G - Physics – 06 – N
Patent
G - Physics
06
N
G06N 3/12 (2006.01) C07K 1/00 (2006.01)
Patent
CA 2359889
The invention is a method for the assembly of protein tertiary structure (Fig. 15) from known, loosely encoded secondary structure constraints and sparse information about exact side chain contacts. The method is based on a method for the reduced modeling of protein structure and dynamics, where the protein is described by representing side chain centers of mass rather than alpha- carbons. The model has implicit, built-in multi-body correlations that simulate short and long range packing preferences, hydrogen bonding cooperativity, and a mean force potential describing hydrophobic interactions. The method requires a smaller number of tertiary constraints for successful fold assembly; on average, one for every seven residues. The method is useful for routine application in model building protocols based on various experimentally-derived structural constraints.
L'invention se rapporte à une méthode d'assemblage d'une structure tertiaire de protéine (Fig. 15) à partir de contraintes structurales secondaires connues, à codage lâche, et d'informations éparses relatives aux contacts exacts des chaînes latérales. Ladite méthode est fondée sur une approche de modélisation réduite d'une structure de protéine et sur des considérations dynamiques, la protéine étant décrite par représentation des centres de gravité des chaînes latérales plutôt que des alphacarbones. Le modèle possède des corrélations multi-corps, intégrées, implicites qui simulent les préférences de condensation à portée courte et longue, l'ajustement induit par liaison à l'hydrogène, et un potentiel de force moyen décrivant les interactions hydrophobes. Cette méthode nécessite un nombre inférieur de contraintes tertiaires pour obtenir un ensemble de pliage satisfaisant - en moyenne, un résidu sur sept. Cette méthode s'avère utile pour une application courante dans les protocoles d'élaboration de modèles fondés sur diverses contraintes structurales dérivées de l'expérience.
Kolinski Andrzej
Skolnick Jeffrey
Smart & Biggar
The Scripps Research Institute
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-2042504