Suppr超能文献

利用伪接触位移将超二级结构模体组装来测定蛋白质结构。

Protein Structure Determination by Assembling Super-Secondary Structure Motifs Using Pseudocontact Shifts.

机构信息

Research School of Chemistry, Australian National University, Canberra, ACT 2601, Australia; Department of Chemistry, University of Calgary, Calgary, AB T2N 1N4, Canada.

Research School of Chemistry, Australian National University, Canberra, ACT 2601, Australia.

出版信息

Structure. 2017 Mar 7;25(3):559-568. doi: 10.1016/j.str.2017.01.011. Epub 2017 Feb 16.

Abstract

Computational and nuclear magnetic resonance hybrid approaches provide efficient tools for 3D structure determination of small proteins, but currently available algorithms struggle to perform with larger proteins. Here we demonstrate a new computational algorithm that assembles the 3D structure of a protein from its constituent super-secondary structural motifs (Smotifs) with the help of pseudocontact shift (PCS) restraints for backbone amide protons, where the PCSs are produced from different metal centers. The algorithm, DINGO-PCS (3D assembly of Individual Smotifs to Near-native Geometry as Orchestrated by PCSs), employs the PCSs to recognize, orient, and assemble the constituent Smotifs of the target protein without any other experimental data or computational force fields. Using a universal Smotif database, the DINGO-PCS algorithm exhaustively enumerates any given Smotif. We benchmarked the program against ten different protein targets ranging from 100 to 220 residues with different topologies. For nine of these targets, the method was able to identify near-native Smotifs.

摘要

计算和核磁共振混合方法为小蛋白质的 3D 结构测定提供了有效的工具,但目前可用的算法在处理较大蛋白质时遇到了困难。在这里,我们展示了一种新的计算算法,该算法在伪接触位移(PCS)限制的帮助下,通过不同金属中心产生的 PCS,从组成蛋白质的超二级结构基序(Smotifs)组装蛋白质的 3D 结构,其中 PCS 用于酰胺质子。该算法,DINGO-PCS(由 PCS 协调的个别 Smotifs 到接近天然结构的 3D 组装),在没有任何其他实验数据或计算力场的情况下,使用 PCS 来识别、定向和组装目标蛋白质的组成 Smotifs。使用通用的 Smotif 数据库,DINGO-PCS 算法可以详尽地列举任何给定的 Smotif。我们针对十个不同拓扑结构的 100 到 220 个残基的不同蛋白质靶标对该程序进行了基准测试。对于其中的九个目标,该方法能够识别接近天然的 Smotifs。

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