cappy
23.01.2012, 03:52
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 gro?en 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 grö?eren 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
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 gro?en 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 grö?eren 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