量子精修:新一代生物晶体学与冷冻电子显微镜数据精修方法

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31870738
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    47.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0501.结构生物学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

To enable structural biologists to benefit from a quantum-based refinement, we are developing Q|R, which is our next generation open-source software package. The methods we are developing in Q|R combine experimental data with chemical restraints computed using quantum-chemical methods. Members of our team have a proven track record and possess the expertise required for developing a quantum-based refinement package. We have method developers (Waller, Biczysko, and Guo) for theoretical chemistry (Quantum, Multiscale Modeling, and Molecular Dynamics) and method developers (Afonine and Moriarty) for structural biology (crystallography and cryo-EM). We have demonstrated our capacity to produce successful software by being key developers of Phenix, a package to automatically solve structures by using crystallography and cryo-EM. Released more than 15 years ago, Phenix is now used by the majority of structural biology labs in academia and in about 20 companies worldwide (such as GSK, Novartis, Merk, Pfizer), it has been cited more than 12,000 times in more than 10,000 peer-reviewed scientific journals and it was used to obtain about ¼ of all structures available in the Protein Data Bank (PDB). Based on our experience, and given our previous achievements, we are confident that we are the right team to successfully develop the next generation of quantum-based methods for structural refinement.
为使结构生物学家能够从基于量子的精修受益,我们正在开发下一代开源软件包Q|R。在Q|R中开发的方法将实验数据与使用量子化学方法计算出的化学约束相结合。我们团队的成员拥有丰富的工作经验,并拥有开发基于量子的精修包所需的专业知识。我们有来自于理论化学(量子,多尺度建模和分子动力学)的方法开发者(Waller,Biczysko和Guo)和来自于结构生物学(晶体学和冷冻电子显微镜)的方法开发者(Afonine和Moriarty)。通过成为Phenix的主要开发人员充分展示了我们开发成功软件的能力。Phenix是一种利用晶体学和冷冻电子显微镜数据自动分析结构的软件包,现已被学术界大多数结构生物学实验室和全球约20家公司(如GSK,Novartis,Merk,Pfizer)使用,在超过10,000家同行评议的科学期刊上被引用超过12,000次。它可被用来获得蛋白质数据库(PDB)中所有结构的约1/4。

结项摘要

在Q|R项目中,我们开发了基于量子力学的计算工具,旨在支持实验,即一款开源软件包(http://github.com/qrefine),它将实验数据与由量子化学计算得出的化学约束相结合。在基金的支持下,我们将这一工具转向了更加实际的系统,需要建立高效的量子力学方法,通过连续介质模型包含环境影响,以及适当地调整整个过程。因此,现在可以对含有氨基酸和有机配体的蛋白质进行量子精修,最多包含约15,000个原子,与X射线晶体学和Cryo-EM实验结合使用。用量子力学导出的约束替代标准约束已经显示出在蛋白质几何方面有显著的改进,包括模型整体方面和模型与数据拟合统计数据,以及特定细节结构特征,尤其是氢键。此外,最新的进展涉及到有效的分而治之程序的验证和优化,允许在潜在的耗时精修过程中提前确定计算有效策略。这些结果为更大的肽和蛋白质的可靠和有效的量子精修提供了一些普遍建议。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Including crystallographic symmetry in quantum-based refinement: Q|R2
在基于量子的细化中包括晶体学对称性:Q|R2
  • DOI:
    10.1107/s2059798319015122
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    ACTA CRYSTALLOGRAPHICA SECTION D-STRUCTURAL BIOLOGY
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zheng Min;Biczysko Malgorzata;Xu Yanting;Moriarty Nigel W.;Kruse Holger;Urzhumtsev Ale;re;Waller Mark P.;Afonine Pavel V
  • 通讯作者:
    Afonine Pavel V
Toward accurate prediction of amino acid derivatives structure and energetics from DFT: glycine conformers and their interconversions
通过 DFT 准确预测氨基酸衍生物的结构和能量学:甘氨酸构象异构体及其相互转化
  • DOI:
    10.1007/s00894-020-4342-7
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    JOURNAL OF MOLECULAR MODELING
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Shu Chong;Jiang Zhongming;Biczysko Malgorzata
  • 通讯作者:
    Biczysko Malgorzata
Real-space quantum-based refinement for cryo-EM: Q|R3
基于实空间量子的冷冻电镜精化:Q|R3
  • DOI:
    10.1107/s2059798320013194
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    ACTA CRYSTALLOGRAPHICA SECTION D-STRUCTURAL BIOLOGY
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wang Lum;Kruse Holger;Sobolev Oleg V.;Moriarty Nigel W.;Waller Mark P.;Afonine Pavel V.;Biczysko Malgorzata
  • 通讯作者:
    Biczysko Malgorzata

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其他文献

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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