Re‐engineering of a carotenoid‐binding protein based on NMR structure

蛋白质工程 单体 序列(生物学) 氨基酸 核磁共振波谱 化学 肽序列 立体化学 计算生物学 生物化学 生物 基因 有机化学 聚合物
作者
Andrey Nikolaev,Daria A. Lunegova,Roman I. Raevskii,Pavel E. Shishkin,Alina Remeeva,Baosheng Ge,Eugene G. Maksimov,Ivan Gushchin,Nikolai N. Sluchanko
出处
期刊:Protein Science [Wiley]
卷期号:33 (12)
标识
DOI:10.1002/pro.5216
摘要

Abstract Recently, a number of message passing neural network (MPNN)‐based methods have been introduced that, based on backbone atom coordinates, efficiently recover native amino acid sequences of proteins and predict modifications that result in better expressing, more soluble, and stable variants. However, usually, X‐ray structures, or artificial structures generated by algorithms trained on X‐ray structures, were employed to define target backbone conformations. Here, we show that commonly used algorithms ProteinMPNN and SolubleMPNN display low sequence recovery on structures determined using NMR. We subsequently propose a computational approach that we successfully apply to re‐engineer AstaP, a protein that natively binds a large hydrophobic ligand astaxanthin (C 40 H 52 O 4 ), and for which only a structure determined using NMR is currently available. The engineered variants, designated NeuroAstaP, are 51 amino acid shorter than the 22 kDa parent protein, have 38%–42% sequence identity to it, exhibit good yields, are expressed in a soluble, mostly monomeric form, and demonstrate efficient binding of carotenoids in vitro and in cells. Altogether, our work further tests the limits of using machine learning for protein engineering and paves the way for MPNN‐based modification of proteins based on NMR‐derived structures.
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
yar应助斑马还没睡采纳,获得10
1秒前
yar应助斑马还没睡采纳,获得10
1秒前
深情安青应助闪闪的若烟采纳,获得10
1秒前
hxldsb发布了新的文献求助10
1秒前
大胖小子完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
hanjresearch完成签到,获得积分10
2秒前
4秒前
今后应助kk子采纳,获得10
4秒前
瓜子发布了新的文献求助10
4秒前
小天使发布了新的文献求助10
5秒前
Vaibhav完成签到,获得积分10
6秒前
黎乐荷发布了新的文献求助10
6秒前
ztl17523发布了新的文献求助10
7秒前
hxldsb完成签到,获得积分20
7秒前
7秒前
彩色青亦发布了新的文献求助10
8秒前
严冥幽完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
清爽盼秋完成签到,获得积分10
8秒前
s1mple完成签到,获得积分10
8秒前
haorui完成签到,获得积分10
8秒前
阿言发布了新的文献求助10
9秒前
绵绵球完成签到,获得积分0
9秒前
王博林发布了新的文献求助10
10秒前
langbuyu完成签到,获得积分10
10秒前
CyrusSo524应助小静采纳,获得10
10秒前
李欣华发布了新的文献求助10
10秒前
寡王硕博连读完成签到,获得积分10
11秒前
zhixian完成签到,获得积分10
11秒前
XiaoyanQiang完成签到,获得积分10
12秒前
无限钻石完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
12秒前
13秒前
脑洞疼应助杨咩咩采纳,获得10
13秒前
FashionBoy应助badada采纳,获得10
13秒前
hj木秀于林完成签到,获得积分10
14秒前
mauve完成签到 ,获得积分10
14秒前
123发布了新的文献求助10
14秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
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 3968771
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513729
关于积分的说明 11169450
捐赠科研通 3249084
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794592
邀请新用户注册赠送积分活动 875258
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804740