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Structure paper

タイトルTop-down design of protein architectures with reinforcement learning.
ジャーナル・号・ページScience, Vol. 380, Issue 6642, Page 266-273, Year 2023
掲載日2023年4月21日
著者Isaac D Lutz / Shunzhi Wang / Christoffer Norn / Alexis Courbet / Andrew J Borst / Yan Ting Zhao / Annie Dosey / Longxing Cao / Jinwei Xu / Elizabeth M Leaf / Catherine Treichel / Patrisia Litvicov / Zhe Li / Alexander D Goodson / Paula Rivera-Sánchez / Ana-Maria Bratovianu / Minkyung Baek / Neil P King / Hannele Ruohola-Baker / David Baker /
PubMed 要旨As a result of evolutionary selection, the subunits of naturally occurring protein assemblies often fit together with substantial shape complementarity to generate architectures optimal for function ...As a result of evolutionary selection, the subunits of naturally occurring protein assemblies often fit together with substantial shape complementarity to generate architectures optimal for function in a manner not achievable by current design approaches. We describe a "top-down" reinforcement learning-based design approach that solves this problem using Monte Carlo tree search to sample protein conformers in the context of an overall architecture and specified functional constraints. Cryo-electron microscopy structures of the designed disk-shaped nanopores and ultracompact icosahedra are very close to the computational models. The icosohedra enable very-high-density display of immunogens and signaling molecules, which potentiates vaccine response and angiogenesis induction. Our approach enables the top-down design of complex protein nanomaterials with desired system properties and demonstrates the power of reinforcement learning in protein design.
リンクScience / PubMed:37079676
手法EM (単粒子)
解像度2.5 - 3.01 Å
構造データ

EMDB-28858, PDB-8f4x:
Top-down design of protein architectures with reinforcement learning
手法: EM (単粒子) / 解像度: 3.01 Å

EMDB-28859, PDB-8f53:
Top-down design of protein architectures with reinforcement learning
手法: EM (単粒子) / 解像度: 2.93 Å

EMDB-28860, PDB-8f54:
Top-down design of protein architectures with reinforcement learning
手法: EM (単粒子) / 解像度: 2.5 Å

由来
  • Escherichia coli (大腸菌)
  • synthetic construct (人工物)
キーワードDE NOVO PROTEIN / nanoparticle / capsid / oligomer / de novo design / rosetta / cryoEM / reinforcement learning

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万見文献について

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お知らせ

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2022年2月9日: EMDBエントリの付随情報ファイルのフォーマットが新しくなりました

EMDBエントリの付随情報ファイルのフォーマットが新しくなりました

  • EMDBのヘッダファイルのバージョン3が、公式のフォーマットとなりました。
  • これまでは公式だったバージョン1.9は、アーカイブから削除されます。

関連情報:EMDBヘッダ

外部リンク:wwPDBはEMDBデータモデルのバージョン3へ移行します

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2020年8月12日: 新型コロナ情報

新型コロナ情報

URL: https://pdbj.org/emnavi/covid19.php

新ページ: EM Navigatorに新型コロナウイルスの特設ページを開設しました。

関連情報:Covid-19情報 / 2020年3月5日: 新型コロナウイルスの構造データ

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2020年3月5日: 新型コロナウイルスの構造データ

新型コロナウイルスの構造データ

関連情報:万見生物種 / 2020年8月12日: 新型コロナ情報

外部リンク:COVID-19特集ページ - PDBj / 今月の分子2020年2月:コロナウイルスプロテーアーゼ

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2019年1月31日: EMDBのIDの桁数の変更

EMDBのIDの桁数の変更

  • EMDBエントリに付与されているアクセスコード(EMDB-ID)は4桁の数字(例、EMD-1234)でしたが、間もなく枯渇します。これまでの4桁のID番号は4桁のまま変更されませんが、4桁の数字を使い切った後に発行されるIDは5桁以上の数字(例、EMD-12345)になります。5桁のIDは2019年の春頃から発行される見通しです。
  • EM Navigator/万見では、接頭語「EMD-」は省略されています。

関連情報:Q: 「EMD」とは何ですか? / 万見/EM NavigatorにおけるID/アクセスコードの表記

外部リンク:EMDB Accession Codes are Changing Soon! / PDBjへお問い合わせ

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2017年7月12日: PDB大規模アップデート

PDB大規模アップデート

  • 新バージョンのPDBx/mmCIF辞書形式に基づくデータがリリースされました。
  • 今回の更新はバージョン番号が4から5になる大規模なもので、全エントリデータの書き換えが行われる「Remediation」というアップデートに該当します。
  • このバージョンアップで、電子顕微鏡の実験手法に関する多くの項目の書式が改定されました(例:em_softwareなど)。
  • EM NavigatorとYorodumiでも、この改定に基づいた表示内容になります。

外部リンク:wwPDB Remediation / OneDepデータ基準に準拠した、より強化された内容のモデル構造ファイルが、PDBアーカイブで公開されました。

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万見文献

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  • EMDB/PDB/SASBDBのエントリから引用されている文献のデータベースです
  • Pubmedのデータを利用しています

関連情報:EMDB / PDB / SASBDB / 万見 (Yorodumi) / EMN文献 / 新しいEM Navigatorと万見の変更点

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