Current strategies for protein production and purification enabling membrane protein structural biology
Notice bibliographique
Résumé
Membrane proteins are still heavily under-represented in the protein data bank (PDB), owing to multiple bottlenecks. The typical low abundance of membrane proteins in their natural hosts makes it necessary to overexpress these proteins either in heterologous systems or through in vitro translation/cell-free expression. Heterologous expression of proteins, in turn, leads to multiple obstacles, owing to the unpredictability of compatibility of the target protein for expression in a given host. The highly hydrophobic and (or) amphipathic nature of membrane proteins also leads to challenges in producing a homogeneous, stable, and pure sample for structural studies. Circumventing these hurdles has become possible through the introduction of novel protein production protocols; efficient protein isolation and sample preparation methods; and, improvement in hardware and software for structural characterization. Combined, these advances have made the past 10-15 years very exciting and eventful for the field of membrane protein structural biology, with an exponential growth in the number of solved membrane protein structures. In this review, we focus on both the advances and diversity of protein production and purification methods that have allowed this growth in structural knowledge of membrane proteins through X-ray crystallography, nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy, and cryo-electron microscopy (cryo-EM).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».