結晶に回折実験を行わせることは、どのパラメータが結晶化に影響を与えるかを予測することが難しいため、依然として課題です。1536の結晶化条件を1枚のプレートでスクリーニングし、高度なイメージング技術を使用して最小の結晶ヒットも特定することで、実験者に有利です。構造生物学の手法は急速に発展しており、この分野は計算構造予測によって革命を起こしています。
これにより、この分野はより統合的になり、いくつかの実験的または計算的アプローチがより一般的に組み合わされて、生物学的メカニズムのより詳細で正確な表現が生成されました。結晶ヒットの生成は、単結晶X線回折実験を行い、マイクロEDやシリアル結晶学などの技術を開発するための重要なステップです。高度なイメージング方法を使用して、UVTBFとSHGはMarcoアルゴリズムのパワーとともに、あらゆるサイズスケールで有用な結晶を特定するのに役立ちます。
当社のハイスループット結晶化法は、結晶化カクテル成分の効率に関する質問を調べるための大量のデータを生成しました。私たちが行う特殊なイメージングは、非線形光学的方法を使用して消えるほど小さな結晶を検出する方法を明らかにします。結晶化条件を見つけることは、タンパク質データバンクのすべての構造モデルの90%を占める結晶ベースの構造法にとって重要です。
2021年には、PDBから1日あたり200万近くのファイルがダウンロードされ、構造がさらなる科学的調査への道を開く上での影響を強調しました。
