蛋白质功能部位的完整组合突变列表使序列景观映射成为可能,并识别了高度突变的变体,这些变体保留了活性
Mireia Solà Colom1,2, Jelena Vučinić3, Jared Adolf-Bryfogle1,2
1Institute for Protein Innovation, Boston, Massachusetts, USA.
Protein science : a publication of the Protein Society
|July 11, 2024
概括
研究人员使用人工智能绘制蛋白质演变的地图,创建了一个功能序列景观的综合模型. 这种方法可以预测突变如何相互作用,有助于理解病原体进化和开发缓解策略.
科学领域:
- 生物化学 生物化学
- 计算生物学 计算生物学
- 进化生物学 进化生物学
背景情况:
- 在选择性压力下理解蛋白质进化是很有挑战性的,因为它存在着巨大的序列空间.
- 突变相互作用 (epistasis) 使预测来自单个突变的组合效应变得复杂.
研究的目的:
- 开发一种方法,系统地评估多个同时发生的突变对蛋白质功能的影响.
- 在蛋白质的功能序列格局中创建进化连接的全面地图.
主要方法:
- 开发了完整的组合突变计数 (CCME),一种AI驱动的in silico方法.
- 定义了蛋白质结合部位的整个功能序列格局.
- 将CCME应用于SARS-CoV-2尖端蛋白的ACE2结合部位.
主要成果:
- 鉴定了保留ACE2结合功能的蛋白质变体,其残留物变化超过40%.
- 证明了这些变异脱离单克隆抗体的中和.
- 在功能序列景观中构建了进化连接的全面地图.
结论:
- 通过CCME,可以准确预测蛋白质进化和病原体适应的情况.
- 这项工作为对抗不断演变的病原体的积极战略开辟了道路.
- 这项研究为预测病毒蛋白的进化轨迹提供了一个基本步骤.
关键词:
在SARS-CoV-2中.人工智能的人工智能是人工智能.进化 演化 演化 演化 演化 演化 演化 演化中和抗体的抗体中和.与蛋白质结合的蛋白质结合蛋白质设计 蛋白质设计蛋白质结构 蛋白质结构结构预测 结构预测病毒学 病毒学更多相关视频
07:15Determining the Likelihood of Variant Pathogenicity Using Amino Acid-level Signal-to-Noise Analysis of Genetic Variation
Published on: January 16, 2019
11.0K
08:46Implementation of In Vitro Drug Resistance Assays: Maximizing the Potential for Uncovering Clinically Relevant Resistance Mechanisms
Published on: December 9, 2015
10.6K
相关概念视频
Conserved Binding Sites
4.2K
Many proteins’ biological role depends on their interactions with their ligands, small molecules that bind to specific locations on the protein known as ligand-binding sites. Ligand-binding sites are often conserved among homologous proteins as these sites are critical for protein function.
Binding sites are often located in large pockets, and if their location on a protein’s surface is unknown, it can be predicted using various approaches. The energetic method computationally...
Binding sites are often located in large pockets, and if their location on a protein’s surface is unknown, it can be predicted using various approaches. The energetic method computationally...
4.2K
Mutations
81.6K
Overview
81.6K
