Scaffolding protein functional sites using deep learning

脚手架 生物信息学 计算生物学 支架蛋白 功能分析 蛋白质设计 蛋白质二级结构 序列(生物学) 计算机科学 蛋白质结构 人工智能 生物 生物化学 信号转导 基因 数据库
作者
Jue Wang,Sidney Lisanza,David Juergens,Doug Tischer,Joseph L. Watson,Karla M. Castro,Robert J. Ragotte,Amijai Saragovi,Lukas F. Milles,Minkyung Baek,Ivan Anishchenko,Wei Yang,Derrick R. Hicks,Marc Expòsit,Thomas Schlichthaerle,Jung-Ho Chun,Justas Dauparas,Nathaniel R. Bennett,Basile I. M. Wicky,Andrew Muenks
出处
期刊:Science [American Association for the Advancement of Science]
卷期号:377 (6604): 387-394 被引量:330
标识
DOI:10.1126/science.abn2100
摘要

The binding and catalytic functions of proteins are generally mediated by a small number of functional residues held in place by the overall protein structure. Here, we describe deep learning approaches for scaffolding such functional sites without needing to prespecify the fold or secondary structure of the scaffold. The first approach, "constrained hallucination," optimizes sequences such that their predicted structures contain the desired functional site. The second approach, "inpainting," starts from the functional site and fills in additional sequence and structure to create a viable protein scaffold in a single forward pass through a specifically trained RoseTTAFold network. We use these two methods to design candidate immunogens, receptor traps, metalloproteins, enzymes, and protein-binding proteins and validate the designs using a combination of in silico and experimental tests.
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
GooJohn发布了新的文献求助10
刚刚
TaoBijiang发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
张二娃完成签到,获得积分20
3秒前
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
5秒前
5秒前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
Akim应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
jyy应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
小二郎应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
思源应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
6秒前
YPP完成签到,获得积分10
6秒前
王汉韬完成签到,获得积分20
7秒前
奥一奥完成签到,获得积分10
8秒前
欣喜沛芹发布了新的文献求助10
8秒前
纾缓发布了新的文献求助10
8秒前
WW完成签到,获得积分10
8秒前
zlttt完成签到,获得积分20
9秒前
852应助momo采纳,获得10
10秒前
此间少年发布了新的文献求助10
10秒前
王汉韬发布了新的文献求助10
10秒前
哈哈完成签到 ,获得积分10
11秒前
英俊的铭应助xn201120采纳,获得10
11秒前
闾丘惜萱完成签到,获得积分10
11秒前
baonali发布了新的文献求助10
13秒前
yyyhhh完成签到,获得积分10
15秒前
ZH完成签到 ,获得积分10
19秒前
19秒前
19秒前
ll完成签到,获得积分10
20秒前
纾缓完成签到,获得积分10
22秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
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 3989263
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531418
关于积分的说明 11253814
捐赠科研通 3270066
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804884
邀请新用户注册赠送积分活动 882084
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809136