NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
İçsel olarak düzensiz proteinler (IDP'ler) ve içsel olarak düzensiz bölgelere (IDR'ler) sahip proteinler, sinyal transdüksiyonu ve transkripsiyon gibi normal hücre fizyolojisinin birçok alanında önemli rol oynarlar, ayrıca Alzheimer, Parkinson ve Huntington hastalığı da dahil olmak üzere patolojik durumlar da vardır. Birkaç yapı ve serbest enerji miniması ile tanımlanan küresel benzerlerinin aksine, IDP / IDR, hızla birbirine dönen yapıların büyük bir topluluğunu ve birden fazla minima ile karakterize edilen karşılık gelen bir serbest enerji manzarasını içerir. Bu yön, yapılarını çözmek için X-ışını kristalografisi ve nükleer manyetik rezonans (NMR) gibi yapısal biyolojik tekniklerin kullanılmasını engellemiştir. Bunun yerine, küçük açılı X-ışını veya nötron saçılımı (SAXS/SANS) gibi düşük çözünürlüklü teknikler, yapıların topluluğunun kaba özelliklerini karakterize etmede bir dayanak noktası haline gelmiştir. Bunlar, yapıların altında yatan topluluğu daha da çözmek için, atomik moleküler dinamikler gibi mümkünse NMR verileri veya hesaplama teknikleri ile tipik olarak tamamlanır. Bununla birlikte, son 10-15 yılda, küresel proteinler için yüksek derecede başarı elde eden klasik, çift yönlü ek kuvvet alanlarının, deneyle aynı fikirde olan IDP / IDR yapılarının modellenmesinde bir miktar sınırlı olduğu ortaya çıkmıştır. Bu nedenle, bu modelleri, tipik olarak parametreleri parçalı bir şekilde optimize ederek yapılan deneyle daha iyi bir anlaşma elde etmek için rehabilite etmek için önemli bir çaba olmuştur. Bu çalışmada, kuvvet alanı parametrelerini deneysel SAXS saçılma profillerine uyarlamak için makine öğrenmesini kullanarak bir dizi kuvvet alanı parametresini aynı anda optimize ederek farklı bir yaklaşım alıyoruz. Deneysel SAXS profillerine dayanan üç biyolojik olarak IDP topluluğu modelleme konusundaki yaklaşımımızı gösteriyoruz ve optimizasyon yaklaşımımızın deneyle daha iyi bir anlaşma içinde topluluk oluşturan kuvvet alanı parametrelerini önemli ölçüde geliştirdiğini gösteriyoruz.
Özgün kaynak özetini okuyun
Intrinsically disordered proteins (IDPs) and proteins with intrinsically disordered regions (IDRs) play important roles in many aspects of normal cell physiology, such as signal transduction and transcription, as well as pathological states, including Alzheimer's, Parkinson's, and Huntington's disease. Unlike their globular counterparts that are defined by a few structures and free energy minima, IDP/IDR comprise a large ensemble of rapidly interconverting structures and a corresponding free energy landscape characterized by multiple minima. This aspect has precluded the use of structural biological techniques, such as X-ray crystallography and nuclear magnetic resonance (NMR) for resolving their structures. Instead, low-resolution techniques, such as small-angle X-ray or neutron scattering (SAXS/SANS), have become a mainstay in characterizing coarse features of the ensemble of structures. These are typically complemented with NMR data if possible or computational techniques, such as atomistic molecular dynamics, to further resolve the underlying ensemble of structures. However, over the past 10-15 years, it has become evident that the classical, pairwise-additive force fields that have enjoyed a high degree of success for globular proteins have been somewhat limited in modeling IDP/IDR structures that agree with experiment. There has thus been a significant effort to rehabilitate these models to obtain better agreement with experiment, typically done by optimizing parameters in a piecewise fashion. In this work, we take a different approach by optimizing a set of force field parameters simultaneously, using machine learning to adapt force field parameters to experimental SAXS scattering profiles. We demonstrate our approach in modeling three biologically IDP ensembles based on experimental SAXS profiles and show that our optimization approach significantly improve force field parameters that generate ensembles in better agreement with experiment.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.