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首页> 外文期刊>Journal of Molecular Biology >Structural characterization of protein-protein complexes by integrating computational docking with small-angle scattering data.
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Structural characterization of protein-protein complexes by integrating computational docking with small-angle scattering data.

机译：通过将计算对接与小角度散射数据相结合来对蛋白质-蛋白质复合物进行结构表征。

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X-ray crystallography and NMR can provide detailed structural information of protein-protein complexes, but technical problems make their application challenging in the high-throughput regime. Other methods such as small-angle X-ray scattering (SAXS) are more promising for large-scale application, but at the cost of lower resolution, which is a problem that can be solved by complementing SAXS data with theoretical simulations. Here, we propose a novel strategy that combines SAXS data and accurate protein-protein docking simulations. The approach has been benchmarked on a large pool of known structures with synthetic SAXS data, and on three experimental examples. The combined approach (pyDockSAXS) provided a significantly better success rate (43% for the top 10 predictions) than either of the two methods alone. Further analysis of the influence of different docking parameters made it possible to increase the success rates for specific cases, and to define guidelines for improving the data-driven protein-protein docking protocols.
机译：X射线晶体学和NMR可以提供蛋白质-蛋白质复合物的详细结构信息，但是技术问题使其在高通量体系中的应用具有挑战性。其他方法，例如小角度X射线散射（SAXS），对于大规模应用来说更有希望，但是以较低的分辨率为代价，这是可以通过对SAXS数据进行理论模拟补充来解决的问题。在这里，我们提出了一种结合了SAXS数据和准确的蛋白质-蛋白质对接模拟的新策略。该方法已在大量具有合成SAXS数据的已知结构中进行了基准测试，并以三个实验示例为基准。组合的方法（pyDockSAXS）提供的成功率要比单独使用这两种方法的任何一个都要好得多（前10位预测的成功率是43％）。进一步分析不同对接参数的影响，有可能提高特定情况下的成功率，并为改善数据驱动的蛋白质-蛋白质对接规程定义指南。

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