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地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Predicting Protein Surface Property with its Surface Hydrophobicity

表面蛋白 球状蛋白 晶格蛋白 曲面(拓扑) 折叠(DSP实现) 化学 蛋白质折叠 疏水效应 可达表面积 蛋白质结构 化学物理 材料科学 生物物理学 结晶学 计算化学 有机化学 生物化学 生物 几何学 数学 病毒学 电气工程 工程类
作者
Sen Tang,Junsheng Li,Guoxia Huang,Liujuan Yan
出处
期刊:Protein and Peptide Letters [Bentham Science Publishers]
卷期号:28 (8): 938-944 被引量:56
标识
DOI:10.2174/0929866528666210222160603
摘要

This article reviews and discusses the relationship between surface hydrophobicity and other surface properties of proteins and the possibility of using surface hydrophobicity as a key indicator to predict and evaluate the changes in the surface properties of a protein. Hydrophobicity is the main driving force of protein folding; it affects the structure and functions. Surface hydrophobicity and other surface properties of proteins are controlled by their spatial structures. Due to the hydrophobic interactions, most proteins fold into their globular structures, and they lack sufficient hydrophobic residues on the molecular surface; thus, they do not exhibit excellent surface properties. Surface hydrophobicity is closely related to the changes in the surface property of proteins because it directly reflects the actual distribution of the hydrophobic residues on the surface of a protein. The molecular structure of a protein can be changed or modified to remove the constraints of spatial structures and expose more hydrophobic residues on the molecular surface, which may improve the surface properties of proteins. Therefore, the changes in the surface hydrophobicity caused by changes in the molecular structure can be an ideal key indicator to predict and evaluate the changes in the surface properties of a protein.
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
共享精神应助ybwei2008_163采纳,获得10
4秒前
深情安青应助ybwei2008_163采纳,获得10
4秒前
xldongcn完成签到 ,获得积分10
9秒前
36秒前
ybwei2008_163完成签到,获得积分20
36秒前
托托完成签到,获得积分10
38秒前
ybwei2008_163发布了新的文献求助10
40秒前
49秒前
ybwei2008_163发布了新的文献求助10
55秒前
晃悠悠的可乐完成签到 ,获得积分10
58秒前
王佳亮完成签到,获得积分10
1分钟前
斯文败类应助ybwei2008_163采纳,获得10
1分钟前
qin202569完成签到,获得积分10
1分钟前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
ybwei2008_163发布了新的文献求助10
1分钟前
流星雨完成签到 ,获得积分10
1分钟前
ybwei2008_163发布了新的文献求助10
2分钟前
wl完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Wangyingjie5发布了新的文献求助10
2分钟前
雪山飞龙发布了新的文献求助10
3分钟前
雪山飞龙发布了新的文献求助30
3分钟前
完美世界应助ybwei2008_163采纳,获得10
3分钟前
CodeCraft应助ybwei2008_163采纳,获得10
3分钟前
solution完成签到 ,获得积分10
3分钟前
zxdw完成签到,获得积分10
3分钟前
顺利大门完成签到,获得积分20
3分钟前
郭强完成签到,获得积分10
3分钟前
石头完成签到,获得积分10
3分钟前
4分钟前
莫提斯发布了新的文献求助10
4分钟前
jojo完成签到 ,获得积分10
4分钟前
5分钟前
vbnn完成签到 ,获得积分10
6分钟前
笔墨纸砚完成签到 ,获得积分10
6分钟前
maggiexjl完成签到,获得积分10
6分钟前
6分钟前
WenJun完成签到,获得积分10
6分钟前
Vintoe完成签到 ,获得积分10
6分钟前
silence完成签到,获得积分10
7分钟前
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
The Cambridge History of China: Volume 4, Sui and T'ang China, 589–906 AD, Part Two 1500
Cowries - A Guide to the Gastropod Family Cypraeidae 1200
Quality by Design - An Indispensable Approach to Accelerate Biopharmaceutical Product Development 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Research Methods for Applied Linguistics 500
A Social and Cultural History of the Hellenistic World 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 6394606
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8209737
关于积分的说明 17382340
捐赠科研通 5447800
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2880042
邀请新用户注册赠送积分活动 1856542
关于科研通互助平台的介绍 1699193