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단백질 구조에서 아미노산 치환은 종종 원자 세부사항으로 모델링하기 어려운 미세한 백본 조정을 필요로 합니다. 엔지니어링된 돌연변이에 대한 현실적인 백본 변화를 예측하는 능력이 향상된다면 합리적인 단백질 설계의 발전하는 분야에 큰 유용성이 있을 것입니다. 최근에 받아들여진 모델 중 하나는 백러브 동작으로, 이는 단일 펩타이드 반회전과 결합된 저에너지 이펩타이드 회전으로, 매우 높은 해상도의 결정 구조에서 대체 소형 구성이 증거가 됩니다. 백러브가 로타머 변화와 동등하게 서열 변화를 촉진할 수 있다고 추측되었습니다. 그러나 백러브에 의해 유도된 이동과 실험적 불확실성은 심지어 고해상도 구조에서도 백본 원자에 대해 유사한 크기를 가지므로, 야생형과 돌연변이 결정 구조 쌍을 비교하는 것만으로는 백러브를 돌연변이에 직접적으로 연결할 수 없습니다. 이 연구에서는 이 한계를 우회하는 두 가지 대체 접근 방식을 사용합니다. 첫째, 우리는 단일 아미노산 차이로 정확하게 정의된 모티프에 대한 많은 예를 집계하기 위해 질 필터링된 구조 데이터베이스를 사용하고, 효과적으로 증폭된 백본 차이가 백러브와 밀접하게 유사하다는 것을 발견했습니다. 둘째, 이러한 모티프의 이상적인 버전에 대해 실증적으로 정확한 백러브 지원 단백질 설계 알고리즘을 직접 적용하고, 가장 낮은 에너지로 계산된 모델이 평균 좌표 실험 구조와 일치한다는 사실을 발견했습니다. 이 결과는 백러브가 자연 단백질 진화에 참여한다는 가설을 지지하고 합성 단백질 설계에서의 지속적인 사용을 검증합니다.
Keedy 외 (목요일) 이 질문을 연구했습니다.