SwePub
Tyck till om SwePub Sök här!
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:uu-474742"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:uu-474742" > Complementing machi...

Complementing machine learning‐based structure predictions with native mass spectrometry

Allison, Timothy M. (författare)
Biomolecular Interaction Centre, School of Physical and Chemical Sciences, University of Canterbury, Christchurch, New Zealand
Degiacomi, Matteo T. (författare)
Department of Physics, Durham University, Durham, UK
Marklund, Erik, Teknologie doktor, 1979- (författare)
Uppsala universitet,Biokemi,Erik Marklund
visa fler...
Jovine, Luca (författare)
Karolinska Institutet
Elofsson, Arne, 1966- (författare)
Stockholms universitet,Science for Life Laboratory (SciLifeLab),Institutionen för biokemi och biofysik
Benesch, Justin L. P. (författare)
Department of Chemistry, University of Oxford, Oxford, UK
Landreh, Michael (författare)
Karolinska Institutet
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2022-05-21
2022
Engelska.
Ingår i: Protein Science. - : John Wiley & Sons. - 0961-8368 .- 1469-896X. ; 31:6
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • The advent of machine learning-based structure prediction algorithms such as AlphaFold2 (AF2) and RoseTTa Fold have moved the generation of accurate structural models for the entire cellular protein machinery into the reach of the scientific community. However, structure predictions of protein complexes are based on user-provided input and may require experimental validation. Mass spectrometry (MS) is a versatile, time-effective tool that provides information on post-translational modifications, ligand interactions, conformational changes, and higher-order oligomerization. Using three protein systems, we show that native MS experiments can uncover structural features of ligand interactions, homology models, and point mutations that are undetectable by AF2 alone. We conclude that machine learning can be complemented with MS to yield more accurate structural models on a small and large scale.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Biologi -- Biofysik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Biological Sciences -- Biophysics (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Biologi -- Biokemi och molekylärbiologi (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Biological Sciences -- Biochemistry and Molecular Biology (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Biologi -- Strukturbiologi (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Biological Sciences -- Structural Biology (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Kemi -- Analytisk kemi (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Chemical Sciences -- Analytical Chemistry (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Bioinformatik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Bioinformatics (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Biologi -- Bioinformatik och systembiologi (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Biological Sciences -- Bioinformatics and Systems Biology (hsv//eng)

Nyckelord

integrative modeling
machine learning
protein structure prediction
structural proteomics
Kemi med inriktning mot biofysik
Chemistry with specialization in Biophysics
Biokemi
Biochemistry
Biologi med inriktning mot strukturbiologi
Biology with specialization in Structural Biology
Kemi med inriktning mot analytisk kemi
Chemistry with specialization in Analytical Chemistry

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy