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Enregistrement W2096858057 · doi:10.1110/ps.073091607

Computational design of the Fyn SH3 domain with increased stability through optimization of surface charge–charge interactions

2007· article· en· W2096858057 sur OpenAlexafffund
Katrina L. Schweiker, Arash Zarrine‐Afsar, Alan R. Davidson, George I. Makhatadze

Notice bibliographique

RevueProtein Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésThermostabilityFYNCircular dichroismProtein designSH3 domainSurface chargeCharge densityProtein stabilityChemistryCrystallographyDifferential scanning calorimetryProtein secondary structureProtein structureChemical physicsMaterials sciencePhysicsThermodynamicsPhysical chemistryProto-oncogene tyrosine-protein kinase SrcBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computational design of surface charge-charge interactions has been demonstrated to be an effective way to increase both the thermostability and the stability of proteins. To test the robustness of this approach for proteins with predominantly beta-sheet secondary structure, the chicken isoform of the Fyn SH3 domain was used as a model system. Computational analysis of the optimal distribution of surface charges showed that the increase in favorable energy per substitution begins to level off at five substitutions; hence, the designed Fyn sequence contained four charge reversals at existing charged positions and one introduction of a new charge. Three additional variants were also constructed to explore stepwise contributions of these substitutions to Fyn stability. The thermodynamic stabilities of the variants were experimentally characterized using differential scanning calorimetry and far-UV circular dichroism spectroscopy and are in very good agreement with theoretical predictions from the model. The designed sequence was found to have increased the melting temperature, DeltaT (m) = 12.3 +/- 0.2 degrees C, and stability, DeltaDeltaG(25 degrees C) = 7.1 +/- 2.2 kJ/mol, relative to the wild-type protein. The experimental data suggest that a significant increase in stability can be achieved through a very small number of amino acid substitutions. Consistent with a number of recent studies, the presented results clearly argue for a seminal role of surface charge-charge interactions in determining protein stability and suggest that the optimization of surface interactions can be an attractive strategy to complement algorithms optimizing interactions in the protein core to further enhance protein stability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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