So sánh nhiều trường lực Amber và phát triển các tham số xương sống protein cải tiến Dịch bởi AI Tập 65 Số 3 - Trang 712-725 - 2006
Viktor Horn̆ák, Robert Abel, Asim Okur, Bentley Strockbine, Adrián E. Roitberg, Carlos Simmerling
Tóm tắtTrường lực ff94 thường liên quan đến gói mô phỏng Amber là một trong những bộ tham số được sử dụng phổ biến nhất cho mô phỏng sinh học phân tử. Sau hơn một thập kỷ sử dụng và thử nghiệm rộng rãi, những hạn chế trong trường lực này, chẳng hạn như sự ổn định quá mức của α-helix, đã được chúng tôi và các nhà nghiên cứu khác báo cáo. Điều này dẫn đến một số nỗ l...... hiện toàn bộ Cải tiến thế năng xoắn của chuỗi bên cho lĩnh vực lực protein Amber ff99SB Dịch bởi AI Tập 78 Số 8 - Trang 1950-1958 - 2010
Kresten Lindorff‐Larsen, Stefano Piana, Kim Palmö, Paul Maragakis, John L. Klepeis, Ron O. Dror, David E. Shaw
Tóm tắtCác tiến bộ gần đây trong phần cứng và phần mềm đã cho phép những mô phỏng động lực học phân tử (MD) ngày càng dài của các phân tử sinh học, làm lộ ra những hạn chế nhất định về độ chính xác của các trường lực được sử dụng cho những mô phỏng này và thúc đẩy nỗ lực cải thiện các trường lực này. Ví dụ, những sửa đổi gần đây đối với các trường lực protein Amber...... hiện toàn bộ Xác thực cấu trúc bằng hình học Cα: độ lệch ϕ,ψ và Cβ Dịch bởi AI Tập 50 Số 3 - Trang 437-450 - 2003
Simon C. Lovell, Ian Davis, W.B. Arendall, Paul I. W. de Bakker, J. Michael Word, Michael G. Prisant, Jane S. Richardson, David Richardson
Tóm tắtXác thực hình học xung quanh nguyên tử Cα được mô tả, với một phép đo Cβ mới và biểu đồ Ramachandran cập nhật. Độ lệch của nguyên tử Cβ quan sát được so với vị trí lý tưởng cung cấp một phép đo duy nhất bao hàm thông tin chính về xác thực cấu trúc chứa trong biến dạng góc nối. Độ lệch Cβ nhạy cảm với sự không tương thích giữa các chuỗi bên và khung chính do ...... hiện toàn bộ Động lực học thiết yếu của protein Dịch bởi AI Tập 17 Số 4 - Trang 412-425 - 1993
Andrea Amadei, Antonius B. M. Linssen, Herman J. C. Berendsen
Tóm tắtPhân tích các mô phỏng động lực học phân tử mở rộng (MD) của lysozyme trong môi trường chân không và trong dung dịch nước cho thấy có khả năng phân tách không gian cấu hình thành hai không gian con: (1) một không gian “cần thiết” chỉ chứa một vài bậc tự do trong đó có chuyển động không hồi tiếp xảy ra và bao gồm hầu hết các dao động vị trí; và (2) không gian...... hiện toàn bộ Gán cấu trúc thứ cấp protein dựa trên tri thức Dịch bởi AI Tập 23 Số 4 - Trang 566-579 - 1995
Dmitrij Frishman, Patrick Argos
Tóm tắtChúng tôi đã phát triển một thuật toán tự động STRIDE để gán cấu trúc thứ cấp protein từ các tọa độ nguyên tử dựa trên việc sử dụng kết hợp năng lượng liên kết hydro và thông tin góc xoay thân được suy ra từ thống kê. Các tham số của quy trình nhận dạng mẫu đã được tối ưu hóa bằng cách sử dụng các chỉ định do các nhà tinh thể học cung cấp như một tiêu chuẩn ...... hiện toàn bộ Một phương pháp tiếp cận theo cấp bậc để dự đoán vòng xoắn protein toàn nguyên tử Dịch bởi AI Tập 55 Số 2 - Trang 351-367 - 2004
Matthew P. Jacobson, David L. Pincus, Chaya S. Rapp, Tyler Day, Barry Honig, David E. Shaw, Richard A. Friesner
Tóm tắtViệc áp dụng các trường lực toàn nguyên tử (và các mô hình dung môi rõ ràng hoặc ngụy trang) vào các nhiệm vụ dự đoán mô hình đồng đẳng protein như dự đoán chuỗi bên và vòng xoắn vẫn còn thách thức cả do chi phí tính toán năng lượng từng cá nhân và do sự khó khăn trong việc lấy mẫu bề mặt năng lượng toàn nguyên tử gồ ghề. Tại đây, chúng tôi giải quyết thách ...... hiện toàn bộ Nhận diện sai sót trong các cấu trúc ba chiều của protein Dịch bởi AI Tập 17 Số 4 - Trang 355-362 - 1993
Manfred J. Sippl
Tóm tắtMột vấn đề lớn trong việc xác định cấu trúc ba chiều của protein liên quan đến chất lượng của các mô hình cấu trúc thu được từ việc diễn giải dữ liệu thực nghiệm. Những phát triển mới trong tinh thể học tia X và phổ hạt nhân từ tính đã thúc đẩy quá trình xác định cấu trúc và cộng đồng sinh học đang phải đối mặt với một số lượng ngày càng tăng của các dạng pr...... hiện toàn bộ Hàm điểm cho đánh giá tự động chất lượng mẫu cấu trúc protein Dịch bởi AI Tập 57 Số 4 - Trang 702-710 - 2004
Yang Zhang, Jeffrey Skolnick
Tóm tắtChúng tôi đã phát triển một hàm điểm mới, gọi là điểm mô hình mẫu (TM‐score), để đánh giá chất lượng của các mẫu cấu trúc protein và các mô hình toàn đoạn được dự đoán bằng cách mở rộng các phương pháp đã sử dụng trong bài kiểm tra khoảng cách toàn cầu (GDT)1 và MaxSub.2 Đầu tiên, một thang độ phụ thuộc kích thước protein được khai thác để loại bỏ sự phụ thuộc kích thước protein vốn có của các điểm số trước đây và tính toán phù hợp cho các cặp cấu trúc protein ngẫu nhiên. Thứ hai, thay vì thiết lập các ngưỡng khoảng cách cụ thể và chỉ tính toán các phần có lỗi dưới ngưỡng đó, tất cả các cặp dư lượng trong sự liên kết/mô hình đều được đánh giá trong điểm số đề xuất. Để so sánh các hàm điểm khác nhau, chúng tôi đã xây dựng một bộ kiểm tra quy mô lớn của các mẫu cấu trúc cho 1489 protein cỡ nhỏ đến cỡ trung bình bằng cách sử dụng chương trình đánh chỉ mục PROSPECTOR_3 và xây dựng các mô hình toàn đoạn bằng MODELLER và TASSER. Điểm TM của các sự liên kết đánh chỉ mục ban đầu, so với các hàm điểm GDT và MaxSub, cho thấy một mối tương quan mạnh mẽ hơn nhiều với chất lượng của các mô hình toàn đoạn cuối cùng. Điểm TM còn được khai thác như một đánh giá cho tất cả các mục tiêu 'mới gấp' trong thí nghiệm CASP5 gần đây và cho thấy sự trùng lặp gần gũi với kết quả đánh giá bằng mắt của chuyên gia con người. Những dữ liệu này cho thấy rằng điểm TM là một bổ sung hữu ích cho việc đánh giá hoàn toàn tự động các dự đoán cấu trúc protein. Chương trình có thể thực thi của điểm TM có thể tải xuống miễn phí tại hiện toàn bộ