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    Standard Neue Beiträge im Thread protein-protein docking at Rosetta@Home

    Der Thread wurde 2006 gestartet letzter eintrag vor diesem neuen war 2009, ka ob man das alles nun posten soll

    ich werd aber mit dem neuen beitrag hier anfangen

    shilei - Message 72147 - Posted 15 Jan 2012 18:01:56 UTC

    Hi Rosetta@home, my name is Lei Shi, a postdoc in Baker's lab. My work is protein-protein docking with sparse experimental data.

    Many proteins carry their functions by interacting with other protein. Predicting protein interactions are thus important to understand their function. Computational prediction of protein complex structures using docking is an important approach toward this problem. The success and challenges of Rosetta docking have been highlighted by Chu's previous posts. Successful prediction of complex structures requires correctly capturing the protein-protein interactions at the interface and structures for each protein in their bounded form. This is still an unsolved problem due to the enormous number of degrees of freedom. Due to this reason, scientists are most of time solving the problems using tedious and costly experimental approaches, such as Xray or NMR etc.

    In my project, I will work to incorporate sparse experimental data into Rosetta docking. These experimental data is usually easily available in the early stages of experiment. Although sparse and ambiguous in nature, these limited data is very powerful guiding computational modeling. Combined with Rosetta methodology, this approach has proven to be very successful in protein structure prediction as highlighted in the science paper from the Baker's group in 2010 (NMR Structure Determination for Larger Proteins Using Backbone-Only Data, link at: http://www.sciencemag.org/content/327/5968/1014.short).

    My goal is to use similar information from experiments to improve the accuracy of protein complex structure using Rosetta dock. This will be useful to speed up the process of determine high-resolution complex structures with limited efforts in experiment investigation.

    Many previous Baker lab members, including Prof. Jeffrey Gray and Dr. Chu Wang etc, have laid the ground work. As a relatively new member (08/2011) to the Baker's lab, I am very excited for this project.

    Of course, the work will not be done with contributions and donations of your computational resources.

    Thank you all for your participation.

    Lei
    Übersetzung: -susanne


    Hallo Rosetta@home, ich heisse Lei Shi und bin ein Post-Doktorat im Baker Labor. Ich arbeite mit spärlichen experimentellen Daten am Protein-Protein-Docking. Viele Proteine führen ihre Funktionen beim Zusammenwirken mit anderen Proteinen aus. Protein Interaktionen vorhersagen zu können ist deshalb wichtig, wenn wir deren Funktion verstehen wollen. Die rechnerische Vorhersage von den komplexen Proteinstrukturen durch Docking ist eine wichtige Methode bei der Lösung dieses Problems. Der Erfolg und die Herausforderungen von Rosetta Docking sind bereits in Chus vorausgegangenen Posts hervorgehoben worden. Eine gelungene Voraussage von komplexen Strukturen setzt voraus, dass das Protein-Protein Zusammenwirken an der Schnittstelle und Struktur jedes Proteins, während in seiner begrenzten Form, erfasst wird. Dies ist immer noch ein ungelöstes Problem, bedingt durch den enorm groβen Freiheitsgrad. Aus diesem Grund verbringen Wissenschaftler die meiste Zeit damit, diese Probleme durch mühsame und kostspielige Anwendungen wie Röntgendiagnostik oder NMR-Spektroskopie zu lösen.

    In meinem Projekt werde ich spärliche experimentelle Daten in Rosetta Docking integrieren. Diese experimentellen Daten sind normalerweise in den frühen Stadien des Experiments leicht erhältlich. Obwohl von dürftiger und mehrdeutiger Natur, sind diese begrenzten Daten trotzdem beim Leiten des rechnerischen Modelns sehr wirksam. Mit Rosetta Methodik kombiniert, hat sich dieser Vorgang zur Proteinstrukturvorhersage als sehr erfolgreich erwiesen, wie in der wissenschaftlichen Arbeit von der Baker Gruppe in 2010 (NMR Strukturbestimmung der gröβeren Proteine mithilfe von Daten die sich nur auf das Rückgrat beziehen, Link bei: http://www.sciencemag.org/content/327/5968/1014.short).

    Ich habe zum Ziel, ähnliche Informationen von Experimenten zu nutzen, um die Genauigkeit der komplexen Proteinstrukturen durch Rosetta Docking zu verbessern. Dies wird beim Beschleunigen des Prozesses von Nutzen sein, die Feindaten der komplexen Strukturen mit begrenztem Aufwand in der experimentellen Nachforschung zu bestimmen.

    Viele ehemalige Baker Labor Beschäftigte, Prof. Jeffrey Gray und Dr Chu Wang usw einbegriffen, haben dazu bereits den Grundstein gelegt. Ich bin erst seit kurzer Zeit Mitglied im Baker Labor (08/2011) und begeister mich sehr für dieses Projekt.

    Natürlich könnte die Arbeit ohne Eure Beteiligung und Spenden der rechnerischen Mitteln nicht stattfinden.

    Danke an Euch alle für Euer Mitwirken.

    Lei
    Geändert von cappy (24.01.2012 um 15:39 Uhr)


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    lang ist es her das was geschah doch heute hab ich was neues in dem thread entdeckt gepostet von

    shilei - Message 75692 - Posted 3 Jun 2013 18:13:20 UTC

    Dear Rosetta@home contributors,

    Here is an update on using sparse data to model protein-protein complexes. The ability to predict protein complexes structures has direct impact on computationally designing protein binders. There are several exciting disease-related protein design projects in the Rosetta community. Improvement in the computational methods can increase protein design quality and speed up the design cycle.

    Modeling protein complexe structure is equivalent to model two monomeric protein modeling protein and their docking to each other. Considering the challenges in modeling monomer protein structures (CASP), it is not surprising that this is a very difficult problem. In the past year, we have developed a new method to tackle this problem by using sparse experimental data and evolutionary information. Both approaches have been successfully applied to monomeric protein modeling (http://www.sciencemag.org/content/327/5968/1014.short and CASP10). We are combining this to model protein complexes.

    Inherent to this problem, we need large amount of computational resources to sample protein-complex conformational spaces. The resources from Rosetta@Home are invaluable and efficient for us to develop, test and apply our methods.

    I sincerely appreciate your donation of computer resources to power Rosetta@Home. I hope to update you soon when these results get published.

    Best,
    Lei
    übersetzung: Susanne
    An alle Rosetta@home Mitwirkende,

    Hier zunächst ein Update über das Modellieren der Protein-Proteinkomplexe mithilfe von spärlichen Daten. Die Fähigkeit, Strukturen von Proteinkomplexen vorherzusagen, hat direkte Auswirkung auf das rechnerische Design von Proteinbindern. Es gibt davon einige aufregende Proteindesignprojekte in der Rosetta Community betr. Krankheitsbekämpfung. Verbesserungen der rechnerischen Methoden kann die Proteindesignqualität erhöhen und den Designzyklus beschleunigen.

    Das Modellieren der Proteinkomplexstrukturen kann verglichen werden mit dem Modellieren von 2 Monomer-Proteinen und ihr gemeines Andocken. Wenn man die Herausforderungen des Modellieren von Monomer Proteinstrukturen (CASP) bedenkt, ist es nicht verwunderlich, um was für ein sehr schwieriges Problem es sich hier handelt. Im letzten Jahr haben wir eine neue Methode entworfen dieses Problem zu bewältigen, indem wir spärliche Experimentendaten und Evolutionsinformationen benutzen. Beide Methoden sind erfolgreich beim Monomerproteinmodellieren angewandt worden (http://www.sciencemag.org/content/327/5968/1014.short and CASP10). Wir vereinen dies um Proteinkomplexe zu modellieren.

    Ein Bestandteil dieses Problems ist die groβe Menge von Rechenkapazität, die wir brauchen, um den Konformationsraum der Proteinkomplexe zu erproben. Die Hilfsmittel durch Rosetta@Home sind unschätzbar und effizient, was uns erlaubt, unsere Methoden zu entwickeln, zu testen und anzuwenden.

    Ich bin aufrichtig dankbar, dass ihr eure Computerressourcen spendet um Rosetta@Home zu unterstützen. Ich hoffe euch bald mehr Neuigkeiten mitteilen zu können, sobald die Ergebnisse veröffentlicht sind.
    Viele Grüβe,
    Lei
    Geändert von cappy (26.06.2013 um 23:26 Uhr)


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    natteruw - Message 78172 - Posted 30 Apr 2015 18:24:43 UTC

    Hi Rosetta@home,

    I am a new graduate student in the Baker lab, also working on protein-protein docking.
    Most recently, I submitted some docking runs with the tag "UN_top154_hboligomer."

    My project is more focused on utilizing the docking tools created by previous lab members to validate designs of two-component protein symmetric oligomers. Think, for example, of a clover leaf, which has 3-fold symmetry. That would be an example of a C3 symmetric oligomer. By two-component, I mean that there is a base C3, for example, that has single proteins binding/docking to the outside and "growing" outwards from it.

    The docking runs will help me computationally validate designs to decide which ones to order. These designs will serve as building blocks for protein materials that could have applications in general research techniques, health, energy, and environment.

    For example, a recent publication from the lab (http://www.bakerlab.org/Accurate-des...nanomaterials/) highlights symmetric oligomers being used to design protein "nanocages," which could be used for drug delivery or for scaffolding biofuel production.

    Thank you very much for donating your computer time for these protocols. Despite not always being in touch with the Rosetta@home community, we do sincerely appreciate what you are doing. I will try my best to continue watching the forum.

    Please let me know if you have any questions about what I have said or other older projects that you are still curious about.

    Best, natteruw

    So in etwa: -

    Hallo Rosetta@home,
    Ich bin ein neuer Doktorand im Baker Labor und arbeite u. a. auch am Protein-Protein Docking. Vor kurzem habe ich Docking-Arbeitsgänge abgeliefert, die als "UN_top154_hboligomer" markiert waren.

    Mein Projekt fokussiert mehr auf die Nutzung von Dockingwerkzeugen, die vormalige Labormitglieder entworfen hatten, um Designs der Zwei-Komponenten Proteine symmetrische Oligomer zu validieren. Denkt z. B. an ein Kleeblatt, dass dreifältige Symmetrie hat. Das wäre ein Beispiel eines C3-symmetrischen Oligomer. Ein Zwei-Komponent ist, wenn dort eine Basis C3 vorhanden ist, als Beispiel, wo einzelne Proteine ausserhalb binden/docken und von dort nach aussen “wachsen”.

    Die Docking-Arbeitsgänge helfen mir rechnerisch dabei, Designs zu validieren um zu entscheiden, welche davon zu bestellen sind. Diese Designs werden als Bausteine für Proteinmaterialien dienen, die Anwendungen in allgemeinen Forschungstechniken, bei Gesundheit, Energie und Umwelt haben.

    Ein vor kurzem erschienener Beitrag des Labors (http://www.bakerlab.org/Accurate-des...nanomaterials/) hebt hervor, wie symmetrische Oligomer im Design von Protein-Nano-Käfigen verwendet werden, welche zur Drogenzulieferung oder als Gerüst in der Biokraftstoffproduktion angewendet werden könnten.

    Ich bedanke mich sehr für Eure gespendete Computerzeit für diese Protokolle. Obwohl wir nicht immer mit der Rosetta@home Community in Kontakt sind, schätzen wir sehr, was ihr tut. Ich werde mein bestes tun, das Forum im Auge zu behalten.

    Bitte lasst mich wissen, wenn es zu dem, was ich geschrieben habe, noch Fragen gibt oder auch zu älteren Projekten, die Euch neugierig machen.

    Gruβ, natteruw



    Shilei - Message 78173 - Posted 30 Apr 2015 18:55:12 UTC
    Dear Rosetta@home contributors,

    I am here to give some much overdue updates of "using sparse data to model protein-protein complexes". With the resources from Rosetta@home, I thoroughly tested several computational protocols to dock two proteins guided by sparse data from a benchmark set over 100 naturally occurring protein complexes. In the meantime, I participated partially in CAPRI experiments to blindly predict protein complexes.

    With two years of my research and many of your computational resources, we developed an improved workflow to use Rosetta for modeling protein complexes, such as the methodology for doing sampling, and criteria for model selection. I presented this work as a talk in the 54th Experimental Nuclear Magnetic Resonance Conference meeting in 2013. Unfortunately, we did not make enough breakthroughs to publish in a peer-reviewed journal. I learned that more sophisticated types of sampling algorithms to account for protein flexibility are needed to solve this problem.

    However, the new protocol turns out to be very useful in another more exciting applications. We currently use this as a tool to validate protein binder designs. Those designed protein binders have many practical applications. We are leveraging Rosetta global docking at R@H to validate in sillico protein designs. This method can improve protein design quality and speed up the design cycle.

    I am disappointed not be able to tackle this modeling project. But I am very glad that the protocol we developed are being used for protein engineering validations.

    I have moved on to work on protein design in industry since 2014. I sincerely appreciate your donation of computer resources to power Rosetta@Home during the time I have access to it. If you want to learn more about R@H, you can find more from Baker lab at University of Washington. I am sure my colleagues will be happy to tell you how much they have benefit from R@H.

    Best,
    Lei
    Übersetzung: -

    Liebe Mitwirkende bei Rosetta@home,

    Ich melde mich hier um ein paar überfällige Updates zu liefern betr. “Anwendung von spärlichen Werten zum Formen von Protein-Protein Komplexen”. Mit den Ressourcen von Rosetta@home habe ich verschiedene rechnerische Protokolle gründlich getestet um zwei Proteine zu docken, gesteuert von spärlichen Werten eines Maβstabs, der an über 100 in der Natur vorkommenden Proteinkomplexen angebracht wurde. Unterdessen habe ich z. T. bei CAPRI Experimenten teilgenommen, bei denen Proteinkomplexe blind vorausgesagt werden.

    In zwei Jahren meiner Forschung und mit vielen Eurer rechnerischen Mittel, haben wir einen verbesserten Arbeitsablauf entwickelt um Rosetta zum Modellieren von Proteinkomplexen zu benutzen, wie z. B. Methodik der Probenahme und Kriterien für Modelauswahl. Ich habe diese Arbeit als Vortrag bei der 54. Experimentalen Kern Magnetresonanz Konferenz in 2013 präsentiert. Leider hatten wir ungenügende Durchbrüche vorzuweisen um dies in einem von Fachkollegen überprüften Journal zu veröffentlichen. Ich erfuhr, dass aufwändigere Arten der Modelauswahl-Algorithmen nötig waren die Proteinflexibilität nachzuweisen, um dieses Problem zu lösen.

    Jedoch hat sich das neue Protokoll in einer anderen, viel spannenderen Anwendung, als sehr hilfreich erwiesen. Wir benutzen es z. Z. als Werkzeug um Proteinbinder-Designs zu validieren. Diese designten Proteinbinder haben viele praktische Anwendungen. Wir setzen Rosetta Global-Docking wirksam bei R@H ein, um In-Silico Protein Designs zu validieren. Diese Methode kann die Qualität der Proteindesigns verbessern und den Designzyklus beschleunigen.

    Ich bin enttäuscht, dieses Modellierprojekt nicht habe lösen können. Doch bin ich erfreut, dass das Protokoll, was wir entwickelt haben, zur Proteintechnischen Validierung angewendet wird.

    Ich habe mich seit 2014 dem Proteindesign in der Industrie zugewandt. Während ich dazu Zugriff hatte, schätzte ich Eure Computerresourcen aufrichtig, die ihr spendet um Rosetta@Home zu betreiben. Wenn ihr mehr über R@H lernen wollt, könnt ihr mehr vom Baker Labor an der Universität von Washington erfahren. Ich bin mir sicher, dass meine Kollegen bereit sind, Euch mitzuteilen, wieviel sie von R@H Nutzen ziehen.

    Gruβ
    Lei
    Geändert von Susanne (30.05.2015 um 20:57 Uhr) Grund: Einfg.

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