FireProt: Energy- and Evolution-Based Computational Design of Thermostable Multiple-Point Mutants
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14310%2F15%3A00081399" target="_blank" >RIV/00216224:14310/15:00081399 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00216305:26230/15:PU122821
Výsledek na webu
<a href="http://loschmidt.chemi.muni.cz/peg/wp-content/uploads/2015/11/Bednar_2015ploscb1.pdf" target="_blank" >http://loschmidt.chemi.muni.cz/peg/wp-content/uploads/2015/11/Bednar_2015ploscb1.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1004556" target="_blank" >10.1371/journal.pcbi.1004556</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
FireProt: Energy- and Evolution-Based Computational Design of Thermostable Multiple-Point Mutants
Popis výsledku v původním jazyce
There is great interest in increasing proteins? stability to enhance their utility as biocatalysts, therapeutics, diagnostics and nanomaterials. Directed evolution is a powerful, but experimentally strenuous approach. Computational methods offer attractive alternatives. However, due to the limited reliability of predictions and potentially antagonistic effects of substitutions, only single-point mutations are usually predicted in silico, experimentally verified and then recombined in multiple-point mutants. Thus, substantial screening is still required. Here we present FireProt, a robust computational strategy for predicting highly stable multiple-point mutants that combines energy- and evolution-based approaches with smart filtering to identify additive stabilizing mutations. FireProt?s reliability and applicability was demonstrated by validating its predictions against 656 mutations from the ProTherm database.
Název v anglickém jazyce
FireProt: Energy- and Evolution-Based Computational Design of Thermostable Multiple-Point Mutants
Popis výsledku anglicky
There is great interest in increasing proteins? stability to enhance their utility as biocatalysts, therapeutics, diagnostics and nanomaterials. Directed evolution is a powerful, but experimentally strenuous approach. Computational methods offer attractive alternatives. However, due to the limited reliability of predictions and potentially antagonistic effects of substitutions, only single-point mutations are usually predicted in silico, experimentally verified and then recombined in multiple-point mutants. Thus, substantial screening is still required. Here we present FireProt, a robust computational strategy for predicting highly stable multiple-point mutants that combines energy- and evolution-based approaches with smart filtering to identify additive stabilizing mutations. FireProt?s reliability and applicability was demonstrated by validating its predictions against 656 mutations from the ProTherm database.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
CE - Biochemie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY
ISSN
1553-734X
e-ISSN
—
Svazek periodika
11
Číslo periodika v rámci svazku
11
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
20
Strana od-do
"nestrankovano"
Kód UT WoS článku
000365801600026
EID výsledku v databázi Scopus
—