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J-GLOBAL ID:201902264644510462   整理番号:19A2109245

ドメイン全体の包括的変異誘発により明らかにされた蛋白質安定性工学洞察【JST・京大機械翻訳】

Protein stability engineering insights revealed by domain-wide comprehensive mutagenesis
著者 (5件):
資料名:
巻: 116  号: 33  ページ: 16367-16377  発行年: 2019年 
JST資料番号: D0387A  ISSN: 0027-8424  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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配列突然変異における蛋白質安定性の正確な予測は,蛋白質工学における重要ではない難問である。大規模な突然変異データセットは計算予測子を訓練するために必要であるが,安定性データを収集するための伝統的方法は低スループットか間接的に蛋白質安定性のどちらかである。ここでは,小56残基蛋白質におけるほぼ全ての単一変異体に対する熱力学的安定性データを生成するための自動化法を開発した。分析により,ほとんどの単一変異体は安定性に対して中性効果を有し,突然変異感受性は残基埋没により大きく支配され,予想外に疎水性が最良の許容アミノ酸型であることを明らかにした。著者らのデータに対する種々の安定性予測アルゴリズムの出力を相関させることにより,ほとんどすべてがコアにおけるそれらよりも境界および表面位置においてより良く機能し,小から大への突然変異の予測においてより優れていることを示した。著者らは,単一突然変異体景観における最も安定な変異体が,2つの予測アルゴリズムの組合せを用いてより良く同定され,より多くのアルゴリズムを含むことにより,減少する利益を提供できることを示した。ほとんどの場合において,in silico予測の不十分さは,分析されたデータとアルゴリズムを訓練するために用いられたデータセットの間の組成的差異に結びついていた。最後に,深い突然変異走査のような高スループット適合性データから安定性を抽出する戦略が有望であり,これらの方法により生成されたデータが将来の安定性予測ツールの訓練に適用できることを見出した。Copyright 2019 The Author(s). Published by PNAS. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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進化論一般  ,  蛋白質・ペプチド一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
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