Comparisons of NMR Spectral Quality and Success in Crystallization Demonstrate that NMR and X-ray Crystallography Are Complementary Methods for Small Protein Structure Determination
Notice bibliographique
Résumé
X-ray crystallography and NMR spectroscopy provide the only sources of experimental data from which protein structures can be analyzed at high or even atomic resolution. The degree to which these methods complement each other as sources of structural knowledge is a matter of debate; it is often proposed that small proteins yielding high quality, readily analyzed NMR spectra are a subset of those that readily yield strongly diffracting crystals. We have examined the correlation between NMR spectral quality and success in structure determination by X-ray crystallography for 159 prokaryotic and eukaryotic proteins, prescreened to avoid proteins providing polydisperse and/or aggregated samples. This study demonstrates that, across this protein sample set, the quality of a protein's [15N-1H]-heteronuclear correlation (HSQC) spectrum recorded under conditions generally suitable for 3D structure determination by NMR, a key predictor of the ability to determine a structure by NMR, is not correlated with successful crystallization and structure determination by X-ray crystallography. These results, together with similar results of an independent study presented in the accompanying paper (Yee, et al., J. Am. Chem. Soc., accompanying paper), demonstrate that X-ray crystallography and NMR often provide complementary sources of structural data and that both methods are required in order to optimize success for as many targets as possible in large-scale structural proteomics efforts.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».