蛋白质残基化学位移的计算指派

快速且准确的蛋白质结构预测是结构生物学、生物技术和分子生物医学领域的主要挑战之一。这些领域需要三维蛋白质结构，以便合理设计具有改进或新颖特性的蛋白质。X 射线晶体学是最常用的方法，尽管其成功率较低，但近年来基于 NMR 的方法日益普及。通用方法涉及使用一组距离约束来指导结构预测，但简单的 NMR 三重共振实验通常已提供足够的结构信息以预测小蛋白质的结构。以往利用实验数据的蛋白质折叠模拟或多或少任意地加权实验数据和物理力场项，因此该方法通常不适用于新蛋白质。此外，由于静态或确定性指派的需要，必须对 NMR 实验获得的化学位移进行完整且近乎无误的指派。在本论文中，我介绍了 Chemshift，这是一个在蛋白质结构测定程序 Phaistos 中实现的用于处理化学位移指派的模块。该模块在概率框架下处理实验数据的指派及其相对于物理项的加权，不丢弃任何数据。在提供部分 NMR 峰指派的情况下，该模块能够改进指派，旨在以较小的偏差将其用于蛋白质折叠。