Analyzing the aromatic-aromatic interactions in proteins: A2ID 2.0

质心 芳香性 芳香族氨基酸 计算机科学 化学 计算生物学 优势(遗传学) 氨基酸 人工智能 生物 生物化学 分子 有机化学 基因
作者
Y. Bhargav Kumar,Nandan Kumar,S. Vaikundamani,Selvaraman Nagamani,Hridoy Jyoti Mahanta,G. Madhavi Sastry,G. Narahari Sastry
出处
期刊:International Journal of Biological Macromolecules [Elsevier BV]
卷期号:253: 127207-127207
标识
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2023.127207
摘要

The Aromatic-Aromatic Interactions Database (A2ID) is a comprehensive repository dedicated to documenting aromatic-aromatic (π-π) networks observed in experimentally determined protein structures. The first version of A2ID was reported in 2011 [Int J Biol Macromol, 2011, 48, 540]. It has undergone a series of significant updates, leading to its current version, which focuses on the identification and analysis of 3,444,619 π-π networks from proteins. The geometrical parameters such as centroid-centroid distances (r) and interplanar angles (ϕ) were used to identify and characterize π-π networks. It was observed that among the 84,500 proteins with at least one aromatic π-π network, about 92.50 % of the instances are found to be either 2π (77.34 %) or 3π (15.23 %) networks. The analysis of interacting amino acid pairs in 2π networks indicated a dominance of PHE residues followed by TYR. The updated version of A2ID incorporates analysis of π-π networks based on SCOP2 and ECOD classifiers, in addition to the existing SCOP, CATH, and EC classifications. This expanded scope allows researchers to explore the characteristics and functional implications of π-π networks in protein structures from multiple perspectives. The current version of A2ID along with its extensive dataset and detailed geometric information is publicly accessible using https://acds.neist.res.in/a2idv2.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
en发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
1秒前
刘七岁完成签到,获得积分10
1秒前
Hello应助HYN采纳,获得10
2秒前
烨无殇完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
超然度陈完成签到,获得积分10
4秒前
刘fgg2121发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
CodeCraft应助称心的蛟凤采纳,获得10
6秒前
6秒前
AireenBeryl531完成签到,获得积分0
8秒前
lll完成签到 ,获得积分20
8秒前
8秒前
李嘿嘿完成签到 ,获得积分10
10秒前
11秒前
徐梓睿发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
Domenica发布了新的文献求助10
13秒前
zyy0648完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
14秒前
舒服的婷冉完成签到 ,获得积分10
14秒前
Dimple发布了新的文献求助10
15秒前
英勇星月完成签到 ,获得积分10
16秒前
Peggy完成签到,获得积分10
16秒前
18秒前
orixero应助小灯采纳,获得10
19秒前
Aypnia完成签到,获得积分10
19秒前
20秒前
泠鸢应助yangy801017采纳,获得10
21秒前
田様应助小城故事和冰雨采纳,获得10
21秒前
qqqxl完成签到 ,获得积分10
21秒前
金岁岁完成签到 ,获得积分10
22秒前
阳光总在风雨后完成签到,获得积分10
22秒前
方舟完成签到,获得积分10
24秒前
称心的蛟凤完成签到,获得积分10
25秒前
26秒前
huanhuan完成签到 ,获得积分10
27秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
Cancer Targets: Novel Therapies and Emerging Research Directions (Part 1) 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6359404
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8173338
关于积分的说明 17214178
捐赠科研通 5414494
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2865441
邀请新用户注册赠送积分活动 1842823
关于科研通互助平台的介绍 1691023