저자 스포트라이트: 단백질 결정학을 위한 결정 적중을 얻기 위한 고처리량 스크리닝

회절 실험을 수행하기 위해 결정을 얻는 것은 어떤 매개변수가 결정화에 영향을 미칠지 예측하기 어렵기 때문에 여전히 어려운 과제입니다. 우리는 단일 플레이트에서 1536개의 결정화 조건을 스크리닝하여 실험자에게 유리하고 고급 이미징 기술을 사용하여 가장 작은 결정 히트도 식별합니다. 구조 생물학 기술은 빠르게 발전하고 있으며 이 분야는 전산 구조 예측에 의해 혁명을 일으켰습니다.

이로 인해 생물학적 메커니즘에 대한 보다 상세하고 정확한 표현을 생성하기 위해 여러 실험 또는 계산 접근 방식이 더 일반적으로 결합되어 이 분야가 더욱 통합되었습니다. 결정 히트 생성은 단결정 X선 회절 실험을 수행하고 마이크로 ED 및 직렬 결정학과 같은 기술을 개발하는 핵심 단계입니다. 고급 이미징 방법을 사용하여 Marco 알고리즘의 성능과 함께 UVTBF 및 SHG는 모든 크기 스케일에서 유용한 결정을 식별하는 데 도움이 됩니다.

당사의 고처리량 결정화 방법은 결정화 칵테일 성분의 효율성에 관한 질문을 조사하기 위해 많은 양의 데이터를 생성했습니다. 우리가 수행하는 특수 이미징은 비선형 광학 방법을 사용하여 사라지는 작은 결정을 감지하는 방법을 보여줍니다. 결정화 조건을 찾는 것은 단백질 데이터 뱅크의 모든 구조 모델의 90%를 차지하는 결정 기반 구조 분석법에서 매우 중요합니다.

2021년에는 PDB에서 하루에 약 200만 개의 파일이 다운로드되어 구조가 추가 과학적 조사를 위한 길을 닦는 데 미치는 영향을 강조했습니다.