In understanding and redesigning the function of proteins in modern biochemistry, protein engineers are increasingly focusing on exploring regions in proteins called loops. Analyzing various characteristics of these regions helps the experts design the transfer of the desired function from one protein to another. This process is denoted as loop grafting. We designed a set of interactive visualizations that provide experts with visual support through all the loop grafting pipeline steps. The workflow is divided into several phases, reflecting the steps of the pipeline. Each phase is supported by a specific set of abstracted 2D visual representations of proteins and their loops that are interactively linked with the 3D View of proteins. By sequentially passing through the individual phases, the user shapes the list of loops that are potential candidates for loop grafting. Finally, the actual in-silico insertion of the loop candidates from one protein to the other is performed, and the results are visually presented to the user. In this way, the fully computational rational design of proteins and their loops results in newly designed protein structures that can be further assembled and tested through in-vitro experiments. We showcase the contribution of our visual support design on a real case scenario changing the enantiomer selectivity of the engineered enzyme. Moreover, we provide the readers with the experts' feedback.


翻译:在现代生物化学中,为理解和重新设计蛋白质的功能,蛋白质工程师日益聚焦于探索蛋白质中称为环的区域。分析这些区域的各种特征有助于专家设计将所需功能从一个蛋白质转移至另一个蛋白质的过程,该过程被称为环移植。我们设计了一套交互式可视化工具,为专家提供贯穿整个环移植流程各步骤的可视化支持。该工作流程被划分为若干阶段,以对应管线的各个步骤。每个阶段由一组特定的蛋白质及其环的抽象二维可视化表示提供支持,这些二维视图与蛋白质的三维视图实现交互联动。通过依次完成各个阶段,用户可逐步筛选出可能适合进行环移植的候选环列表。最终,系统执行候选环从一个蛋白质到另一个蛋白质的实际计算机模拟插入操作,并将结果可视化呈现给用户。通过这种方式,对蛋白质及其环进行完全基于计算的理性设计,可产生新设计的蛋白质结构,这些结构可通过体外实验进一步组装与测试。我们通过一个实际案例——改变工程化酶的对映体选择性——展示了可视化支持设计的贡献。此外,我们还向读者提供了专家的反馈意见。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2022年3月18日
A Survey on Data Augmentation for Text Classification
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
73+阅读 · 2018年12月22日
VIP会员
最新内容
《无人机革命:来自俄乌战场的启示》(报告)
专知会员服务
1+阅读 · 30分钟前
《实现联合作战能力所需的技术》58页报告
专知会员服务
1+阅读 · 48分钟前
以色列运用人工智能优化空袭警报系统
专知会员服务
0+阅读 · 58分钟前
以色列在多条战线部署AI智能体
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:12
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
12+阅读 · 4月25日
多智能体协作机制
专知会员服务
11+阅读 · 4月25日
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
9+阅读 · 4月25日
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
8+阅读 · 4月25日
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
12+阅读 · 4月25日
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
9+阅读 · 4月24日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员