The unexpected structure of the designed protein Octarellin V.1 forms a challenge for protein structure prediction tools

蛋白质结构预测 蛋白质结构 生物信息学 蛋白质设计 计算机科学 人工智能 排名(信息检索) 蛋白质折叠 结构基因组学 计算生物学 生物 生物化学 基因
作者
Maximiliano Figueroa,Mike Sleutel,Marylène S. Vandevenne,Grégory K. Parvizi,Sophie Attout,Olivier Jacquin,Julie Vandenameele,Axel W. Fischer,Christian Damblon,Erik Goormaghtigh,Marie Valerio‐Lepiniec,Agathe Urvoas,DURAND Dominique Christiane,Els Pardon,Jan Steyaert,Philippe Minard,Dominique Maes,Jens Meiler,André Matagne,JOSEPH A. MARTIAL
出处
期刊:Journal of Structural Biology [Elsevier BV]
卷期号:195 (1): 19-30 被引量:21
标识
DOI:10.1016/j.jsb.2016.05.004
摘要

Despite impressive successes in protein design, designing a well-folded protein of more 100 amino acids de novo remains a formidable challenge. Exploiting the promising biophysical features of the artificial protein Octarellin V, we improved this protein by directed evolution, thus creating a more stable and soluble protein: Octarellin V.1. Next, we obtained crystals of Octarellin V.1 in complex with crystallization chaperons and determined the tertiary structure. The experimental structure of Octarellin V.1 differs from its in silico design: the (αβα) sandwich architecture bears some resemblance to a Rossman-like fold instead of the intended TIM-barrel fold. This surprising result gave us a unique and attractive opportunity to test the state of the art in protein structure prediction, using this artificial protein free of any natural selection. We tested 13 automated webservers for protein structure prediction and found none of them to predict the actual structure. More than 50% of them predicted a TIM-barrel fold, i.e. the structure we set out to design more than 10years ago. In addition, local software runs that are human operated can sample a structure similar to the experimental one but fail in selecting it, suggesting that the scoring and ranking functions should be improved. We propose that artificial proteins could be used as tools to test the accuracy of protein structure prediction algorithms, because their lack of evolutionary pressure and unique sequences features.

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
枓妍通管家完成签到,获得积分10
刚刚
小面包完成签到,获得积分10
刚刚
清脆的乌冬面完成签到,获得积分10
刚刚
不晓得取啥名字完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
绿色之梦完成签到 ,获得积分10
2秒前
hui完成签到,获得积分10
2秒前
小宇完成签到 ,获得积分10
2秒前
卷王完成签到,获得积分10
2秒前
FAN完成签到,获得积分10
2秒前
Emily完成签到,获得积分0
3秒前
Xxx完成签到,获得积分10
3秒前
隐形的笑白完成签到,获得积分10
3秒前
zzx完成签到,获得积分10
3秒前
xiaoxiong完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
zxx发布了新的文献求助10
4秒前
机智篮球完成签到,获得积分10
4秒前
典雅浩轩完成签到,获得积分10
4秒前
宋江他大表哥完成签到,获得积分10
4秒前
Yivano完成签到 ,获得积分10
4秒前
BJ_whc完成签到,获得积分10
4秒前
无敌大番茄完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
王十三完成签到,获得积分10
5秒前
月球宇航员完成签到,获得积分10
5秒前
秒速五厘米完成签到,获得积分0
5秒前
论文顺利完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
roselin26完成签到,获得积分10
6秒前
过时的访天完成签到,获得积分10
6秒前
TRNA完成签到,获得积分10
6秒前
helen发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
向晚完成签到,获得积分10
7秒前
招牌慧什锦完成签到,获得积分20
7秒前
speedhhh完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
Leohp完成签到,获得积分10
8秒前
lulu完成签到 ,获得积分10
8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
Les Mantodea De Guyane 2000
Guidelines for fracture-safe and fatigue-reliable design of steel structures 600
Problems and Solutions for Integer and Combinatorial Optimization: Building Skills in Discrete Optimization 600
Organizational Behavior 510
Atelier, 2nd edition 500
Study of structural arctic steel in a friction pair with ice 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7993397
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9448493
关于积分的说明 21118141
捐赠科研通 7566818
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3379180
关于科研通互助平台的介绍 2512960
邀请新用户注册赠送积分活动 2412947