In Situ Proteolysis to Generate Crystals for Structure Determination: An Update
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For every 100 purified proteins that enter crystallization trials, an average of 30 form crystals, and among these only 13-15 crystallize in a form that enables structure determination. In 2007, Dong et al reported that the addition of trace amounts of protease to crystallization trials--in situ proteolysis--significantly increased the number of proteins in a given set that produce diffraction quality crystals. 69 proteins that had previously resisted structure determination were subjected to crystallization with in situ proteolysis and ten crystallized in a form that led to structure determination (14.5% success rate). Here we apply in situ proteolysis to over 270 new soluble proteins that had failed in the past to produce crystals suitable for structure determination. These proteins had produced no crystals, crystals that diffracted poorly, or produced twinned and/or unmanageable diffraction data. The new set includes yeast and prokaryotic proteins, enzymes essential to protozoan parasites, and human proteins such as GTPases, chromatin remodeling proteins, and tyrosine kinases. 34 proteins yielded deposited crystal structures of 2.8 A resolution or better, for an overall 12.6% success rate, and at least ten more yielded well-diffracting crystals presently in refinement. The success rate among proteins that had previously crystallized was double that of those that had never before yielded crystals. The overall success rate is similar to that observed in the smaller study, and appears to be higher than any other method reported to rescue stalled protein crystallography projects.
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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 découle