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Sophia Alvarez1, Charisse M Nartey1, Nicholas Mercado1

  • 1Department of Biological Sciences, University of Texas at Dallas, Richardson, TX 75080, USA.

bioRxiv : the preprint server for biology
|June 9, 2023
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

计算模型现在可以进化功能性蛋白质变体,以提高活性. 这种名为Sequence Evolution with Epistatic Contributions (SEEC) 的新算法使用自然蛋白家族数据指导生物医学和工业应用的进化.

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科学领域:

  • 进化生物学是进化的生物学.
  • 蛋白质工程是一种蛋白质工程.
  • 计算生物学是一种计算生物学.

背景情况:

  • 进化的计算模型对于理解序列变异,遗传学关系和进化途径至关重要.
  • 验证计算进化序列的体内功能,提高了它们作为准确的进化算法的效用.
  • 突变之间的相互作用,在进化动态中起着重要作用,但经常难以准确地建模.

研究的目的:

  • 为了证明从天然蛋白质家族推断出的表观性质的力量,以演化具有体内功能的序列变异.
  • 引入和验证一个名为Sequence Evolution with Epistatic Contributions (SEEC) 的算法. 这是一个非常好的方法.

主要方法:

  • 开发了序列演变与表观贡献 (SEEC) 算法.
  • 利用一个家族内的序列的联合概率的哈密尔顿式作为一个健身指标.
  • 采样并进行实验测试的大肠杆菌TEM-1变种,以检测体内β-乳酸酶活性.

主要成果:

  • 具有数十个突变的进化蛋白保留了必要的催化和相互作用点.
  • 与野生类型 (WT) 前身相比,产生的变体表现出类似家族的功能和优越的活动.
  • 不同的表观推理方法模拟了不同的选择强度,较弱的选择通过哈密尔顿波动回顾了中性进化.

结论:

  • SEEC提供了一个强大的框架,用于生成功能性蛋白质变体,在新功能化,病毒健康景观表征和疫苗开发方面有潜在的应用.
  • 算法的结合表达式约束的能力为进化建模提供了更准确,更易于解释的方法.
  • 计算进化序列的实验验证对于推进它们的实际实用性至关重要.