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【2h】

Smooth statistical torsion angle potential derived from a large conformational database via adaptive kernel density estimation improves the quality of NMR protein structures

机译：通过自适应核密度估计从大型构象数据库获得的平滑统计扭转角电势可提高NMR蛋白质结构的质量

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Statistical potentials that embody torsion angle probability densities in databases of high-quality X-ray protein structures supplement the incomplete structural information of experimental nuclear magnetic resonance (NMR) datasets. By biasing the conformational search during the course of structure calculation toward highly populated regions in the database, the resulting protein structures display better validation criteria and accuracy. Here, a new statistical torsion angle potential is developed using adaptive kernel density estimation to extract probability densities from a large database of more than 106 quality-filtered amino acid residues. Incorporated into the Xplor-NIH software package, the new implementation clearly outperforms an older potential, widely used in NMR structure elucidation, in that it exhibits simultaneously smoother and sharper energy surfaces, and results in protein structures with improved conformation, nonbonded atomic interactions, and accuracy.
机译：在高质量的X射线蛋白质结构数据库中体现扭转角概率密度的统计潜力补充了实验核磁共振（NMR）数据集的不完整结构信息。通过在结构计算过程中将构象搜索偏向数据库中的人口稠密区域，所得蛋白质结构显示出更好的验证标准和准确性。在这里，使用自适应核密度估计方法开发了一种新的统计扭转角势，以从一个包含10 6 个质量过滤氨基酸残基的大型数据库中提取概率密度。结合到Xplor-NIH软件包中，新的实现明显胜过了广泛应用于NMR结构阐明中的较老的潜力，因为它同时显示出更平滑和更锐利的能量表面，并导致蛋白质结构具有改善的构象，非键原子相互作用以及准确性。

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