NMR and X-ray Crystallography, Complementary Tools in Structural Proteomics of Small Proteins
Notice bibliographique
Résumé
NMR spectroscopy and X-ray crystallography, the two primary experimental methods for protein structure determination at high resolution, have different advantages and disadvantages in terms of sample preparation and data collection and analysis. It is therefore of interest to assess their complementarity when applied to small proteins. Structural genomics/proteomics projects provide an ideal opportunity to make such comparisons as they generate data in a systematic manner for large enough numbers of proteins to allow firm conclusions to be drawn. Here we report a comparison for 263 unique proteins screened by both NMR spectroscopy and X-ray crystallography in our structural proteomics pipeline. Only 21 targets (8%) were deemed amenable to both methods based on an initial 2D 15N-HSQC NMR spectrum and optimized crystallization trials. However, the use of both methods in the pipeline increased the total number of targets amenable to structure determination to 107, with 43 amenable to NMR only and 43 amenable to X-ray crystallographic methods only. We did not observe a correlation between 15N-HSQC spectral quality and the success of the same protein in crystallization screens. Similar results were found for an independent set of 159 proteins as reported in the accompanying paper by Snyder et al. Thus, we conclude that both methods are highly complementary, and in order to increase the number of proteins suited for structure determination, we suggest that both methods be used in parallel in screening of all small proteins for structure determination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».