已入深夜,您辛苦了!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,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Empirical Potential Energy Function Toward ab Initio Folding G Protein-Coupled Receptors

G蛋白偶联受体 建模者 从头算 能量(信号处理) 功能(生物学) 蛋白质折叠 化学 生物信息学 计算化学 统计物理学 计算机科学 物理 受体 生物 同源建模 量子力学 生物化学 遗传学 有机化学
作者
Hongjie Wu,Huajing Ling,Lei Gao,Qiming Fu,Weizhong Lu,Yijie Ding,Min Jiang,Haiou Li
出处
期刊:IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:18 (5): 1752-1762 被引量:19
标识
DOI:10.1109/tcbb.2020.3008014
摘要

Approximately 40-50 percent of all drugs targets are G protein-coupled receptors (GPCRs). Three-dimensional structure of GPCRs is important to probe their biophysical and biochemical functions and their pharmaceutical applications. Lacking reliable and high quality free function is one of the ugent problems of computational predicting the three-dimensional structure in this community. We proposed a GPCR-specified energy function composed of four novel empirical potential energy terms: a two-dimensional contact energy force field, knowledge-based helix pair connection distance energy term, knowledge-based helix pair angle restraint energy term and a disulfide bond energy term. To validate the energy function, we employed an ab initio GPCR three-dimensional structure predictor to test if the energy function improved the accuracy of prediction. We evaluated 28 solved GPCRs and found that 21(75 percent) targets were correctly folded (TM-score>0.5). Also, the average TM-score using the energy function was 0.54, which was improved 134 percent than the TM-score 0.23 for MODELLER energy function and 170 percent than the TM-score 0.20 for Rosetta membrane energy function. The results confirmed that our empirical potential energy function toward ab initio folding is competitive to state-of-the-art solutions for structural prediction of GPCRs.
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

祝大家在新的一年里科研腾飞
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
3秒前
4秒前
Yusra完成签到 ,获得积分10
4秒前
lizishu应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
小二郎应助123fordream采纳,获得10
9秒前
害羞的夏柳完成签到,获得积分10
11秒前
慕青应助ne采纳,获得10
12秒前
Owen应助封迎松采纳,获得30
12秒前
14秒前
Ferenar发布了新的文献求助30
15秒前
16秒前
crx发布了新的文献求助10
17秒前
以陌发布了新的文献求助10
17秒前
t6yur发布了新的文献求助30
19秒前
栗子栗栗子完成签到,获得积分10
19秒前
Ray发布了新的文献求助10
21秒前
JL发布了新的文献求助30
22秒前
搜集达人应助干净正豪采纳,获得10
23秒前
xjx完成签到 ,获得积分10
24秒前
30秒前
32秒前
领导范儿应助勋勋xxx采纳,获得10
33秒前
chengche完成签到,获得积分10
35秒前
laurina完成签到 ,获得积分10
36秒前
37秒前
ne发布了新的文献求助10
37秒前
念一发布了新的文献求助10
37秒前
39秒前
欢呼的墨镜完成签到,获得积分10
39秒前
yhq完成签到,获得积分20
39秒前
小雨发布了新的文献求助10
41秒前
科研通AI6.1应助vivi采纳,获得10
43秒前
43秒前
成永福完成签到,获得积分10
44秒前
45秒前
Ray发布了新的文献求助10
45秒前
左祈发布了新的文献求助30
48秒前
wawawawahahaha完成签到 ,获得积分10
48秒前
JL完成签到,获得积分10
49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 2500
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 600
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
Separating Singapore from British India 300
T/SNFSOC 0002—2025 独居石精矿碱法冶炼工艺技术标准 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5860039
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 6352374
关于积分的说明 15641598
捐赠科研通 4973818
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2682912
邀请新用户注册赠送积分活动 1626522
关于科研通互助平台的介绍 1583760