Accurate Prediction of Protein Thermodynamic Stability Changes upon Residue Mutation using Free Energy Perturbation

蛋白质稳定性 摄动(天文学) 理论(学习稳定性) 生物系统 自由能微扰 分子动力学 计算机科学 实验数据 氨基酸残基 化学 数学 生化工程 计算化学 统计 物理 生物化学 机器学习 肽序列 生物 工程类 基因 量子力学
作者
Guido Scarabelli,E.O. Oloo,Johannes Maier,Agustina Rodriguez-Granillo
出处
期刊:Journal of Molecular Biology [Elsevier BV]
卷期号:434 (2): 167375-167375 被引量:24
标识
DOI:10.1016/j.jmb.2021.167375
摘要

This work describes the application of a physics-based computational approach to predict the relative thermodynamic stability of protein variants, and evaluates the quantitative accuracy of those predictions compared to experimental data obtained from a diverse set of protein systems assayed at variable pH conditions. Physical stability is a key determinant of the clinical and commercial success of biological therapeutics, vaccines, diagnostics, enzymes and other protein-based products. Although experimental techniques for measuring the impact of amino acid residue mutation on the stability of proteins exist, they tend to be time consuming and costly, hence the need for accurate prediction methods. In contrast to many of the commonly available computational methods for stability prediction, the Free Energy Perturbation approach applied in this paper explicitly accounts for solvent effects and samples conformational dynamics using a rigorous molecular dynamics simulation process. On the entire validation dataset, consisting of 328 single point mutations spread across 14 distinct protein structures, our results show good overall correlation with experiment with an R2 of 0.65 and a low mean unsigned error of 0.95 kcal/mol. Application of the FEP approach in conjunction with experimental assessment techniques offers opportunities to lower the time and expense of product development and reduce the risk of costly late-stage failures.

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
1秒前
1秒前
3秒前
周周发布了新的文献求助10
3秒前
JinghongLiu发布了新的文献求助10
3秒前
绪绪发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
Alex发布了新的文献求助10
6秒前
调皮玫瑰完成签到,获得积分10
7秒前
李健应助luis采纳,获得30
7秒前
英俊的铭应助luis采纳,获得30
7秒前
汉堡包应助luis采纳,获得30
7秒前
大模型应助luis采纳,获得30
7秒前
CipherSage应助luis采纳,获得30
8秒前
酷波er应助luis采纳,获得30
8秒前
8秒前
8秒前
Boniu_wang发布了新的文献求助30
8秒前
9秒前
戈~完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
九三发布了新的文献求助10
10秒前
ztt完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
12秒前
Jehuw发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
葡萄完成签到,获得积分10
15秒前
灵巧的飞雪完成签到 ,获得积分10
15秒前
16秒前
16秒前
17秒前
dodo完成签到 ,获得积分10
18秒前
18秒前
18秒前
奥氏完成签到,获得积分10
18秒前
JinghongLiu完成签到,获得积分10
19秒前
20秒前
20秒前
奥氏发布了新的文献求助10
21秒前
高分求助中
Clinical Epidemiology: The Essentials, 6e 10000
(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
The Graphene Handbook (2019 Edition) 800
Adhesion Science: Principles & Practice 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 600
The Immune System (Fifth Edition) 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 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6558372
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8341676
关于积分的说明 17872497
捐赠科研通 5677775
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2941091
邀请新用户注册赠送积分活动 1916949
关于科研通互助平台的介绍 1788271