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Enregistrement W2127697325 · doi:10.1007/s10822-010-9383-z

Calibrative approaches to protein solubility modeling of a mutant series using physicochemical descriptors

2010· article· en· W2127697325 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Computer-Aided Molecular Design · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolubilityVirial coefficientThermodynamicsChemistryIonic strengthDipoleMoment (physics)Computational chemistryPhysical chemistryAqueous solutionPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A set of physicochemical properties describing a protein of known structure is employed for a calibrative approach to protein solubility. Common hydrodynamic and electrophoretic properties routinely measured in the bio-analytical laboratory such as zeta potential, dipole moment, the second osmotic virial coefficient are first estimated in silico as a function a pH and solution ionic strength starting with the protein crystal structure. The utility of these descriptors in understanding the solubility of a series of ribonuclease Sa mutants is investigated. A simple two parameter model was trained using solubility data of the wild type protein measured at a restricted number of solution pHs. Solubility estimates of the mutants demonstrate that zeta potential and dipole moment may be used to rationalize solubility trends over a wide pH range. Additionally a calibrative model based on the protein's second osmotic virial coefficient, B₂₂ was developed. A modified DVLO type potential along with a simplified representation of the protein allowed for efficient computation of the second viral coefficient. The standard error of prediction for both models was on the order of 0.3 log S units. These results are very encouraging and demonstrate that these models may be trained with a small number of samples and employed extrapolatively for estimating mutant solubilities.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,192 · 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