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J-GLOBAL ID：201802233776019066   整理番号：18A1506667

蛋白質をランク付けする性質:高精度での蛋白質ドッキング【JST・京大機械翻訳】

Properties that rank protein:protein docking poses with high accuracy

著者 (6件)： Simoes Ines C. M. (UCIBIO, REQUIMTE, Departamento de Quimica e Bioquimica, Faculdade de Ciencias, Universidade do Porto, Rua do Campo Alegre, s/n, 4169-007 Porto, Portugal. [e-mail]) ,  Coimbra Joao T. S. ,  Neves Rui P. P. ,  Costa Ines P. D. ,  Ramos Maria J. ,  Fernandes Pedro A.
資料名： Physical Chemistry Chemical Physics  (Physical Chemistry Chemical Physics)
巻： 20  号： 32  ページ： 20927-20942  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0271C  ISSN： 1463-9076  CODEN： PPCPFQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 蛋白質の天然構造を予測するためのドッキングアルゴリズムの開発は,単離した単量体の構造から蛋白質複合体が分子生物学と創薬に極めて重要である。本研究において,蛋白質複合体の界面領域の能力,及び分子力学-Poisson Boltzmann表面領域(MM-PBSA)由来の特性を評価し,ドッキング姿勢をランク付けした。著者らは,48の蛋白質:蛋白質複合体のセットを使用し,合計67のドッキング実験を結合:結合,結合:非結合,および非結合:非結合テストケースの間に分布させた。蛋白質単量体のMM-PBSA結合自由エネルギーは,高い成功率で高品質構造を予測するのに非常に便利であることが示されている。実際に,39の蛋白質:蛋白質複合体のそれぞれの200以上のドッキング溶液のトップランクを考慮すると,高品質姿勢の予測における成功率は77%,または高または中質の姿勢を考慮すると90%であった。トップ-1予測として高または中品質の姿勢を考慮すると,計算アラニン走査変異誘発データに基づく評価スキームに対して87%の成功率が得られた。そのようなランク付け精度は,蛋白質:蛋白質ドッキングにおけるほぼ天然の姿勢を予測するためのこれらの特性の能力を強調する。Copyright 2018 Royal Society of Chemistry All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 単量体 ,  *タンパク質 ,  アルゴリズム ,  界面 ,  分子生物学 ,  タンパク質複合体 ,  *等級づけ ,  予測 ,  品質 ,  *ドッキング ,  分子内力学
準シソーラス用語： 成功率 ,  結合自由エネルギー ,  創薬 ,  *蛋白質ドッキング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N) ,  分子構造  (EB03020Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 蛋白質 ,  ランク付け ,  性質 ,  蛋白質ドッキング