Kalkulátor rozpustnosti proteinů: Předpověď rozpouštění v různých rozpouštědlech

Úvod do rozpustnosti proteinů

Rozpustnost proteinů je kritický parametr v biochemii, vývoji farmaceutik a biotechnologiích, který určuje maximální koncentraci, při které zůstává protein rozpuštěn v konkrétním rozpouštědle. Tento Kalkulátor rozpustnosti proteinů poskytuje spolehlivou metodu pro předpověď, jak dobře se různé proteiny rozpustí v různých roztocích na základě klíčových fyzikálně-chemických parametrů. Ať už formulujete biopharmaceuticals, navrhujete protokoly pro purifikaci nebo provádíte výzkumné experimenty, pochopení rozpustnosti proteinů je nezbytné pro úspěšné výsledky.

Rozpustnost je ovlivněna více faktory, včetně charakteristik proteinů (velikost, náboj, hydrofobnost), vlastností rozpouštědel (polarita, pH, iontová síla) a podmínek prostředí (teplota). Náš kalkulátor integruje tyto proměnné pomocí zavedených biofyzikálních principů, aby poskytl přesné předpovědi rozpustnosti pro běžné proteiny v standardních laboratorních rozpouštědlech.

Věda za rozpustností proteinů

Klíčové faktory ovlivňující rozpustnost proteinů

Rozpustnost proteinů závisí na složitém vzájemném působení molekulárních interakcí mezi proteinem, rozpouštědlem a dalšími soluty. Hlavní faktory zahrnují:

1. Vlastnosti proteinů:

   • Hydrofobnost: Více hydrofobní proteiny obvykle mají nižší vodní rozpustnost
   • Distribuce povrchového náboje: Ovlivňuje elektrostatické interakce s rozpouštědlem
   • Molekulární hmotnost: Větší proteiny často mají odlišné profily rozpustnosti
   • Strukturální stabilita: Ovlivňuje tendenci k agregaci nebo denaturaci

2. Vlastnosti rozpouštědel:

   • Polarita: Určuje, jak dobře rozpouštědlo interaguje s nabitými oblastmi
   • pH: Ovlivňuje náboj a konformaci proteinu
   • Iontová síla: Ovlivňuje elektrostatické interakce

3. Podmínky prostředí:

   • Teplota: Obecně zvyšuje rozpustnost, ale může způsobit denaturaci
   • Tlak: Může ovlivnit konformaci proteinu a rozpustnost
   • Čas: Některé proteiny se mohou pomalu srážet v průběhu času

Matematický model pro rozpustnost proteinů

Náš kalkulátor používá komplexní model, který zohledňuje hlavní faktory ovlivňující rozpustnost proteinů. Základní rovnice může být představena jako:

$S = S_0 \cdot f_{protein} \cdot f_{solvent} \cdot f_{temp} \cdot f_{pH} \cdot f_{ionic}$

Kde:

• $S$ = Vypočtená rozpustnost (mg/mL)
• $S_0$ = Základní faktor rozpustnosti
• $f_{protein}$ = Faktor specifický pro protein na základě hydrofobnosti
• $f_{solvent}$ = Faktor specifický pro rozpouštědlo na základě polarity
• $f_{temp}$ = Korekční faktor teploty
• $f_{pH}$ = Korekční faktor pH
• $f_{ionic}$ = Korekční faktor iontové síly

Každý faktor je odvozen z empirických vztahů:

1. Faktor proteinu: $f_{protein} = (1 - H_p)$

   • Kde $H_p$ je index hydrofobnosti proteinu (0-1)

2. Faktor rozpouštědla: $f_{solvent} = P_s$

   • Kde $P_s$ je index polarity rozpouštědla

3. Korekční faktor teploty:

   1 + \frac{T - 25}{50}, & \text{if } T < 60°C \\ 1 + \frac{60 - 25}{50} - \frac{T - 60}{20}, & \text{if } T \geq 60°C \end{cases}$$ - Kde $T$ je teplota v °C

4. Korekční faktor pH: $f_{pH} = 0.5 + \frac{|pH - pI|}{3}$

   • Kde $pI$ je izoelektrický bod proteinu

5. Korekční faktor iontové síly:

   undefined

Tento model zohledňuje složité, nelineární vztahy mezi proměnnými, včetně efektů "solení-in" a "solení-out", které se objevují při různých iontových silách.

Kategorii rozpustnosti

Na základě vypočtené hodnoty rozpustnosti jsou proteiny klasifikovány do následujících kategorií:

Jak používat kalkulátor rozpustnosti proteinů

Náš kalkulátor poskytuje jednoduché rozhraní pro předpověď rozpustnosti proteinů na základě vašich specifických podmínek. Postupujte podle těchto kroků, abyste získali přesné výsledky:

1. Vyberte typ proteinu: Zvolte z běžných proteinů, včetně albuminu, lysozymu, inzulínu a dalších.

2. Vyberte rozpouštědlo: Zvolte rozpouštědlo, ve kterém chcete určit rozpustnost proteinu (voda, pufry, organická rozpouštědla).

3. Nastavte environmentální parametry:

   • Teplota: Zadejte teplotu v °C (typicky mezi 4-60°C)
   • pH: Určete hodnotu pH (0-14)
   • Iontová síla: Zadejte iontovou sílu v molární (M)

4. Zobrazte výsledky: Kalkulátor zobrazí:

   • Vypočtenou rozpustnost v mg/mL
   • Kategorii rozpustnosti (nerozpustný až vysoce rozpustný)
   • Grafické znázornění relativní rozpustnosti

5. Interpretujte výsledky: Použijte vypočtenou rozpustnost k informování vašeho experimentálního designu nebo formulace strategie.

Tipy pro přesné výpočty

• Používejte přesné vstupy: Přesnější vstupní parametry vedou k lepším předpovědím
• Zvažte čistotu proteinu: Výpočty předpokládají čisté proteiny; kontaminanty mohou ovlivnit skutečnou rozpustnost
• Zohledněte aditiva: Přítomnost stabilizátorů nebo jiných excipientů může změnit rozpustnost
• Ověřte experimentálně: Vždy potvrďte předpovědi laboratorním testováním pro kritické aplikace

Praktické aplikace

Vývoj farmaceutik

Rozpustnost proteinů je zásadní v formulaci biopharmaceuticals, kde musí terapeutické proteiny zůstat stabilní a rozpustné:

• Formulace léků: Určení optimálních podmínek pro proteiny na bázi léků
• Testování stability: Předpověď dlouhodobé stability za skladovacích podmínek
• Návrh dodacích systémů: Vývoj injekčních nebo orálních formulací proteinů
• Kontrola kvality: Stanovení specifikací pro proteinové roztoky

Výzkum a laboratorní aplikace

Vědci se spoléhají na předpovědi rozpustnosti proteinů pro různé aplikace:

• Purifikace proteinů: Optimalizace podmínek pro extrakci a purifikaci
• Krystalografie: Hledání vhodných podmínek pro růst proteinových krystalů
• Enzymatické testy: Zajištění aktivity enzymů v roztoku
• Studie interakcí protein-protein: Udržování proteinů v roztoku pro studie vazby

Průmyslová biotechnologie

Rozpustnost proteinů ovlivňuje bioprocesy ve velkém měřítku:

• Optimalizace fermentace: Maximalizace produkce proteinů v bioreaktorech
• Zpracování po sklizni: Návrh efektivních kroků separace a purifikace
• Formulace produktů: Vytváření stabilních proteinových produktů pro komerční použití
• Úvahy o škálování: Předpověď chování během průmyslové výroby

Příklady scénářů

1. Formulace protilátek:

   • Protein: IgG protilátka (podobná albuminu)
   • Rozpouštědlo: Fosfátový pufr
   • Podmínky: 25°C, pH 7.4, 0.15M iontová síla
   • Předpovězená rozpustnost: ~50 mg/mL (Rozpustný)

2. Roztok pro uchovávání enzymů:

   • Protein: Lysozym
   • Rozpouštědlo: Směs glycerolu/vody
   • Podmínky: 4°C, pH 5.0, 0.1M iontová síla
   • Předpovězená rozpustnost: ~70 mg/mL (Vysoce rozpustný)

3. Screening pro krystalizaci proteinů:

   • Protein: Inzulín
   • Rozpouštědlo: Různé pufry s precipitujícími látkami
   • Podmínky: 20°C, pH rozmezí 4-9, různé iontové síly
   • Předpovězená rozpustnost: Proměnlivá (použito k identifikaci podmínek blízko limitu rozpustnosti)

Alternativy k výpočetní předpovědi

Zatímco náš kalkulátor poskytuje rychlé odhady, existují i jiné metody pro určení rozpustnosti proteinů:

1. Experimentální určení:

   • Měření koncentrace: Přímé měření rozpuštěného proteinu
   • Metody srážení: Postupné zvyšování koncentrace proteinu, dokud nedojde k srážení
   • Turbiditní testy: Měření zakalení roztoku jako indikátoru nerozpustnosti
   • Výhody: Přesnější pro specifické systémy
   • Nevýhody: Časově náročné, vyžaduje laboratorní zdroje

2. Molekulární dynamické simulace:

   • Používá výpočetní fyziku k modelování interakcí protein-rozpouštědlo
   • Výhody: Může poskytnout podrobné molekulární informace
   • Nevýhody: Vyžaduje specializovaný software a odborné znalosti, výpočetně náročné

3. Přístupy strojového učení:

   • Trénovány na experimentálních datech pro předpověď rozpustnosti
   • Výhody: Může zachytit složité vzory, které nejsou zřejmé v jednoduchých modelech
   • Nevýhody: Vyžaduje velké tréninkové datové sady, nemusí se dobře generalizovat

Historický vývoj porozumění rozpustnosti proteinů

Studium rozpustnosti proteinů se za poslední století významně vyvinulo:

Rané objevy (1900-1940)

Průkopnická práce vědců jako Edwin Cohn a Jesse Greenstein stanovila základní principy rozpustnosti proteinů. Cohnova frakcionační metoda, vyvinutá v 40. letech, používala diferenciální rozpustnost k separaci plazmatických proteinů a byla zásadní pro výrobu albuminu pro lékařské použití během druhé světové války.

Hofmeisterova série (1888)

Objev Franze Hofmeistera o iontově specifických efektech na rozpustnost proteinů (Hofmeisterova série) zůstává relevantní i dnes. Pozoroval, že některé ionty (jako sulfát) podporují srážení proteinů, zatímco jiné (jako jodid) zvyšují rozpustnost.

Moderní biofyzikální porozumění (1950-1990)

Vývoj rentgenové krystalografie a dalších strukturálních technik poskytl poznatky o tom, jak struktura proteinu ovlivňuje rozpustnost. Vědci jako Christian Anfinsen prokázali vztah mezi skládáním proteinů a rozpustností, ukazující, že nativní stav obvykle představuje nejstabilnější (a často nejvíce rozpustnou) konfiguraci.

Výpočetní přístupy (1990-současnost)

Pokroky v výpočetní síle umožnily stále sofistikovanější modely pro předpověď rozpustnosti proteinů. Moderní přístupy zahrnují molekulární dynamiku, strojové učení a podrobné fyzikálně-chemické parametry pro poskytování přesnějších předpovědí pro různé proteiny a podmínky.

Příklady implementace

Zde jsou příklady kódu ukazující, jak vypočítat rozpustnost proteinů pomocí různých programovacích jazyků:

1def calculate_protein_solubility(protein_type, solvent_type, temperature, pH, ionic_strength):
2    # Hydrofobní hodnoty proteinů (příklad)
3    protein_hydrophobicity = {
4        'albumin': 0.3,
5        'lysozyme': 0.2,
6        'insulin': 0.5,
7        'hemoglobin': 0.4,
8        'myoglobin': 0.35
9    }
10    
11    # Polarita hodnot rozpouštědel (příklad)
12    solvent_polarity = {
13        'water': 9.0,
14        'phosphate_buffer': 8.5,
15        'ethanol': 5.2,
16        'methanol': 6.6,
17        'dmso': 7.2
18    }
19    
20    # Výpočet základní rozpustnosti
21    base_solubility = (1 - protein_hydrophobicity[protein_type]) * solvent_polarity[solvent_type] * 10
22    
23    # Faktor teploty
24    if temperature < 60:
25        temp_factor = 1 + (temperature - 25) / 50
26    else:
27        temp_factor = 1 + (60 - 25) / 50 - (temperature - 60) / 20
28    
29    # Faktor pH (předpokládající průměrný pI 5.5)
30    pI = 5.5
31    pH_factor = 0.5 + abs(pH - pI) / 3
32    
33    # Faktor iontové síly
34    if ionic_strength < 0.5:
35        ionic_factor = 1 + ionic_strength
36    else:
37        ionic_factor = 1 + 0.5 - (ionic_strength - 0.5) / 2
38    
39    # Vypočítat konečnou rozpustnost
40    solubility = base_solubility * temp_factor * pH_factor * ionic_factor
41    
42    return round(solubility, 2)
43
44# Příklad použití
45solubility = calculate_protein_solubility('albumin', 'water', 25, 7.0, 0.15)
46print(f"Predikovaná rozpustnost: {solubility} mg/mL")
47

1function calculateProteinSolubility(proteinType, solventType, temperature, pH, ionicStrength) {
2  // Hydrofobní hodnoty proteinů
3  const proteinHydrophobicity = {
4    albumin: 0.3,
5    lysozyme: 0.2,
6    insulin: 0.5,
7    hemoglobin: 0.4,
8    myoglobin: 0.35
9  };
10  
11  // Polarita hodnot rozpouštědel
12  const solventPolarity = {
13    water: 9.0,
14    phosphateBuffer: 8.5,
15    ethanol: 5.2,
16    methanol: 6.6,
17    dmso: 7.2
18  };
19  
20  // Výpočet základní rozpustnosti
21  const baseSolubility = (1 - proteinHydrophobicity[proteinType]) * solventPolarity[solventType] * 10;
22  
23  // Faktor teploty
24  let tempFactor;
25  if (temperature < 60) {
26    tempFactor = 1 + (temperature - 25) / 50;
27  } else {
28    tempFactor = 1 + (60 - 25) / 50 - (temperature - 60) / 20;
29  }
30  
31  // Faktor pH (předpokládající průměrný pI 5.5)
32  const pI = 5.5;
33  const pHFactor = 0.5 + Math.abs(pH - pI) / 3;
34  
35  // Faktor iontové síly
36  let ionicFactor;
37  if (ionicStrength < 0.5) {
38    ionicFactor = 1 + ionicStrength;
39  } else {
40    ionicFactor = 1 + 0.5 - (ionicStrength - 0.5) / 2;
41  }
42  
43  // Vypočítat konečnou rozpustnost
44  const solubility = baseSolubility * tempFactor * pHFactor * ionicFactor;
45  
46  return Math.round(solubility * 100) / 100;
47}
48
49// Příklad použití
50const solubility = calculateProteinSolubility('albumin', 'water', 25, 7.0, 0.15);
51console.log(`Predikovaná rozpustnost: ${solubility} mg/mL`);
52

1public class ProteinSolubilityCalculator {
2    public static double calculateSolubility(String proteinType, String solventType, 
3                                            double temperature, double pH, double ionicStrength) {
4        // Hydrofobní hodnoty proteinů
5        Map<String, Double> proteinHydrophobicity = new HashMap<>();
6        proteinHydrophobicity.put("albumin", 0.3);
7        proteinHydrophobicity.put("lysozyme", 0.2);
8        proteinHydrophobicity.put("insulin", 0.5);
9        proteinHydrophobicity.put("hemoglobin", 0.4);
10        proteinHydrophobicity.put("myoglobin", 0.35);
11        
12        // Polarita hodnot rozpouštědel
13        Map<String, Double> solventPolarity = new HashMap<>();
14        solventPolarity.put("water", 9.0);
15        solventPolarity.put("phosphateBuffer", 8.5);
16        solventPolarity.put("ethanol", 5.2);
17        solventPolarity.put("methanol", 6.6);
18        solventPolarity.put("dmso", 7.2);
19        
20        // Výpočet základní rozpustnosti
21        double baseSolubility = (1 - proteinHydrophobicity.get(proteinType)) 
22                              * solventPolarity.get(solventType) * 10;
23        
24        // Faktor teploty
25        double tempFactor;
26        if (temperature < 60) {
27            tempFactor = 1 + (temperature - 25) / 50;
28        } else {
29            tempFactor = 1 + (60 - 25) / 50 - (temperature - 60) / 20;
30        }
31        
32        // Faktor pH (předpokládající průměrný pI 5.5)
33        double pI = 5.5;
34        double pHFactor = 0.5 + Math.abs(pH - pI) / 3;
35        
36        // Faktor iontové síly
37        double ionicFactor;
38        if (ionicStrength < 0.5) {
39            ionicFactor = 1 + ionicStrength;
40        } else {
41            ionicFactor = 1 + 0.5 - (ionicStrength - 0.5) / 2;
42        }
43        
44        // Vypočítat konečnou rozpustnost
45        double solubility = baseSolubility * tempFactor * pHFactor * ionicFactor;
46        
47        // Zaokrouhlit na 2 desetinná místa
48        return Math.round(solubility * 100) / 100.0;
49    }
50    
51    public static void main(String[] args) {
52        double solubility = calculateSolubility("albumin", "water", 25, 7.0, 0.15);
53        System.out.printf("Predikovaná rozpustnost: %.2f mg/mL%n", solubility);
54    }
55}
56

1calculate_protein_solubility <- function(protein_type, solvent_type, temperature, pH, ionic_strength) {
2  # Hydrofobní hodnoty proteinů
3  protein_hydrophobicity <- list(
4    albumin = 0.3,
5    lysozyme = 0.2,
6    insulin = 0.5,
7    hemoglobin = 0.4,
8    myoglobin = 0.35
9  )
10  
11  # Polarita hodnot rozpouštědel
12  solvent_polarity <- list(
13    water = 9.0,
14    phosphate_buffer = 8.5,
15    ethanol = 5.2,
16    methanol = 6.6,
17    dmso = 7.2
18  )
19  
20  # Výpočet základní rozpustnosti
21  base_solubility <- (1 - protein_hydrophobicity[[protein_type]]) * 
22                     solvent_polarity[[solvent_type]] * 10
23  
24  # Faktor teploty
25  temp_factor <- if (temperature < 60) {
26    1 + (temperature - 25) / 50
27  } else {
28    1 + (60 - 25) / 50 - (temperature - 60) / 20
29  }
30  
31  # Faktor pH (předpokládající průměrný pI 5.5)
32  pI <- 5.5
33  pH_factor <- 0.5 + abs(pH - pI) / 3
34  
35  # Faktor iontové síly
36  ionic_factor <- if (ionic_strength < 0.5) {
37    1 + ionic_strength
38  } else {
39    1 + 0.5 - (ionic_strength - 0.5) / 2
40  }
41  
42  # Vypočítat konečnou rozpustnost
43  solubility <- base_solubility * temp_factor * pH_factor * ionic_factor
44  
45  # Zaokrouhlit na 2 desetinná místa
46  return(round(solubility, 2))
47}
48
49# Příklad použití
50solubility <- calculate_protein_solubility("albumin", "water", 25, 7.0, 0.15)
51cat(sprintf("Predikovaná rozpustnost: %s mg/mL\n", solubility))
52

Často kladené otázky

Co je rozpustnost proteinů?

Rozpustnost proteinů se vztahuje na maximální koncentraci, při které zůstává protein zcela rozpuštěn v konkrétním rozpouštědle za daných podmínek. Je to zásadní parametr v biochemii a vývoji farmaceutik, který určuje, jak dobře se protein rozpouští, spíše než aby tvořil agregáty nebo sraženiny.

Které faktory nejvíce ovlivňují rozpustnost proteinů?

Nejvlivnějšími faktory jsou pH (zejména v porovnání s izoelektrickým bodem proteinu), iontová síla roztoku, teplota a vnitřní vlastnosti proteinu samotného (zejména povrchová hydrofobnost a rozložení náboje). Složení rozpouštědla také hraje hlavní roli.

Jak pH ovlivňuje rozpustnost proteinů?

Proteiny jsou obvykle nejméně rozpustné při svém izoelektrickém bodě (pI), kde je čistý náboj nula, což snižuje elektrostatickou repulsivní sílu mezi molekulami. Rozpustnost se obvykle zvyšuje, když se pH od pI vzdaluje v obou směrech, protože protein získává čistý kladný nebo záporný náboj.

Proč teplota ovlivňuje rozpustnost proteinů?

Teplota ovlivňuje rozpustnost proteinů dvěma způsoby: vyšší teploty obvykle zvyšují rozpustnost tím, že poskytují více tepelné energie k překonání intermolekulárních přitažlivostí, ale nadměrné teploty mohou způsobit denaturaci, což může snížit rozpustnost, pokud je denaturovaný stav méně rozpustný.

Co je efekt "solení-in" a "solení-out"?

"Solení-in" nastává při nízkých iontových silách, kdy přidané ionty zvyšují rozpustnost proteinu tím, že stíní nabité skupiny. "Solení-out" se děje při vysokých iontových silách, kdy ionty soutěží s proteiny o vodní molekuly, čímž snižují solvataci proteinu a snižují rozpustnost.

Jak přesné jsou výpočetní předpovědi rozpustnosti proteinů?

Výpočetní předpovědi poskytují dobré odhady, ale obvykle mají chybový interval 10-30 % ve srovnání s experimentálními hodnotami. Přesnost závisí na tom, jak dobře jsou charakterizovány vlastnosti proteinu a jak podobný je proteinům použitým k vývoji modelu předpovědi.

Může kalkulátor předpovědět rozpustnost pro jakýkoli protein?

Kalkulátor funguje nejlépe pro dobře charakterizované proteiny podobné těm ve své databázi. Nové nebo vysoce modifikované proteiny mohou mít jedinečné vlastnosti, které model nezachytí, což může snížit přesnost předpovědi.

Jak ovlivňuje koncentrace proteinu měření rozpustnosti?

Rozpustnost proteinu je závislá na koncentraci; jak se koncentrace zvyšuje, proteiny mají větší pravděpodobnost interakce mezi sebou spíše než s rozpouštědlem, což může potenciálně vést k agregaci nebo srážení, jakmile je dosaženo limitu rozpustnosti.

Jaký je rozdíl mezi rozpustností a stabilitou?

Rozpustnost se vztahuje konkrétně na to, kolik proteinu může být rozpuštěno v roztoku, zatímco stabilita se vztahuje na to, jak dobře protein udržuje svou nativní strukturu a funkci v průběhu času. Protein může být vysoce rozpustný, ale nestabilní (náchylný k degradaci), nebo stabilní, ale špatně rozpustný.

Jak mohu experimentálně ověřit předpovězené hodnoty rozpustnosti?

Experimentální ověření obvykle zahrnuje přípravu proteinových roztoků při zvyšujících se koncentracích, dokud nedojde k srážení, nebo použití technik jako dynamické světelné rozptylování k detekci vzniku agregátů. Centrifugace následovaná měřením koncentrace proteinu v supernatantu také může kvantifikovat skutečnou rozpustnost.

Reference

1. Arakawa, T., & Timasheff, S. N. (1984). Mechanism of protein salting in and salting out by divalent cation salts: balance between hydration and salt binding. Biochemistry, 23(25), 5912-5923.

2. Cohn, E. J., & Edsall, J. T. (1943). Proteins, amino acids and peptides as ions and dipolar ions. Reinhold Publishing Corporation.

3. Fink, A. L. (1998). Protein aggregation: folding aggregates, inclusion bodies and amyloid. Folding and Design, 3(1), R9-R23.

4. Kramer, R. M., Shende, V. R., Motl, N., Pace, C. N., & Scholtz, J. M. (2012). Toward a molecular understanding of protein solubility: increased negative surface charge correlates with increased solubility. Biophysical Journal, 102(8), 1907-1915.

5. Trevino, S. R., Scholtz, J. M., & Pace, C. N. (2008). Measuring and increasing protein solubility. Journal of Pharmaceutical Sciences, 97(10), 4155-4166.

6. Wang, W., Nema, S., & Teagarden, D. (2010). Protein aggregation—Pathways and influencing factors. International Journal of Pharmaceutics, 390(2), 89-99.

7. Zhang, J. (2012). Protein-protein interactions in salt solutions. In Protein-protein interactions–computational and experimental tools. IntechOpen.

8. Zhou, H. X., & Pang, X. (2018). Electrostatic interactions in protein structure, folding, binding, and condensation. Chemical Reviews, 118(4), 1691-1741.

Vyzkoušejte náš Kalkulátor rozpustnosti proteinů ještě dnes, abyste optimalizovali své formulace proteinů a experimentální podmínky. Ať už vyvíjíte nový biopharmaceutical nebo plánujete laboratorní experimenty, přesné předpovědi rozpustnosti mohou ušetřit čas a zdroje a zároveň zlepšit výsledky. Máte otázky nebo návrhy? Kontaktujte nás pro další pomoc s vašimi konkrétními výzvami v oblasti rozpustnosti proteinů.