纳米孔正在成为单分子蛋白质传感的一种手段。然而，蛋白质表现出不同的电荷性质，使得能够同时感知不同电荷蛋白质的传感器的设计复杂化。有鉴于此，南京大学的黄硕等研究人员，报道了机器学习辅助的耻垢分枝杆菌孔蛋白a（MspA）电渗阱中不同电荷蛋白质的同步结构分析。

本文要点

1）研究人员引入了一种不对称的电解质缓冲液和耻垢分枝杆菌孔蛋白A（MspA）纳米孔相结合，形成一个电渗流（EOF）陷阱。

2）载脂蛋白和全肌红蛋白只有一个血红素不同，通过这种方法可以完全区分。

3）MspA EOF陷阱可同时实现溶菌酶、载脂蛋白/全肌红蛋白和ACTR/NCBD蛋白复合物（分别为碱性、中性和酸性蛋白质）的直接鉴别。

4）为了实现事件分类的自动化，提取了多个事件特征，建立了一个机器学习模型，准确率达到99.9%。

5）该方法还可用于直接从乳清蛋白粉中鉴定单分子α-乳清蛋白和β-乳球蛋白。

本文研究的蛋白质传感策略有助于从混合物中直接识别蛋白质，表明其在快速、灵敏检测生物标记物或实时蛋白质结构分析中的应用前景。

参考文献：

Yao Liu, et al. Machine Learning Assisted Simultaneous Structural Profiling of Differently Charged Proteins in a Mycobacterium smegmatis Porin A (MspA) Electroosmotic Trap. JACS, 2020.

DOI：10.1021/jacs.1c09259

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.1c09259