清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Robust de novo design of protein binding proteins from target structural information alone

计算生物学 亲缘关系 结合亲和力 蛋白质设计 蛋白质-蛋白质相互作用 表面蛋白 合理设计 血浆蛋白结合 氨基酸 纳米技术 计算机科学 结构生物学 化学 蛋白质结构 生物物理学 蛋白质工程 生物 生物化学 材料科学 受体 病毒学
作者
Longxing Cao,Brian Coventry,Inna Goreshnik,Buwei Huang,Joon Sung Park,Kevin M. Jude,Iva Marković,Rameshwar U. Kadam,Koen H. G. Verschueren,Kenneth Verstraete,Scott Thomas Russell Walsh,Nathaniel R. Bennett,Ashish Phal,Aerin Yang,Lisa Kozodoy,Michelle DeWitt,Lora K. Picton,L. M. Miller,Eva‐Maria Strauch,Samer Halabiya
标识
DOI:10.1101/2021.09.04.459002
摘要

Abstract The design of proteins that bind to a specific site on the surface of a target protein using no information other than the three-dimensional structure of the target remains an outstanding challenge. We describe a general solution to this problem which starts with a broad exploration of the very large space of possible binding modes and interactions, and then intensifies the search in the most promising regions. We demonstrate its very broad applicability by de novo design of binding proteins to 12 diverse protein targets with very different shapes and surface properties. Biophysical characterization shows that the binders, which are all smaller than 65 amino acids, are hyperstable and bind their targets with nanomolar to picomolar affinities. We succeeded in solving crystal structures of four of the binder-target complexes, and all four are very close to the corresponding computational design models. Experimental data on nearly half a million computational designs and hundreds of thousands of point mutants provide detailed feedback on the strengths and limitations of the method and of our current understanding of protein-protein interactions, and should guide improvement of both. Our approach now enables targeted design of binders to sites of interest on a wide variety of proteins for therapeutic and diagnostic applications.
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
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
糟糕的翅膀完成签到,获得积分10
13秒前
25秒前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得10
29秒前
1分钟前
毛爱民发布了新的文献求助10
1分钟前
宇文非笑完成签到 ,获得积分0
1分钟前
moroa完成签到,获得积分10
1分钟前
阿卫完成签到,获得积分10
1分钟前
科研通AI5应助budingman采纳,获得10
2分钟前
111完成签到 ,获得积分10
2分钟前
香蕉觅云应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
在水一方应助budingman采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
JACK发布了新的文献求助10
2分钟前
JACK完成签到 ,获得积分10
3分钟前
在水一方应助budingman采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
4分钟前
MchemG给穆紫的求助进行了留言
5分钟前
Otter完成签到,获得积分10
5分钟前
练得身形似鹤形完成签到 ,获得积分10
5分钟前
yangdan完成签到,获得积分20
6分钟前
善学以致用应助yangdan采纳,获得10
6分钟前
yangdan关注了科研通微信公众号
6分钟前
physicalproblem完成签到,获得积分10
8分钟前
天天快乐应助科研通管家采纳,获得10
8分钟前
9分钟前
budingman发布了新的文献求助10
9分钟前
9分钟前
10分钟前
budingman发布了新的文献求助10
10分钟前
10分钟前
digger2023完成签到 ,获得积分10
10分钟前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
10分钟前
10分钟前
budingman发布了新的文献求助10
10分钟前
善学以致用应助Frank采纳,获得10
11分钟前
忘忧Aquarius完成签到,获得积分10
11分钟前
wanci应助xun采纳,获得10
11分钟前
11分钟前
高分求助中
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2500
Mobilization, center-periphery structures and nation-building 600
Technologies supporting mass customization of apparel: A pilot project 450
China—Art—Modernity: A Critical Introduction to Chinese Visual Expression from the Beginning of the Twentieth Century to the Present Day 430
Tip60 complex regulates eggshell formation and oviposition in the white-backed planthopper, providing effective targets for pest control 400
A Field Guide to the Amphibians and Reptiles of Madagascar - Frank Glaw and Miguel Vences - 3rd Edition 400
China Gadabouts: New Frontiers of Humanitarian Nursing, 1941–51 400
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 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3792541
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3336762
关于积分的说明 10282092
捐赠科研通 3053544
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1675649
邀请新用户注册赠送积分活动 803629
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 761468