Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Anticipating protein evolution with successor sequence predictor

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F26%3A0197679" target="_blank" >RIV/00216305:26230/26:0197679 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11927200/" target="_blank" >https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11927200/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1186/s13321-025-00971-z" target="_blank" >10.1186/s13321-025-00971-z</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Anticipating protein evolution with successor sequence predictor

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The quest to predict and understand protein evolution has been hindered by limitations on both the theoretical and the experimental fronts. Most existing theoretical models of evolution are descriptive, rather than predictive, leaving the fnal modifcations in the hands of researchers. Existing experimental techniques to help probe the evolutionary sequence space of proteins, such as directed evolution, are resource-intensive and require specialised skills. We present the successor sequence predictor (SSP) as an innovative solution. Successor sequence predictor is an in silico protein design method that mimics laboratory-based protein evolution by reconstructing a protein's evolutionary history and suggesting future amino acid substitutions based on trends observed in that history through carefully selected physicochemical descriptors. This approach enhances specialised proteins by predicting mutations that improve desired properties, such as thermostability, activity, and solubility. Successor Sequence Predictor can thus be used as a general protein engineering tool to develop practically useful proteins. The code of the Successor Sequence Predictor is provided at https://github.com/loschmidt/successor-sequence-predictor, and the design of mutations will be also possible via an easy-to-use web server https://loschmidt.chemi.muni.cz/freprotasr/.

  • Název v anglickém jazyce

    Anticipating protein evolution with successor sequence predictor

  • Popis výsledku anglicky

    The quest to predict and understand protein evolution has been hindered by limitations on both the theoretical and the experimental fronts. Most existing theoretical models of evolution are descriptive, rather than predictive, leaving the fnal modifcations in the hands of researchers. Existing experimental techniques to help probe the evolutionary sequence space of proteins, such as directed evolution, are resource-intensive and require specialised skills. We present the successor sequence predictor (SSP) as an innovative solution. Successor sequence predictor is an in silico protein design method that mimics laboratory-based protein evolution by reconstructing a protein's evolutionary history and suggesting future amino acid substitutions based on trends observed in that history through carefully selected physicochemical descriptors. This approach enhances specialised proteins by predicting mutations that improve desired properties, such as thermostability, activity, and solubility. Successor Sequence Predictor can thus be used as a general protein engineering tool to develop practically useful proteins. The code of the Successor Sequence Predictor is provided at https://github.com/loschmidt/successor-sequence-predictor, and the design of mutations will be also possible via an easy-to-use web server https://loschmidt.chemi.muni.cz/freprotasr/.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Cheminformatics

  • ISSN

  • e-ISSN

    1758-2946

  • Svazek periodika

    17

  • Číslo periodika v rámci svazku

    34

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    1-12

  • Kód UT WoS článku

    001467954700002

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-105000891864