Name: a protocol for computer-based protein structure and function prediction
Uploaded: 2011-11-03T12:00:00
Duration: 16 min 41 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about A Protocol for Computer-Based Protein Structure and Function Prediction at JoVE.com

Проект осуществляется при поддержке, в частности Альфреда П. Слоуна, NSF Карьера премии (DBI 1027394), и Национальный Институт общей медицинских наук (GM083107, GM084222).

<ol>
	<li>Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Template-based+modeling+and+free+modeling+by+I-TASSER+in+CASP7.">Template-based modeling and free modeling by I-TASSER in CASP7.</a> Proteins. 69, 108-117 (2007).</li><li>Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=I-TASSER:+Fully+automated+protein+structure+prediction+in+CASP8.">I-TASSER: Fully automated protein structure prediction in CASP8.</a> Proteins. 77, 100-113 (2009).</li><li>Wu, S., Skolnick, J., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ab+initio+modeling+of+small+proteins+by+iterative+TASSER+simulations.">Ab initio modeling of small proteins by iterative TASSER simulations.</a> BMC Biol. 5, 17-17 (2007).</li><li>Roy, A., Kucukural, A., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=I-TASSER:+a+unified+platform+for+automated+protein+structure+and+function+prediction.">I-TASSER: a unified platform for automated protein structure and function prediction.</a> Nat Protoc. 5, 725-738 (2010).</li><li>Wu, S., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=LOMETS:+a+local+meta-threading-server+for+protein+structure+prediction.">LOMETS: a local meta-threading-server for protein structure prediction.</a> Nucleic Acids Res. 35, 3375-3382 (2007).</li><li>Zhang, Y., Kihara, D., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Local+energy+landscape+flattening:+parallel+hyperbolic+Monte+Carlo+sampling+of+protein+folding.">Local energy landscape flattening: parallel hyperbolic Monte Carlo sampling of protein folding.</a> Proteins. 48, 192-201 (2002).</li><li>Li, Y., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=REMO:+A+new+protocol+to+refine+full+atomic+protein+models+from+C-alpha+traces+by+optimizing+hydrogen-bonding+networks.">REMO: A new protocol to refine full atomic protein models from C-alpha traces by optimizing hydrogen-bonding networks.</a> Proteins. 76, 665-676 (2009).</li><li>Zhang, J., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-resolution+protein+structure+refinement+using+fragment+guided+molecular+dynamics+simulations.">High-resolution protein structure refinement using fragment guided molecular dynamics simulations.</a> , (2011).</li><li>Roy, A., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=COFACTOR:+protein-ligand+binding+site+predictions+by+global+structure+similarity+match+and+local+geometry+refinement.">COFACTOR: protein-ligand binding site predictions by global structure similarity match and local geometry refinement.</a> , (2011).</li><li>Zhang, Y., Hubner, I. A., Arakaki, A. K., Shakhnovich, E., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=On+the+origin+and+highly+likely+completeness+of+single-domain+protein+structures.">On the origin and highly likely completeness of single-domain protein structures.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 103, 2605-2610 (2006).</li><li>Zhang, Y., Kolinski, A., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=TOUCHSTONE+II:+a+new+approach+to+ab+initio+protein+structure+prediction.">TOUCHSTONE II: a new approach to ab initio protein structure prediction.</a> Biophys. J. 85, 1145-1164 (2003).</li><li>Wu, S., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+comprehensive+assessment+of+sequence-based+and+template-based+methods+for+protein+contact+prediction.">A comprehensive assessment of sequence-based and template-based methods for protein contact prediction.</a> Bioinformatics. 24, 924-931 (2008).</li><li>Zhang, Y., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=SPICKER:+a+clustering+approach+to+identify+near-native+protein+folds.">SPICKER: a clustering approach to identify near-native protein folds.</a> J. Comput. Chem. 25, 865-871 (2004).</li><li>Zhang, J., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-resolution+protein+structure+refinement+using+fragment+guided+molecular+dynamics+simulations.">High-resolution protein structure refinement using fragment guided molecular dynamics simulations.</a> , (2010).</li><li>Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=I-TASSER+server+for+protein+3D+structure+prediction.">I-TASSER server for protein 3D structure prediction.</a> BMC Bioinformatics. 9, 40-40 (2008).</li><li>Xu, J., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+significant+is+a+protein+structure+similarity+with+TM-score+=+0.5?.">How significant is a protein structure similarity with TM-score = 0.5?.</a> Bioinformatics. 26, 889-895 (2010).</li><li>Zhang, Y., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Scoring+function+for+automated+assessment+of+protein+structure+template+quality.">Scoring function for automated assessment of protein structure template quality.</a> Proteins. 57, 702-710 (2004).</li><li>Barrett, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nomenclature+Committee+of+the+International+Union+of+Biochemistry+and+Molecular+Biology+(NC-IUBMB).+Enzyme+Nomenclature.+Recommendations+1992.+Supplement+4:+corrections+and+additions+(1997).">Nomenclature Committee of the International Union of Biochemistry and Molecular Biology (NC-IUBMB). Enzyme Nomenclature. Recommendations 1992. Supplement 4: corrections and additions (1997).</a> Eur J Biochem. 250, 1-6 (1997).</li><li>Ashburner, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gene+ontology:+tool+for+the+unification+of+biology.+The+Gene+Ontology+Consortium.">Gene ontology: tool for the unification of biology. The Gene Ontology Consortium.</a> Nat. Genet. 25, 25-29 (2000).</li><li>Zhang, Y., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=TM-align:+a+protein+structure+alignment+algorithm+based+on+the+TM-score.">TM-align: a protein structure alignment algorithm based on the TM-score.</a> Nucleic. Acids. Res. 33, 2302-2309 (2005).</li><li>Xu, D., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=RK+Ab+Intio+Protein+Structure+Prediction.">RK Ab Intio Protein Structure Prediction.</a> , (2011).</li><li>Kim, D. E., Chivian, D., Baker, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Protein+structure+prediction+and+analysis+using+the+Robetta+server.">Protein structure prediction and analysis using the Robetta server.</a> Nucleic. Acids. Res. 32, W526-W531 (2004).</li><li>Roy, A., Mukherjee, S., Hefty, P. S., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Inferring+protein+function+by+global+and+local+similarity+of+structural+analogs.">Inferring protein function by global and local similarity of structural analogs.</a> , (2011).</li><li>Marchler-Bauer, A., Bryant, S. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=CD-Search:+protein+domain+annotations+on+the+fly.">CD-Search: protein domain annotations on the fly.</a> Nucleic. Acids. Res. 32, W327-W331 (2004).</li><li>Finn, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Pfam+protein+families+database.">The Pfam protein families database.</a> Nucleic. Acids. Res. 38, D211-D222 (2010).</li><li>Zdobnov, E. M., Apweiler, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=InterProScan--an+integration+platform+for+the+signature-recognition+methods+in+InterPro.">InterProScan--an integration platform for the signature-recognition methods in InterPro.</a> Bioinformatics. 17, 847-848 (2001).</li></ol>

Нет конфликта интересов объявлены.

Протокол изложенная выше общего руководства для структуры и функции моделирования с использованием I-TASSER сервера. Хотя это автоматизированная процедура очень хорошо работает для большинства белков, вмешательство человека часто помогают значительно улучшить точность моделирования, особенно для белков, отсутствие близких шаблонов в PDB библиотеки. Пользователи могут выступать в ходе I-TASSER моделирования в следующих способов: (а) расщепление нескольких доменов белков, (б) предоставление внешних ограничений по совершенствованию структуры сборки и (в) удаление шаблонов во время моделирования. Разделение нескольких доменов белка: Многие длинные последовательности белка часто содержат несколько доменов, привязанных к гибким компоновщик регионах, что делает их структуру выяснение трудно с использованием как экспериментальных и расчетных методов. Тем не менее, как домены независимо складывания лицами и могут выполнять различные молекулярные функции, этоЖелательно разделить длинный нескольких доменов белков и модель каждого домена отдельно. Моделирование областей индивидуально не только ускорит процесс прогнозирования, но и повышает качество запросов шаблон выравнивания, что приводит к более надежной структурой и функцией предсказания. Доменных границ в белковых последовательностей может быть предсказано использованием свободно доступных внешних онлайновых программ, таких как NCBI CDD 24, 25 или PFAM InterProScan 26. Кроме того, если LOMETS резьбы выравнивания доступны для запросов белка, доменные границы могут быть расположены по визуальной идентификации длинные отрезки выровненным остатков в верхней резьбы шаблонов (см. шаг 5.4). Эти выровненным регионах основном соответствуют областям домена компоновщика. Если несколько шаблонов доменов, которые уже доступны в шаблоне PDB библиотеку со всеми областями запроса выровнены, то запрос белка может быть смоделирована как всю длину. Предоставление внешних ограничений <pкласс = &quot;jove_content&quot;&gt; Структура сборки моделирования в I-TASSER в основном руководствуются пространственных ограничений собраны из LOMETS резьбы шаблонов. По запросу белки, которые имеют хорошие резьбы хит (ном. Z-оценка&gt; 1) в библиотеку шаблонов, полученных пространственных ограничений в основном высокой точности и I-TASSER будет генерировать высокое разрешение структурных моделей для этих белков. Наоборот, по запросу белки, которые имеют слабые или нет резьбы хит (ном. Z-оценка &lt;1), собранных пространственных ограничений, часто содержат ошибки из-за неопределенности шаблон и выравнивание. Для этих белковых мишеней, указанных пользователем пространственной информации может быть очень полезным для улучшения качества предсказанных моделью. Пользователи могут осуществлять внешний ограничений на I-TASSER сервера двумя способами: А. Укажите контактный / расстояние ограничений Экспериментально характеризуется между остатком контакты / расстояния, например из ЯМР илисшивания экспериментов, может быть указано, загрузив файл сдержанность. Файл примера показано на рисунке 8, где Колонка 1 определяет тип ограничения, то есть &quot;DIST&quot; или &quot;CONTACT&quot;. Для расстояния сдержанность (DIST), столбцы 2 и 4 содержат остатки позиции (I, J), графы 3 и 5 содержат атом-типов в остатке и столбце 6 указывается расстояние между двумя заданными атомов. Для контакта ограничения (КОНТАКТ), столбцах 2 и 3 содержат положения (I, J) вычетов, которые должны быть в контакте. Расстояние между центром боковые цепи этих контактов пар Остаток решили на основе наблюдаемых расстояний в известных структур PDB. I-TASSER постараемся привлечь этих атомных пар вблизи указанного расстояния во время моделирования структуры утонченности. Б. Укажите шаблона белковую структуру LOMETS резьбы программы используют представитель PDB библиотеку, чтобы найти правдоподобное дворы для запроса протЭйн. Хотя использование библиотеки представитель структура помогает сократить время, необходимое для вычисления последовательности структуры трасс, вполне возможно, что хороший белок шаблон пропустили в библиотеке или шаблон, возможно, не были определены LOMETS резьбы программы, даже если это присутствует в библиотеке. В этих случаях пользователь должен указать желаемую структуру белка в качестве шаблона. Чтобы определить структуру белка в качестве дополнительного шаблона, пользователи могут загрузить файл в формате PDB структуры или указать идентификатор PDB хранение структуры белка в PDB библиотеки. I-TASSER будет генерировать запрос-шаблон выравнивания использованием MUSTER программы 23 и будет собирать пространственные ограничения с обеих пользователя, указанного шаблона и LOMETS шаблоны для руководства моделирования структуры сборки. Поскольку точность LOMETS ограничений различна для разных целей, вес LOMETS ограничения сильнее в легкой (гомологичны) таrgets, чем в твердых (не гомологичны) цели, которые всесторонне настроены в нашем тесте обучения. Пользователь может также указать свой запрос-шаблон выравнивания. Сервер принимает выравнивания в двух форматах: формат FASTA (рис. 9А) и формате 3D (рис. 9Б). Формат FASTA является стандартным и описан в <a href="http://zhanglab.%20ccmb.med.umich.edu/FASTA/">http://zhanglab. ccmb.med.umich.edu / FASTA /</a> . 3D формат похож на стандартный формат PDB ( <a href="http://www.wwpdb.org/documentation/format32/sect9.html">http://www.wwpdb.org/documentation/format32/sect9.html</a> ), но две дополнительные столбцы, производные от шаблонов добавляются ATOM записей (см. рис 9В): Столбцы 1-30: Atom (С-альфа только) и остаток имен для запроса последовательность. Столбцы 31-54: Координаты С-альфа атомов запрос скопированы из соответствующих атомов в шаблоне. Столбцы 55-59: Соответствующий номер остатка в шаблон, основанный на выравнивание Столбцы 60-64: Соответствующий имя остатков в шаблоне Исключить шаблоны белков Белки являются гибкие молекулы и может принять несколько конформационных состояний изменить свою биологическую активность. Например, структуры многих протеинкиназ и мембранных белков, были решены в активной и неактивной конформации. Кроме того, наличие или отсутствие связанного лиганда может привести к большим структурным движений. Хотя все конформационных состояний шаблон одинаковых для резьбы программ, желательно модель запроса с использованием шаблонов только в одном определенном состоянии. Новая опция на сервере позволяет пользователю исключить шаблон структуры белков в процессе моделирования. Эта функция также позволит пользователю выбрать гомологии уровне шаблонов, которые будут использоваться для моделирования. Пользователи могут исключить шаблон белков птОМ I-TASSER библиотеке: А. Указание отсечки идентичности последовательности Пользователи могут использовать эту опцию, чтобы исключить гомологичных белков из I-TASSER библиотеки шаблонов. Гомологии уровня устанавливается на основе отсечки идентичности последовательности, т.е. количество идентичных остатков между запросом и шаблон белок делится на последовательность длины запроса последовательности. Например, если пользователь вводит &quot;70%&quot; в соответствующем виде, все шаблоны белков, которые имеют идентичности последовательности&gt; 70% до запроса белка I-будет исключен из I-TASSER библиотеки шаблонов. Б. Исключение специфических белков шаблон Специальные белки шаблон может быть исключен из I-TASSER библиотеки шаблонов, загружая список, содержащий идентификаторы PDB структур должны быть исключены. Пример файла показан на рисунке 10. Как же белка может существовать в виде нескольких записей в PDB библиотека, I-TASSER себеrver будет по умолчанию исключить указанные шаблоны (в Столбец1), а также все другие шаблоны из библиотеки, которые идентичности&gt; 90% на указанный шаблонов. Пользователи также могут указать другой отсечки идентичности, например, 70%, где все шаблоны с единицей&gt; 70% к указанным белкам шаблон будет исключена.

<ol><li> FASTA отформатирован аминокислотной последовательности белка, чтобы быть смоделирован (см., <a href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST/fasta.shtml">http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST/fasta.shtml</a> ). </li><li> Персональный компьютер с доступом к интернету и веб-браузер. </li><li> Молекулярная визуализация программного обеспечения, например, RasMol или PyMOL, для анализа предсказал третичной структуры и функциональных сайтов. </li></ol>

a protocol for computer-based protein structure and function prediction

Секвенирование генома проектов зашифрованные миллионы белковой последовательности, которая требует знания их структуры и функции для улучшения понимания их биологическая роль. Хотя экспериментальные методы могут дать подробную информацию для небольшой части этих белков, численное моделирование необходимо для большинства белковых молекул, которые экспериментально неохарактеризованных. I-TASSER сервер он-лайн верстак с высоким разрешением моделирования структуры белка и функции. Учитывая белковой последовательности, типичный выход из I-TASSER сервер включает вторичные предсказания структуры, предсказал растворителя доступности каждого из остатков, гомологичный шаблон белки обнаружены потоки и структуру трассы, до пяти полнометражных третичной структурной модели и структуры основе функциональной аннотации к классификации ферментов, Джин Онтология сроки и белок-лиганд сайтов. Все предсказания с меткой показатель достоверности которыхрассказывает, как точные предсказания, не зная экспериментальных данных. Чтобы облегчить специальные запросы конечных пользователей, сервер предоставляет каналы, чтобы принять заданные пользователем между остаток расстояния и контактные карты для интерактивного изменения I-TASSER моделирования; он также позволяет пользователям задавать любые белки, как шаблон, или исключить любой шаблон белков в процессе моделирования структуры сборки. Структурная информация может быть собрана пользователей на основе экспериментальных доказательств или биологического понимания с целью улучшения качества I-TASSER прогнозы. Сервер был оценен как лучших программ для белковую структуру и функции прогнозы в последнее всей общины экспериментах CASP. Есть в настоящее время&gt; 20 000 зарегистрированных ученых из более чем 100 стран мира, которые используют онлайн-I-TASSER сервера.

Watch this Scientific Journal Video about A Protocol for Computer-Based Protein Structure and Function Prediction at JoVE.com

A Protocol for Computer-Based Protein Structure and Function Prediction

Руководящие принципы для компьютерных структурные и функциональные характеристики белка использованием I-TASSER трубопровода описывается. Начиная с запросом последовательности белка, 3D-модели создаются с использованием нескольких потоков выравнивания и итерационные структурного моделирования сборки. Функциональные выводы являются после этого сделать на основе матчей белков с известной структурой и функциями.

Протокол для компьютерных Структура белка и функции прогнозирования

Genome sequencing projects have ciphered millions of protein sequence, which require knowledge of their structure and function to improve the ...

Research

JoVE Journal

Biology

The Importance of Correct Protein Concentration for Kinetics and Affinity Determination in Structure-function Analysis 

Важность правильной концентрации белка для кинетики и Affinity Определение в структурно-функционального анализа

In this study, we explore the interaction between the bovine cysteine protease inhibitor cystatin B and a catalytically inactive form of papain (Fig. 1), ...

Using the GELFREE 8100 Fractionation System for Molecular Weight-Based Fractionation with Liquid Phase Recovery

Использование GELFREE 8100 Фракционирование Система Молекулярный вес основе фракционирования с жидким этапе восстановления

The GELFREE 8100 Fractionation System is a novel protein fractionation system designed to maximize protein recovery during molecular weight based ...

Analysis of the Development of a Morphological Phenotype as a Function of Protein Concentration in Budding Yeast

Анализ развития Морфологические Фенотип как функция концентрации белка в почкующихся дрожжей

Gene deletion and protein overexpression are common methods for studying functions of proteins. In this article, we describe a protocol for analysis of ...

A Protocol for the Identification of Protein-protein Interactions Based on 15N Metabolic Labeling, Immunoprecipitation, Quantitative Mass Spectrometry and Affinity Modulation

A Protocol for the Identification of Protein-protein Interactions Based on 15N Metabolic Labeling, Immunoprecipitation, Quantitative Mass Spectrometry and Affinity Modulation

Протокол для идентификации белок-белковых взаимодействий на основе<sup&gt; 15</sup&gt; N Метаболический маркировки, Иммунопреципитация, Количественный масс-спектрометрии и Affinity модуляции

Protein-protein interactions are fundamental for many biological processes in the cell. Therefore, their characterization plays an important role in ...

Using High Resolution Computed Tomography to Visualize the Three Dimensional Structure and Function of Plant Vasculature

Использование компьютерной томографии высокого разрешения для визуализации трехмерной структуры и функции сосудистой завод

High resolution x-ray computed tomography (HRCT) is a non-destructive diagnostic imaging technique with sub-micron resolution capability that is now being ...

RNA Secondary Structure Prediction Using High-throughput SHAPE

РНК предсказание вторичной Структура Использование высоких-пропускная способность SHAPE

Understanding the function of RNA involved in biological processes requires a thorough knowledge of RNA structure. Toward this end, the methodology dubbed ...

A Protocol for Phage Display and Affinity Selection Using Recombinant Protein Baits

Протокол для фагов и Affinity выделение с помощью рекомбинантного белка Приманки

Using  recombinant phage as a scaffold to present various protein portions encoded by  a directionally cloned cDNA library to immobilized bait molecules ...

Investigating Protein-protein Interactions in Live Cells Using Bioluminescence Resonance Energy Transfer

Исследование белок-белковых взаимодействий в живых клетках с помощью биолюминесценции резонансный перенос энергии

Assays based on Bioluminescence Resonance Energy Transfer (BRET) provide a sensitive and reliable means to monitor protein-protein interactions in live ...

Discovering Protein Interactions and Characterizing Protein Function Using HaloTag Technology

Открывая белковых взаимодействий и Характеризуя Protein функций с помощью HaloTag технологии

Research in proteomics has exploded in recent years with advances in mass spectrometry capabilities that have led to the characterization of numerous ...

Functional Reconstitution and Channel Activity Measurements of Purified Wildtype and Mutant CFTR Protein

Функциональная Реорганизация и активности канала измерения очищенной дикого типа и мутантных CFTR белка

The Cystic Fibrosis Transmembrane Conductance Regulator (CFTR) is a unique channel-forming member of the ATP Binding Cassette (ABC) superfamily of ...