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박한범
박한범 (Hahnbeom Park) 저자 이메일 보기
University of Washington
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High‐accuracy refinement using Rosetta in CASP13
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Abstract

Because proteins generally fold to their lowest free energy states, energy‐guided refinement in principle should be able to systematically improve the quality of protein structure models generated using homologous structure or co‐evolution derived information. However, because of the high dimensionality of the search space, there are far more ways to degrade the quality of a near native model than to improve it, and hence, refinement methods are very sensitive to energy function errors. In the 13th Critial Assessment of techniques for protein Structure Prediction (CASP13), we sought to carry out a thorough search for low energy states in the neighborhood of a starting model using restraints to avoid straying too far. The approach was reasonably successful in improving both regions largely incorrect in the starting models as well as core regions that started out closer to the correct structure. Models with GDT‐HA over 70 were obtained for five targets and for one of those, an accuracy of 0.5 å backbone root‐mean‐square deviation (RMSD) was achieved. An important current challenge is to improve performance in refining oligomers and larger proteins, for which the search problem remains extremely difficult.

Keywords : energy function, homology modeling, protein conformational search, rotein structure prediction

논문정보 F1000선정
- 형식: Research article
- 게재일: 2019년 12월 (BRIC 등록일 2020-01-28)
- 연구진: 국외연구진
- 분야: Biochemistry, Molecular_Biology, Biophysics
- 추천: Faculty of 1000 Biology
- 추천사유: Koehl P: F1000Prime Recommendation of [Park H et al., Proteins 2019 87(12):1276-1282]. In F1000Prime, 15 Jan 2020; 10.3410/f.736228324.793569318
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김현민
발표: 김현민 (KAIST)
일자: 2020년 9월 29일 (화) 오후 02시 (한국시간)
언어: 한국어
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