Cette thèse comporte quatre fichiers vidéo. This thesis comes with four video files. / L'industrie chimique mondiale est en pleine mutation, cherchant des solutions pour rendre la synthèse organique classique plus durable. Une telle solution consiste à passer de la catalyse chimique classique à la biocatalyse. Bien que les avantages des enzymes incluent leur stéréo, régio et chimiosélectivité, cette sélectivité réduit souvent leur promiscuité. Les efforts requis pour adapter la fonction enzymatique aux réactions désirées se sont révélés d'une efficacité modérée, de sorte que des méthodes rapides et rentables sont nécessaires pour générer des biocatalyseurs qui rendront la production chimique plus efficace. Dans l’ère de la bioinformatique et des outils de calcul pour soutenir l'ingénierie des enzymes, le développement rapide de nouvelles fonctions enzymatiques devient une réalité. Cette thèse commence par un examen des développements récents sur les outils de calcul pour l’ingénierie des enzymes. Ceci est suivi par un exemple de l’ingénierie des enzymes purement expérimental ainsi que de l’évolution des protéines. Nous avons exploré l’espace mutationnel d'une enzyme primitive, la dihydrofolate réductase R67 (DHFR R67), en utilisant l’ingénierie semi-rationnelle des protéines. La conception rationnelle d’une librarie de mutants, ou «Smart library design», impliquait l’association covalente de monomères de l’homotétramère DHFR R67 en dimères afin d’augmenter la diversité de la librairie d’enzymes mutées. Le criblage par activité enzymatique a révélé un fort biais pour le maintien de la séquence native dans un des protomères tout en tolérant une variation de séquence élevée pour le deuxième. Il est plausible que les protomères natifs procurent l’activité observée, de sorte que nos efforts pour modifier le site actif de la DHFR R67 peuvent n’avoir été que modérément fructueux. Les limites des méthodes expérimentales sont ensuite abordées par le développement d’outils qui facilitent la prédiction des points chauds mutationnels, c’est-à-dire les sites privilégiés à muter afin de moduler la fonction. Le développement de ces techniques est intensif en termes de calcul, car les protéines sont de grandes molécules complexes dans un environnement à base d’eau, l’un des solvants les plus difficiles à modéliser. Nous présentons l’identification rapide des points chauds mutationnels spécifiques au substrat en utilisant l'exemple d’une enzyme cytochrome P450 industriellement pertinente, la CYP102A1. En appliquant la technique de simulation de la dynamique moléculaire par la force de polarisation adaptative, ou «ABF», nous confirmons les points chauds mutationnels connus pour l’hydroxylation des acides gras tout en identifiant de nouveaux points chauds mutationnels. Nous prédisons également la conformation du substrat naturel, l’acide palmitique, dans le site actif et nous appliquons ces connaissances pour effectuer un criblage virtuel d'autres substrats de cette enzyme. Nous effectuons ensuite des simulations de dynamique moléculaire pour traiter l’impact potentiel de la dynamique des protéines sur la catalyse enzymatique, qui est le sujet de discussions animées entre les experts du domaine. Avec la disponibilité accrue de structures cristallines dans la banque de données de protéines (PDB), il devient clair qu’une seule structure de protéine n’est pas suffisante pour élucider la fonction enzymatique. Nous le démontrons en analysant quatre structures cristallines que nous avons obtenues d’une enzyme β-lactamase, parmi lesquelles un réarrangement important des résidus clés du site actif est observable. Nous avons réalisé de longues simulations de dynamique moléculaire pour générer un ensemble de structures suggérant que les structures cristallines ne reflètent pas nécessairement la conformation de plus basse énergie. Enfin, nous étudions la nécessité de compléter de manière informatisée un hémisphère où l’expérimental n’est actuellement pas possible, à savoir la prédiction de la migration des gaz dans les enzymes. À titre d'exemple, la réactivité des enzymes cytochrome P450 dépend de la disponibilité des molécules d’oxygène envers l’hème du site actif. Par le biais de simulations de la dynamique moléculaire de type Simulation Implicite du Ligand (ILS), nous dérivons le paysage de l’énergie libre de petites molécules neutres de gaz pour cartographier les canaux potentiels empruntés par les gaz dans les cytochromes P450 : CYP102A1 et CYP102A5. La comparaison pour les gaz CO, N2 et O2 suggère que ces enzymes évoluent vers l’exclusion du CO inhibiteur. De plus, nous prédisons que les canaux empruntés par les gaz sont distincts des canaux empruntés par le substrat connu et que ces canaux peuvent donc être modifiés indépendamment les uns des autres. / The chemical industry worldwide is at a turning point, seeking solutions to make classical organic synthesis more sustainable. One such solution is to shift from classical catalysis to biocatalysis. Although the advantages of enzymes include their stereo-, regio-, and chemoselectivity, their selectivity often reduces versatility. Past efforts to tailor enzymatic function towards desired reactions have met with moderate effectiveness, such that fast and cost-effective methods are in demand to generate biocatalysts that will render the production of fine and bulk chemical production more benign. In the wake of bioinformatics and computational tools to support enzyme engineering, the fast development of new enzyme functions is becoming a reality. This thesis begins with a review of recent developments on computational tools for enzyme engineering. This is followed by an example of purely experimental enzyme engineering and protein evolution. We explored the mutational space of a primitive enzyme, the R67 dihydrofolate reductase (DHFR), using semi-rational protein engineering. ‘Smart library design’ involved fusing monomers of the homotetrameric R67 DHFR into dimers, to increase the diversity in the resulting mutated enzyme libraries. Activity-based screening revealed a strong bias for maintenance of the native sequence in one protomer with tolerance for high sequence variation in the second. It is plausible that the native protomers procure the observed activity, such that our efforts to modify the enzyme active site may have been only moderately fruitful. The limitations of experimental methods are then addressed by developing tools that facilitate computational mutational hotspot prediction. Developing these techniques is computationally intensive, as proteins are large molecular objects and work in aqueous media, one of the most complex solvents to model. We present the rapid, substrate-specific identification of mutational hotspots using the example of the industrially relevant P450 cytochrome CYP102A1. Applying the adaptive biasing force (ABF) molecular dynamics simulation technique, we confirm the known mutational hotspots for fatty acid hydroxylation and identify a new one. We also predict a catalytic binding pose for the natural substrate, palmitic acid, and apply that knowledge to perform virtual screening for further substrates for this enzyme. We then perform molecular dynamics simulations to address the potential impact of protein dynamics on enzyme catalysis, which is the topic of heated discussions among experts in the field. With the availability of more crystal structures in the Protein Data Bank, it is becoming clear that a single protein structure is not sufficient to elucidate enzyme function. We demonstrate this by analyzing four crystal structures we obtained of a β-lactamase enzyme, among which a striking rearrangement of key active site residues was observed. We performed long molecular dynamics simulations to generate a structural ensemble that suggests that crystal structures do not necessarily reflect the conformation of lowest energy. Finally, we address the need to computationally complement an area where experimentation is not currently possible, namely the prediction of gas migration into enzymes. As an example, the reactivity of P450 cytochrome enzymes depends on the availability of molecular oxygen at the active-site heme. Using the Implicit Ligand Sampling (ILS) molecular dynamics simulation technique, we derive the free energy landscape of small neutral gas molecules to map potential gas channels in cytochrome P450 CYP102A1 and CYP102A5. Comparison of CO, N2 and O2 suggests that those enzymes evolved towards exclusion of the inhibiting CO. In addition, we predict that gas channels are distinct from known substrate channels and therefore can be engineered independently from one another.

Les microARN sont de petits ARN non codants d'environ 22 nucléotides impliqués dans la régulation de l'expression des gènes. Ils ciblent les régions complémentaires des molécules d'ARN messagers que ces gènes codent et ajustent leurs niveaux de traduction en protéines en fonction des besoins de la cellule. En s'attachant à leurs cibles par complémentarité partielle de leurs séquences, ces deux groupes de molécules d'ARN compétitionnent activement pour former des interactions régulatrices. Par conséquent, prédire quantitativement les concentrations d'équilibres des duplexes formés est une tâche qui doit prendre un compte plusieurs facteurs dont l'affinité pour l'hybridation, la capacité à catalyser la cible, la coopérativité et l'accessibilité de l'ARN cible. Dans le modèle que nous proposons, miRBooking 2.0, chaque interaction possible entre un microARN et un site sur un ARN cible pour former un duplexe est caractérisée par une réaction enzymatique. Une réaction de ce type opère en deux phases : une formation réversible d'un complexe enzyme-substrat, le duplexe microARN-ARN, suivie d'une conversion irréversible du substrat en produit, un ARN cible dégradé, et de la restitution l'enzyme qui pourra participer à une nouvelle réaction. Nous montrons que l'état stationnaire de ce système, qui peut comporter jusqu'à 10 millions d'équations en pratique, est unique et son jacobien possède un très petit nombre de valeurs non-nulles, permettant sa résolution efficace à l'aide d'un solveur linéaire épars. Cette solution nous permet de caractériser précisément ce mécanisme de régulation et d'étudier le rôle des microARN dans un contexte cellulaire donné. Les prédictions obtenues sur un modèle de cellule HeLa corrèlent significativement avec un ensemble de données obtenu expérimentalement et permettent d'expliquer remarquablement les effets de seuil d'expression des gènes. En utilisant ces prédictions comme condition initiale et une méthode d'intégration numérique, nous simulons en temps réel la réponse du système aux changements de conditions expérimentales. Nous appliquons ce modèle pour cibler des éléments impliqués dans la transition épithélio-mésenchymateuse (EMT), un mécanisme biologique permettant aux cellules d'acquérir une mobilité essentielle pour proliférer. En identifiant des éléments transcrits différentiellement entre les conditions épithéliale et mésenchymateuse, nous concevons des microARN synthétiques spécifiques pour interférer avec cette transition. Pour ce faire, nous proposons une méthode basée sur une recherche gloutonne parallèle pour rechercher efficacement l'espace de la séquence du microARN et présentons des résultats préliminaires sur des marqueurs connus de l'EMT. / MicroRNAs are small non-coding RNAs of approximately 22 nucleotide long involved in the regulation of gene expression. They target complementary regions to the RNA transcripts molecules that these genes encode and adjust the concentration according to the needs of the cell. As microRNAs and their RNA targets binds each other with imperfect complementarity, these two groups actively compete to form regulatory interactions. Consequently, attempting to quantitatively predict their equilibrium concentrations is a task that must take several factors into account, including the affinity for hybridization, the ability to catalyze the target, cooperation, and RNA accessibility. In the model we propose, miRBooking 2.0, each possible interaction between a microRNA and a binding site on a target RNA is characterized by an enzymatic reaction. A reaction of this type operates in two phases: a reversible formation of an enzyme-substrate complex, the microRNA-RNA duplex, and an irreversible conversion of the substrate in an RNA degradation product that restores the enzyme which can subsequently participate to other reactions. We show that the stationary state of this system, which can include up to 10 million equations in practice, has a very shallow Jacobian, allowing its efficient resolution using a sparse linear solver. This solution allows us to characterize precisely the mechanism of regulation and to study the role of microRNAs in a given cellular context. Predictions obtained on a HeLa S3 cell model correlate significantly with a set of experimental data obtained experimentally and can remarkably explain the expression threshold effects of genes. Using this solution as an initial condition and an explicit method of numerical integration, we simulate in real time the response of the system to changes of experimental conditions. We apply this model to target elements involved in the Epithelio-Mesenchymal Transition (EMT), an important mechanism of tumours proliferation. By identifying differentially expressed elements between the two conditions, we design synthetic microRNAs to interfere with the transition. To do so, we propose a method based on a parallel greedy best-first search to efficiently crawl the sequence space of the microRNA and present preliminary results on known EMT markers.

L'ingénierie enzymatique est un outil très avantageux dans l'industrie biotechnologique. Elle permet d'adapter les enzymes à une activité ou à une condition de réaction spécifique. En outre, elle peut permettre de déchiffrer les éléments clés qui ont facilité leur modification. Bien que l'ingénierie enzymatique soit largement pratiquée, elle comporte encore plusieurs goulets d'étranglement. Certains de ces goulets d'étranglement sont techniques, comme le développement de méthodologies pour la création de banques de mutations ciblées ou la réalisation de criblages à haut débit, et d'autres sont conceptuels, comme le déchiffrage des caractéristiques clés pertinentes d'une protéine cible pour la réussite d'un projet d'ingénierie. Parmi ces défis, l'épistasie intra-génique, ou la non-additivité des effets phénotypiques des mutations, est une caractéristique qui entrave grandement la prévisibilité. L'amélioration de l'ingénierie enzymatique nécessite une approche multidisciplinaire qui inclut une meilleure compréhension des relations structure-fonction-évolution. Cette thèse vise à contribuer à l'avancement de l'ingénierie enzymatique en étudiant deux systèmes modèles. Premièrement, des variantes dynamiques de la ß-lactamase TEM-1 ont été choisies pour étudier le lien entre la dynamique des protéines et l'évolution. La ß-lactamase TEM-1 a été largement caractérisée dans la littérature, ce qui s'est traduit par des connaissances approfondies sur son mécanisme de réaction, ses caractéristiques structurelles et son évolution. Les variantes de la ß-lactamase TEM-1 utilisées comme système modèle dans cette thèse ont été largement caractérisées, montrant une dynamique accrue à l'échelle temporelle pertinente pour la catalyse (µs à ms) mais maintenant la reconnaissance du substrat. Dans cette thèse, l'évolution in vitro de ces variantes dynamiques a été réalisée par des cycles itératifs de mutagenèse et de sélection aléatoires pour permettre une exploration impartiale du paysage de ‘fitness’. Nous démontrons que la présence de ces mouvements particuliers au début de l'évolution a permis d'accéder à des voies de mutations connues. De plus, des interactions épistatiques connues ont été introduites dans les variantes dynamiques. Leur caractérisation in silico et cinétique a révélé que les mouvements supplémentaires sur l'échelle de temps de la catalyse ont permis d'accéder à des conformations conduisant à une fonction améliorée, comme dans le TEM-1 natif. Dans l'ensemble, nous démontrons que l'évolution de la b-lactamase TEM-1 vers une nouvelle fonction est compatible avec divers mouvements à l'échelle de temps µs à ms. Il reste à savoir si cela peut se traduire par d'autres enzymes ayant un potentiel biotechnologique. Deuxièmement, la lipase Cal-A, pertinente sur le plan industriel, a été choisie pour identifier les caractéristiques qui pourraient faciliter son ingénierie. La lipase Cal-A présente des caractéristiques telles que la polyvalence du substrat et une grande stabilité thermique et réactivité qui la rendent attrayante pour la modification des triglycérides ou la synthèse de molécules pertinentes dans les industries alimentaire et pharmaceutique. Contrairement à TEM-1, la plupart des études d'évolution in vitro de la lipase Cal-A ont été réalisées dans un but industriel, avec une exploration limitée de l'espace de mutation. Par conséquent, les caractéristiques qui définissent la fonction de la lipase Cal-A restent insaisissables. Dans cette thèse, nous faisons état de la mutagenèse ciblée de la lipase Cal-A, confirmant l'existence d'une région clé pour la reconnaissance du substrat. Cela a été fait en combinant une nouvelle méthodologie de création de bibliothèque basée sur l'assemblage Golden-gate avec une visualisation structurelle basée sur des scripts pour identifier et cartographier les mutations sélectionnées dans la structure 3D. La caractérisation et la déconvolution de deux des plus aptes ont révélé l'existence d'une épistasie dans l'évolution de la lipase Cal-A vers une nouvelle fonction. Dans l'ensemble, nous démontrons que l’identification d'une variété de propriétés suite à la mutagenèse ciblée peut grandement améliorer la connaissance d'une enzyme. Cette information peut être appliquée pour améliorer l'efficacité de l'ingénierie dirigée. / Enzyme engineering is a tool with great utility in the biotechnological industry. It allows to tailor enzymes to a specific activity or reaction condition. In addition, it can allow to decipher key elements that facilitated their modification. While enzyme engineering is extensively practised, it still entails several bottlenecks. Some of these bottlenecks are technical such as the development of methodologies for creating targeted mutational libraries or performing high-throughput screening and some are conceptual such as deciphering the key relevant features in a target protein for a successful engineering project. Among these challenges, intragenic epistasis, or the non-additivity of the phenotypic effects of mutations, is a feature that greatly hinders predictability. Improving enzyme engineering needs a multidisciplinary approach that includes gaining a better understanding of structure-function-evolution relations. This thesis seeks to contribute in the advancement of enzyme engineering by investigating two model systems. First, dynamic variants of TEM-1 ß-lactamase were chosen to investigate the link between protein dynamics and evolution. TEM-1 ß-lactamase has been extensively characterized in the literature, which has translated into extensive knowledge on its reaction mechanism, structural features and evolution. The variants of TEM-1 ß-lactamase used as model system in this thesis had been extensively characterized, showing increased dynamics at the timescale relevant to catalysis (µs to ms) but maintaining substrate recognition. In this thesis, in vitro evolution of these dynamic variants was done by iterative rounds of random mutagenesis and selection to allow an unbiased exploration of the fitness landscape. We demonstrate that the presence of these particular motions at the outset of evolution allowed access to known mutational pathways. In addition, known epistatic interactions were introduced in the dynamic variants. Their in silico and kinetic characterization revealed that the additional motions on the timescale of catalysis allowed access to conformations leading to enhanced function, as in native TEM-1. Overall, we demonstrate that the evolution of TEM-1 b-lactamase toward new function is compatible with diverse motions at the µs to ms timescale. Whether this can be translated to other enzymes with biotechnological potential remains to be explored. Secondly, the industrially relevant Cal-A lipase was chosen to identify features that could facilitate its engineering. Cal-A lipase presents characteristics such as substrate versatility and high thermal stability and reactivity that make it attractive for modification of triglycerides or synthesis of relevant molecules in the food and pharmaceutical industries. Contrary to TEM-1, most in vitro evolution studies of Cal-A lipase have been done towards an industrially-specified goal, with limited exploration of mutational space. As a result, features that define function in Cal-A lipase remain elusive. In this thesis, we report on focused mutagenesis of Cal-A lipase, confirming the existence of a key region for substrate recognition. This was done by combining a novel library creation methodology based on Golden-gate assembly with script-based structural visualization to identify and map the selected mutations into the 3D structure. The characterization and deconvolution of two of the fittest revealed the existence of epistasis in the evolution of Cal-A lipase towards new function. Overall, we demonstrate that mapping a variety of properties following mutagenesis targeted to specific regions can greatly improve knowledge of an enzyme that can be applied to improve the efficiency of directed engineering.

Caractériser la fonction des protéines est crucial pour notre compréhension des mécanismes moléculaires de la vie, des maladies, et aussi pour inspirer de nouvelles applications en bionanotechnologie. Pour y arriver, il est nécessaire de caractériser la structure et la dynamique de chaque état occupé par la protéine durant sa fonction. La caractérisation expérimentale des états transitoires des protéines représente encore un défi majeur parce que les techniques à haute résolution structurelle, telles que la spectroscopie RMN et la cristallographie aux rayons X, peuvent difficilement être appliquées à l’étude des états de courte durée. De plus, les techniques à haute résolution temporelle, telles que la spectroscopie de fluorescence, nécessitent généralement une chimie complexe pour introduire des fluorophores à des endroits spécifiques dans la protéine. Dans cette thèse nous introduisons l’utilisation des nanoantennes fluorescentes en tant que nouvelle stratégie pour détecter et signaler les changements de conformation des protéines via des interactions non covalentes entre des fluorophores spécifiques et la surface de la protéine. En utilisant des expériences et des simulations moléculaires, nous démontrons que des fluorophores chimiquement divers peuvent se lier et être utilisés pour sonder différentes régions d’une enzyme modèle, la phosphatase alcaline (PA). Ces nanoantennes peuvent être fixées directement aux protéines ou utilisées à l'aide du système de fixation simple et modulaire, le complexe biotine-streptavidine (SA), qui permet un criblage rapide et efficace de la nanoantenne optimale tant dans sa composition que sa longueur. Dans le cas de la PA, nous montrons que nos nanoantennes permettent la détection et la caractérisation des conformations distinctes incluant les changements conformationnels nanoscopiques produisant durant la catalyse du substrat. Nous démontrons également que les signaux fluorescents émis par la nanoantenne peuvent également permettre de caractériser la cinétique enzymatique d’une protéine en une seule expérience tout en incluant la détermination des paramètres « Michaelis-Menten » de ses substrats et inhibiteurs. Nous avons également exploré l'universalité de la stratégie ces nanoantennes fluorescentes en utilisant une autre protéine modèle, la Protéine G et son interaction avec les anticorps, et avons démontré son utilité pour mettre au point un essai permettant de détecter les anticorps. Ces nanoantennes simples et faciles à utiliser peuvent être appliquées pour détecter et analyser les changements conformationnels de toutes tailles et nos résultats suggèrent qu'elles pourraient être utilisées pour caractériser n’importe quel type de fonction. / The characterisation of protein function is crucial to understanding the molecular mechanisms of life and disease, and inspires new applications in bionanotechnology. To do so, it is necessary to characterise the structure and dynamics of each state that proteins adopt during their function. Experimental study of protein transient states, however, remains a major challenge because high-structural-resolution techniques, including NMR spectroscopy and X-ray crystallography, can often not be directly applied to study short-lived protein states. On the other hand, high-temporal-resolution techniques, such as fluorescence spectroscopy, typically require complicated site-specific labelling chemistry. This thesis introduces the use of fluorescent nanoantennas as a new strategy for sensing and reporting on protein conformational changes through noncovalent dye-protein interactions driven by a high local concentration. Using experiments and molecular simulations, we first demonstrate that chemically diverse dyes can bind and be used to probe different regions of a model enzyme, intestinal alkaline phosphatase (AP). These nanoantennas can be attached directly to proteins or employed using the simple and modular biotin-streptavidin (SA) attachment system, which enables rapid and efficient screening for high sensitivity by tuning their length and composition. We show that these nanoantennas enable the detection and characterisation of distinct conformational changes of AP, including nanoscale conformational changes that occur during substrate catalysis. We also show that the fluorescent signal emitted by the nanoantenna enables complete characterisation of enzyme kinetics in one experiment, including determination of Michaelis-Menten parameters of substrates and inhibitors of AP. We then explored the universality of the nanoantenna strategy by using a different model protein system. Protein G was shown to interact with antibodies, using a rapid screening strategy for antibody detection. These effective and easy-to-use nanoantennas could potentially be employed to monitor various conformational changes, and our results offer potential for characterising various protein functions.

Thiopurine S-methyltransferase (TPMT) belongs to the Class I S-adenosylmethionine-dependent methyltransferase (SAM-MT) super family of structurally related proteins. Common to the members of this large protein family is the catalysis of methylation reactions using S-adenosylmethionine (SAM) as a methyl group donor, although SAM-MTs act on a wide range of different substrates and carry out numerous biologically important functions. While the natural function of TPMT is unknown, this enzyme is involved in the metabolism of thiopurines, a class of pharmaceutical substances administered in treatment of immune-related disorders. Specifically, methylation by TPMT inactivates thiopurines and their metabolic intermediates, which reduces the efficacy of clinical treatment and increases the risk of adverse side effects. To further complicate matters, TPMT is a polymorphic enzyme with over 40 naturally occurring variants known to date, most of which exhibit lowered methylation activity towards thiopurines. Consequently, there are individual variations in TPMTmediated thiopurine inactivation, and the administered dose has to be adjusted prior to clinical treatment to avoid harmful side effects. Although the clinical relevance of TPMT is well established, few studies have investigated the molecular causes of the reduced methylation activity of variant proteins. In this thesis, the results of biophysical characterization of two variant proteins, TPMT*6 (Y180F) and TPMT*8 (R215H), are presented. While the properties of TPMT*8 were indistinguishable from those of the wild-type protein, TPMT*6 was found to be somewhat destabilized. Interestingly, the TPMT*6 amino acid substitution did not affect the functionality or folding pattern of the variant protein. Therefore, the decreased in vivo functionality reported for TPMT*6 is probably caused by increased proteolytic degradation in response to the reduced stability of this protein variant, rather than loss of function. Also presented herein are novel methodological approaches for studies of TPMT and its variants. Firstly, the advantages of using 8-anilinonaphthalene-1-sulfonic acid (ANS) to probe TPMT tertiary structure and active site integrity are presented. ANS binds exclusively to the native state of TPMT with high affinity (KD ~ 0.2 μm) and a 1:1 ratio. The stability of TPMT was dramatically increased by binding of ANS, which was shown to co-localize with the structurally similar adenine moiety of the cofactor SAM. Secondly, an enzyme activity assay based on isothermal titration calorimetry (ITC) is presented. Using this approach, the kinetics of 6-MP and 6-TG methylation by TPMT has been characterized.

<p>This dissertation describes the effects of a <i>de novo</i> mutation of CaMKII found in children with learning disabilities and describes its effect on catalytic activity. We develop a malachite green assay for the measurement of CaMKII activation and use it for high-throughput chemical screening to identify CaMKII inhibitors and enhancers. We also propose a new mechanism of regulation of CaMKII activity by ADP.</p><p><br></p>