Bottom-up de novo design of functional proteins with complex structural features

计算生物学 蛋白质设计 结构母题 合成生物学 生物 合理设计 支架蛋白 分子识别 信号转导 蛋白质结构 蛋白质工程 生物化学 细胞生物学 化学 遗传学 分子 有机化学
作者
Che Yang,Fabian Sesterhenn,Jaume Bonet,Eva A. van Aalen,Leo Scheller,Luciano A. Abriata,Johannes Cramer,Xiaolin Wen,Stéphane Rosset,Sandrine Georgeon,Theodore S. Jardetzky,Thomas Krey,Martin Fussenegger,Maarten Merkx,Bruno E. Correia
出处
期刊:Nature Chemical Biology [Nature Portfolio]
卷期号:17 (4): 492-500 被引量:85
标识
DOI:10.1038/s41589-020-00699-x
摘要

De novo protein design has enabled the creation of new protein structures. However, the design of functional proteins has proved challenging, in part due to the difficulty of transplanting structurally complex functional sites to available protein structures. Here, we used a bottom-up approach to build de novo proteins tailored to accommodate structurally complex functional motifs. We applied the bottom-up strategy to successfully design five folds for four distinct binding motifs, including a bifunctionalized protein with two motifs. Crystal structures confirmed the atomic-level accuracy of the computational designs. These de novo proteins were functional as components of biosensors to monitor antibody responses and as orthogonal ligands to modulate synthetic signaling receptors in engineered mammalian cells. Our work demonstrates the potential of bottom-up approaches to accommodate complex structural motifs, which will be essential to endow de novo proteins with elaborate biochemical functions, such as molecular recognition or catalysis. Beginning with a functional site and building a supporting scaffold around it enables the de novo design of proteins with distinct binding motifs for use in biosensors to detect antibody responses and as ligands of synthetic signaling receptors.
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
妞妞发布了新的文献求助50
1秒前
Jian完成签到 ,获得积分10
1秒前
A7发布了新的文献求助10
1秒前
Dodo发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
2秒前
3秒前
科研通AI6应助追风少年采纳,获得10
3秒前
3秒前
3秒前
FuTing应助sasa采纳,获得10
4秒前
地平线之心完成签到,获得积分10
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
5秒前
Lawrence发布了新的文献求助200
5秒前
基蛋发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
9秒前
李晓倩发布了新的文献求助10
9秒前
轧贝葡胺完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
GOODYUE发布了新的文献求助10
10秒前
流水不争先完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
打打应助巴巴bow采纳,获得10
11秒前
11秒前
A7完成签到,获得积分10
11秒前
Xx发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
vlots应助2305814008采纳,获得60
12秒前
李佳慧发布了新的文献求助10
13秒前
李英德给李英德的求助进行了留言
14秒前
典雅的俊驰应助感动踏歌采纳,获得20
14秒前
zt发布了新的文献求助10
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
《微型计算机》杂志2006年增刊 1600
Einführung in die Rechtsphilosophie und Rechtstheorie der Gegenwart 1500
Binary Alloy Phase Diagrams, 2nd Edition 1000
DESIGN GUIDE FOR SHIPBOARD AIRBORNE NOISE CONTROL 600
NMR in Plants and Soils: New Developments in Time-domain NMR and Imaging 600
Electrochemistry: Volume 17 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4959120
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4219993
关于积分的说明 13139275
捐赠科研通 4003365
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2190793
邀请新用户注册赠送积分活动 1205401
关于科研通互助平台的介绍 1116823