Pareto Optimization of Combinatorial Mutagenesis Libraries

突变 概括性 帕累托原理 计算机科学 蛋白质设计 计算生物学 突变 情报检索 遗传学 生物 蛋白质结构 数学 数学优化 基因 生物化学 心理治疗师 心理学
作者
Deeptak Verma,Gevorg Grigoryan,Chris Bailey‐Kellogg
出处
期刊:IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:16 (4): 1143-1153 被引量:9
标识
DOI:10.1109/tcbb.2018.2858794
摘要

In order to increase the hit rate of discovering diverse, beneficial protein variants via high-throughput screening, we have developed a computational method to optimize combinatorial mutagenesis libraries for overall enrichment in two distinct properties of interest. Given scoring functions for evaluating individual variants, POCoM (Pareto Optimal Combinatorial Mutagenesis) scores entire libraries in terms of averages over their constituent members, and designs optimal libraries as sets of mutations whose combinations make the best trade-offs between average scores. This represents the first general-purpose method to directly design combinatorial libraries for multiple objectives characterizing their constituent members. Despite being rigorous in mapping out the Pareto frontier, it is also very fast even for very large libraries (e.g., designing 30 mutation, billion-member libraries in only hours). We here instantiate POCoM with scores based on a target's protein structure and its homologs' sequences, enabling the design of libraries containing variants balancing these two important yet quite different types of information. We demonstrate POCoM's generality and power in case study applications to green fluorescent protein, cytochrome P450, and β-lactamase. Analysis of the POCoM library designs provides insights into the trade-offs between structure- and sequence-based scores, as well as the impacts of experimental constraints on library designs. POCoM libraries incorporate mutations that have previously been found favorable experimentally, while diversifying the contexts in which these mutations are situated and maintaining overall variant quality.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
健康的宛菡完成签到 ,获得积分10
1秒前
橙果果发布了新的文献求助20
1秒前
晚晚完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
听闻韬声依旧完成签到 ,获得积分10
2秒前
ZHZ完成签到,获得积分10
3秒前
啊哈啊哈额完成签到,获得积分10
3秒前
yyy完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
xiaoputaor完成签到 ,获得积分10
5秒前
Camus发布了新的文献求助10
5秒前
paper reader完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
八八九九九1完成签到,获得积分10
7秒前
tigger完成签到 ,获得积分10
8秒前
10秒前
12秒前
优雅的千雁完成签到,获得积分10
14秒前
2316690509完成签到 ,获得积分10
14秒前
没用的三轮完成签到,获得积分10
14秒前
fancy完成签到 ,获得积分10
14秒前
mayberichard完成签到,获得积分10
18秒前
LINDENG2004完成签到 ,获得积分10
24秒前
wz完成签到,获得积分10
25秒前
简奥斯汀完成签到 ,获得积分10
32秒前
五本笔记完成签到 ,获得积分10
32秒前
35秒前
花花发布了新的文献求助20
35秒前
asd113发布了新的文献求助10
39秒前
美满的小蘑菇完成签到 ,获得积分10
39秒前
自然白安完成签到 ,获得积分10
45秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
48秒前
等待小鸽子完成签到 ,获得积分10
50秒前
龙虾发票完成签到,获得积分10
57秒前
小康学弟完成签到 ,获得积分10
57秒前
了0完成签到 ,获得积分10
57秒前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得30
1分钟前
毛豆爸爸应助科研通管家采纳,获得20
1分钟前
林利芳完成签到 ,获得积分0
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038066
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575779
关于积分的说明 11373801
捐赠科研通 3305584
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022