Stable Structure-Approximating Inverse Protein Folding in 2D Hydrophobic-Polar-Cysteine (HPC) Model
Notice bibliographique
Résumé
The inverse protein folding problem is that of designing an amino acid sequence which folds into a prescribed conformation/structure. This problem arises in drug design where a particular structure is necessary to ensure proper protein-protein interactions. Gupta et al. (2005) introduced a design in the two-dimensional (2D) hydrophobic-polar (HP) model of Dill that can be used to approximate any given (2D) shape. They conjectured that the protein sequences of their design are stable but only proved the stability for an infinite class of very basic structures. We introduce a refinement of the HP model, in which the cysteine and non-cysteine hydrophobic monomers are distinguished and SS-bridges, which two cysteines can form, are taken into account in the energy function. We call this model the HPC model. We consider a subclass of linear structures designed in Gupta et al. (2005) which is rich enough to approximate (although more coarsely) any given structure. We refine these structures for the HPC model by setting approximately a half of H amino acids to cysteine ones and call them snake structures. We first prove that the proteins of the snake structures are stable under the strong HPC model in which we make an additional assumption that non-cysteine amino acids act as cysteine ones, i.e., they can form their own bridges to reduce the energy. Then we consider a subclass of snake structures called wave structures that can still approximate any given shape and prove that their proteins are stable under the proper HPC model. This partially confirms the conjecture stated in Gupta et al. (2005). To prove the above results we developed a computational tool, called 2DHPSolver, which we used to perform large case analysis required for the proofs. We conjecture that the proteins of snake structures are stable under the proper HPC model.
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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 ».