resolved SANS ExperimentResolved SANS Experiment

0.01 0.10.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0 0hr 1hr 2hr 3hr

Inte

nsity

/ a.

u.


0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Inte

nsity

/ a.

u.


0hr 1hr 2hr 3hr 4hr 5hr 6hr 7hr 8hr 9hr10hr11hr12hr13hr

SANS intensity decreased!SANS intensity decreased!

The decrease stopped before SANS intensity reaches 0 !The decrease stopped before SANS intensity reaches 0 !

0.01 0.10.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Completely exchangeInte

nsity

/ a.

u.



0 2 4 6 8 10 12 14

0.8

0.9

1.0

I(0) /

I 0(0

)

Time / hour

Time evolution of I(0)Time evolution of I(0)

How to explain this phenomenon?How to explain this phenomenon?

BUT

Stability of proteinStability of protein

0.01 0.10.01

0.1

1

Inte

nsity

/ a.

u.


0.01

0.1

1

Inte

nsity

/ a.

u.


0.01 0.10.01

0.1

1In

tens

ity /

a.u.


0.01

0.1

1

Inte

nsity

/ a.

u.


h-α7

d-α7

just mixed D2 O and H2 O solution 14hrs after mixture

ComparisonComparison：：SANSSANS

vsvs

SAXSSAXS

SANS

81%D2 O

SAXS

0.01 0.10.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Inte

nsity

/ a.

u.



0.01 0.10

20

40

60

80

100

Inte

nsity

/ a.

u.


Start 1.37hr 1.82hr 3.08hr 4.11hr 8.09hr 9.11hr 10.12hr

SANSSANS

simulationsimulation

methodmethod

1. PDB data（原子分布）←

水素原子2. PDB data（原子分布）→

アミノ酸残基分布

3. 各残基のコントラスト計算(体積はJacrotのデータを用いる)溶媒の重水濃度に応じて、可置換水素の散乱長を変更各サブユニットの重水素化度に応じて、非可置換水素の散乱長を変更各アミノ酸残基の総散乱長を求め、コントラストを計算する

4. 各アミノ酸残基の位置に対応するサイズ・コントラストの球を配置する。5. 以下の式に応じて、中性子小角散乱強度を計算する。

6. タンパク質の非干渉線散乱を加え、溶媒の非干渉性散乱を引く

1. PDB data（原子分布）←

水素原子2. PDB data（原子分布）→

アミノ酸残基分布

3. 各残基のコントラスト計算(体積はJacrotのデータを用いる)溶媒の重水濃度に応じて、可置換水素の散乱長を変更各サブユニットの重水素化度に応じて、非可置換水素の散乱長を変更各アミノ酸残基の総散乱長を求め、コントラストを計算する

4. 各アミノ酸残基の位置に対応するサイズ・コントラストの球を配置する。5. 以下の式に応じて、中性子小角散乱強度を計算する。

6. タンパク質の非干渉線散乱を加え、溶媒の非干渉性散乱を引く

0．既存のPDB dataを用いて、各Subunit位置を設定し、高次構造を構築する。(界面の接触エネルギー効果をとりいえるように改良中)0．既存のPDB dataを用いて、各Subunit位置を設定し、高次構造を構築する。(界面の接触エネルギー効果をとりいえるように改良中)

∑ ∑>

+=i ji ij

ijjii qr

qrqfqfqfqI

)sin()()(2)()( 2

４次構造の構築Proteasome α7 subunit

７回回転対称体の構築回転中心＋回転半径

Double ring の構築２つのringの距離＋向き

0.01 0.1

10

100

1000d-PRS-α7 double ring in H2O

Inte

nsity

/ a.

u.


Experiment D=35Å D=35Å twist D=40Å D=45Å

Case 1 : Random Subunit ExchangeCase 1 : Random Subunit Exchange

A subunit exchanges randomlyA subunit exchanges randomly Not all α7-ring becomes (d7h7)-ringbut system reaches an equilibrium state Not all α7-ring becomes (d7h7)-ringbut system reaches an equilibrium state

•Simulation 1.Molecular number : 229=5368709122.Initial condition :

[AllH(h14)]:[AllD(d14)] = 228 : 2283.Exchange method :

Exchange random molecular @ random subunit position

0 10 20 30 40 50

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Rat

io

Time / a.u.

h14 h13d1 h12d2 h11d3 h10d4 h9d5 h8d6 h7d7

0.01 0.10.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Inte

nsity

/ a.

u.


T00 T05 T10 T15 T20 T25 T30 T35 T40 T45 T50

0.01 0.10.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

13hrInitial

Inte

nsity

/ a.

u.


T00 T05 T10 T15 T20 T25 T30 T35 T40 T45 T50

Random exchange model has been excluded! Random exchange model has been excluded!

Case 2 : Ring Exchange Case 2 : Ring Exchange

α7 subunits makes a double ring.α7 subunits makes a double ring.

There is not a subunit exchange,but a ring-ring exchange exists.There is not a subunit exchange,but a ring-ring exchange exists.

• Calculation 1.Initial and final condition :

[h14]:[d14]:[h7d7]= 0.5 : 0.5 : 0⇒[h14]:[d14]:[h7d7]= 0.25 : 0.25 : 0.5

2.Exchange method : Random

Ring exchange model has been excluded! Ring exchange model has been excluded!

+(h14) (d14) (h7d7)

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.50.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Rat

io

Exchange rate / r ×109

[d14](=[h14]) [h7d7]

0.01 0.10.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Inte

nsity

/ a.

u.Scattering vector / Å-1

T00 T20 T40 T60 T80 T100 T120 T140 T160 T180 T200

0.01 0.10.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

13hrInitial

Inte

nsity

/ a.

u.Scattering vector / Å-1

T00 T20 T40 T60 T80 T100 T120 T140 T160 T180 T200

0.01 0.10.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Inte

nsity

/ a.

u.


T000 T025 T050 T075 T100 T125 T150 T175 T200 T225 T250

How to explain stop of intensity decrease?How to explain stop of intensity decrease?

α7 ring introduces α6 subunit.α7 ring introduces α6 subunit.

Only one subunit can be exchanged per ring.Totally two subunits exchange in a double ring

Only one subunit can be exchanged per ring.Totally two subunits exchange in a double ring

• Simulation 1.Initial and final condition :

[Hhh]:[Hhd]:[Hdd]:[Dhh]:[Dhd]:[Ddd]= 0.5 : 0.0 : 0.0 : 0.0 : 0.0 : 0.5

⇒0.125: 0.25:0.125:0.125: 0.25 :0.1252.Exchange method : Random

Two exchange model well explains the experimental result! Two exchange model well explains the experimental result!0 100 200 300 400 500

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

0.45

0.50

Rat

io

Exchange rate

Hhh Hhd Hdd

0.01 0.10.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.013hr

Initial

Inte

nsity

/ a.

u.


T000 T025 T050 T075 T100 T125 T150 T175 T200 T225 T250

0 10000 20000 30000 40000

0.70

0.75

0.80

0.85

0.90

0.95

1.00

Inte

nsity

/ a.

u.

Time / s

Time evolution of I(0)

まとめ• 散乱関数Simulationは、実験データをかなり良く再現する。• ただし、溶液中での構造変調を１００%再現できていない

• Proteasome α7-ringの構造は、動的な平衡状態にあり、 Subunit交換機構が存在する

• 交換は、全てのsubunitで起こるのではなく、各リングの１つのsubunitでのみ起こる。

• 交換はランダムに進行し、静的な構造測定では、 Proteasome α7-ringには変化が見られない。

• タンパク質周囲の結合水の影響の考慮• 高次構造パラメータ(構造変調)の自動的な決定法の開発

今後

• 散乱関数Simulationは、如何にして溶液中での構造変性を再現するか？• 結合水の効果はどれくらいか？どのようにして取り入れるか？• 散乱データから構造をモデルなしで導出できないか？• 中性子の利点を如何にして生かすか？• 高角までの散乱データを如何にして生かすか？

タンパク質の構造解析

ゆらぎの構造解析

• 解の一意性をどのようにして担保するか？• MDとの連携は？• 構造パラメータをどのように取り入れるか？• 多成分系への拡張法• 中性子の利点を如何にして生かすか？• 高角までの散乱データを如何にして生かすか？

• 解の一意性をどのようにして担保するか？• MDとの連携は？• 構造パラメータをどのように取り入れるか？• 多成分系への拡張法• 中性子の利点を如何にして生かすか？• 高角までの散乱データを如何にして生かすか？

SANS解析の展開を目指して中性子小角散乱の展開スライド番号 3ミクロ構造解析からナノ構造解析へSANS解析TargetS(Q)解析スライド番号 7Application of RMC to SANS �by Prof. Misawa改良と問題点What’s SuperCritical FluidSANS experiment of SCF-CO2SANS result of SCF-CO2スライド番号 13スライド番号 14スライド番号 15Fitting resultSystem Size 下部構造の影響�－最接近距離－下部構造の影響�－最接近距離－まとめと今後�ー密度揺らぎ可視化ーF(Q)解析→タンパク質高次構造スライド番号 22スライド番号 23スライド番号 24スライド番号 25スライド番号 26スライド番号 27スライド番号 28スライド番号 29スライド番号 30４次構造の構築スライド番号 32スライド番号 33スライド番号 34まとめ今後

sans解析の展開を目指して ·...

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