העבודה שלנו מראה מסלול ליצירת סיליקו של חומצות אמינו קרבוניליות עם תוצרים סופיים של חמצון שומנים וכיצד לשלב אותם בחלבון. זה יכול לעזור לנו להבין כיצד שינוי פוסט-תרגומי זה יכול לשנות את הפונקציה המבנית של חלבונים פחמתיים. תוכנות המבוססות על אלגוריתמים של בינה מלאכותית הן הכלים החישוביים החזקים ביותר כיום לחיזוי המבנה השלישוני של חלבון.
עם זאת, הם עדיין לא מזהים חומצות אמינו קרבוניליות ולכן הם לא יכולים לחזות את השפעתם על מבנה החלבון. כדי לחקור את ההשפעה של שינוי לאחר תרגום על המבנה והתפקוד של חלבון, מגוון רחב של שיטות הפרמטרים זמינים בשילוב עם גישות חישוביות כדי להאיץ ולהעמיק את הממצא הרצוי. ישנם אתגרים חשובים שיש להתמודד איתם בחקר השינוי שלאחר התרגום של חלבונים, הן in vivo, in vitro, ו silico.
ברמת הסיליקו, עדיין נדרש שיפור של שדות כוח ותוכניות ניתוח נתונים, יחד עם יצירת פרמטרים חדשים. בשל העלייה בחלבונים פחמתיים בזיהומים מטבוליים ומחלות הקשורות להזדקנות, בין רבים אחרים, התוצאות שלנו יכולות לתרום להבנת השינוי המבני המתרחש בכך וכיצד זה יכול להשפיע על תפקוד הסיליקו