MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1107/s2052252521011088

Медицинская библиотека · IUCrJ · 2021

findMySequence: a neural-network-based approach for identification of unknown proteins in X-ray crystallography and cryo-EM.

Chojnowski Grzegorz, Simpkin Adam J, Leonardo Diego A, Seifert-Davila Wolfram, Vivas-Ruiz Dan E, Keegan Ronan M, Rigden Daniel J

СтатьяПеревод в очереди

Аннотация

Although experimental protein-structure determination usually targets known proteins, chains of unknown sequence are often encountered. They can be purified from natural sources, appear as an unexpected fragment of a well characterized protein or appear as a contaminant. Regardless of the source of the problem, the unknown protein always requires characterization. Here, an automated pipeline is presented for the identification of protein sequences from cryo-EM reconstructions and crystallographic data. The method's application to characterize the crystal structure of an unknown protein purified from a snake venom is presented. It is also shown that the approach can be successfully applied to the identification of protein sequences and validation of sequence assignments in cryo-EM protein structures.

Для цитирования: Chojnowski Grzegorz, Simpkin Adam J, Leonardo Diego A, Seifert-Davila Wolfram, Vivas-Ruiz Dan E, Keegan Ronan M, Rigden Daniel J. findMySequence: a neural-network-based approach for identification of unknown proteins in X-ray crystallography and cryo-EM.. IUCrJ. 2021. DOI: 10.1107/s2052252521011088.
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.