Dissecting the stability determinants of a challenging de novo protein fold using massively parallel design and experimentation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Designing entirely new protein structures remains challenging because we do not fully understand the biophysical determinants of folding stability. Yet some protein folds are easier to design than others. Previous work identified the 43-residue □ββ□ fold as especially challenging: the best designs had only a 2% success rate, compared to 39-87% success for other simple folds (1). This suggested the □ββ□ fold would be a useful model system for gaining a deeper understanding of folding stability determinants and for testing new protein design methods. Here, we designed over ten thousand new □ββ□ proteins and found over three thousand of them to fold into stable structures using a high-throughput protease-based assay. Nuclear magnetic resonance, hydrogen-deuterium exchange, circular dichroism, deep mutational scanning, and scrambled sequence control experiments indicated that our stable designs fold into their designed □ββ□ structures with exceptional stability for their small size. Our large dataset enabled us to quantify the influence of universal stability determinants including nonpolar burial, helix capping, and buried unsatisfied polar atoms, as well as stability determinants unique to the □ββ□ topology. Our work demonstrates how large-scale design and test cycles can solve challenging design problems while illuminating the biophysical determinants of folding. Significance Most computationally designed proteins fail to fold into their designed structures. This low success rate is a major obstacle to expanding the applications of protein design. In previous work, we discovered a small protein fold that was paradoxically challenging to design (only a 2% success rate) even though the fold itself is very simple. Here, we used a recently developed high-throughput approach to comprehensively examine the design rules for this simple fold. By designing over ten thousand proteins and experimentally measuring their folding stability, we discovered the key biophysical properties that determine the stability of these designs. Our results illustrate general lessons for protein design and also demonstrate how high-throughput stability studies can quantify the importance of different biophysical forces.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».