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Deriving High-Resolution Protein Backbone Structure Propensities from All Crystal Data Using the Information Maximization Device

机译：使用信息最大化设备从所有晶体数据中获得高分辨率的蛋白质骨干结构倾向

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摘要

The most informative probability distribution functions (PDFs) describing the Ramachandran phi-psi dihedral angle pair, a fundamental descriptor of backbone conformation of protein molecules, are derived from high-resolution X-ray crystal structures using an information-theoretic approach. The Information Maximization Device (IMD) is established, based on fundamental information-theoretic concepts, and then applied specifically to derive highly resolved phi-psi maps for all 20 single amino acid and all 8000 triplet sequences at an optimal resolution determined by the volume of current data. The paper shows that utilizing the latent information contained in all viable high-resolution crystal structures found in the Protein Data Bank (PDB), totaling more than 77,000 chains, permits the derivation of a large number of optimized sequence-dependent PDFs. This work demonstrates the effectiveness of the IMD and the superiority of the resulting PDFs by extensive fold recognition experiments and rigorous comparisons with previously published triplet PDFs. Because it automatically optimizes PDFs, IMD results in improved performance of knowledge-based potentials, which rely on such PDFs. Furthermore, it provides an easy computational recipe for empirically deriving other kinds of sequence-dependent structural PDFs with greater detail and precision. The high-resolution phi-psi maps derived in this work are available for download.
机译：使用信息理论方法，从高分辨率X射线晶体结构中得出描述信息分子骨架骨架构象的Ramachandran phi-psi二面角对的信息量最大的概率分布函数（PDF）。基于基本信息理论概念，建立了信息最大化设备（IMD），然后将其专门用于以最佳分辨率确定所有20个单氨基酸和所有8000个三联体序列的高分辨率phi-psi图。当前数据。该论文表明，利用蛋白质数据库（PDB）中所有可行的高分辨率晶体结构中包含的潜在信息，共有77,000多个链，可以推导大量优化的依赖序列的PDF。这项工作通过广泛的折叠识别实验以及与以前出版的三重态PDF的严格比较，证明了IMD的有效性和所得PDF的优越性。因为它自动优化PDF，所以IMD可以提高依赖于此类PDF的基于知识的潜力的性能。此外，它提供了一个简单的计算方法，可以凭经验更详细，更精确地推导其他种类的依赖序列的结构PDF。可下载此工作中衍生的高分辨率phi-psi图。

著录项

  • 期刊名称 other
  • 作者

    Armando D. Solis;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(9),6
  • 年度 -1
  • 页码 e94334
  • 总页数 21
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
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