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Resumen Las ensamblajes multicatenarios diseñados computacionalmente han mostrado una considerable promesa para una variedad de aplicaciones, incluyendo una nueva generación de vacunas potentes. Una de las principales vías para tales materiales es el acoplamiento de oligómeros cíclicos de cuerpo rígido e independiente de la secuencia en arquitecturas con simetrías de grupo puntual o de red. Los métodos actuales para acoplar y diseñar tales ensamblajes están adaptados a clases específicas de simetría y son difíciles de modificar para nuevas aplicaciones. Aquí describimos RPXDock, un paquete de software rápido, flexible y modular para el acoplamiento de proteínas de cuerpo rígido independiente de la secuencia a través de una amplia gama de arquitecturas simétricas que es fácilmente personalizable para un desarrollo adicional. RPXDock utiliza una búsqueda jerárquica eficiente y un método de puntuación de transformación de pares de residuos (RPX) para buscar rápidamente a través del espacio de acoplamiento multidimensional. Describimos la estructura del software, proporcionamos pautas prácticas para su uso y describimos las funcionalidades disponibles, incluyendo una variedad de funciones de puntuación y herramientas de filtrado que pueden utilizarse para guiar y refinar los resultados del acoplamiento hacia configuraciones deseadas. Resumen del autor Las metodologías de diseño de proteínas ahora son capaces de generar, a través de un enfoque paso a paso, una amplia variedad de estructuras de proteínas autoensamblantes que comienzan a rivalizar con la complejidad estructural de las nanomáquinas proteicas que ocurren de forma natural. Los métodos eficientes para acoplar bloques de construcción de proteínas oligoméricas en simetrías de destino definidas por el usuario son centrales para estas técnicas. Desarrollamos RPXDock como un método rápido y versátil para acoplar sistemáticamente proteínas preexistentes en una multitud de arquitecturas asimétricas y simétricas. RPXDock también es fácilmente extensible a aplicaciones futuras mediante la adición de nuevas simetrías, funciones de puntuación y criterios de filtrado.
Sheffler et al. (Wed,) estudiaron esta pregunta.