Innovative interactive flexible docking method for multi-scale reconstruction elucidates dystrophin molecular assembly
Notice bibliographique
Résumé
At present, our molecular knowledge of dystrophin, the protein encoded by the DMD gene and mutated in myopathy patients, remains limited. To get around the absence of its atomic structure, we have developed an innovative interactive docking method based on the BioSpring software in combination with Small-angle X-ray Scattering (SAXS) data. BioSpring allows interactive handling of biological macromolecules thanks to an augmented Elastic Network Model (aENM) that combines the spring network with non-bonded terms between atoms or pseudo-atoms. This approach can be used for building molecular assemblies even on a desktop or a laptop computer thanks to code optimizations including parallel computing and GPU programming. By combining atomistic and coarse-grained models, the approach significantly simplifies the set-up of multi-scale scenarios. BioSpring is remarkably efficient for the preparation of numeric simulations or for the design of biomolecular models integrating qualitative experimental data restraints. The combination of this program and SAXS allowed us to propose the first high-resolution models of the filamentous central domain of dystrophin, covering repeats 11 to 17. Low-resolution interactive docking experiments driven by a potential grid enabled us to propose how dystrophin may associate with F-actin and nNOS. This information provides an insight into medically relevant discoveries to come.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».