Predicting the Success of Fmoc-Based Peptide Synthesis.
Predicting the Success of Fmoc-Based Peptide Synthesis.
复制标题
预测基于Fmoc的肽合成的成功。
DOI：
10.1021/acsomega.2c02425
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发表时间：
2022-07-12
期刊：
影响因子：
4.1
通讯作者：
Peters, Bjoern
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gutman, Ilanit;Gutman, Ron;Sidney, John;Chihab, Leila;Mishto, Michele;Liepe, Juliane;Chiem, Anthony;Greenbaum, Jason;Yan, Zhen;Sette, Alessandro;Kosaloglu-Yalcin, Zeynep;Peters, Bjoern
合成多肽在生物医学科学中广泛应用于基础研究和转化研究。虽然肽的合成通常是容易和可靠的，但某些氨基酸的化学性质以及涉及的许多步骤和化合物可能使某些肽序列的合成变得困难。识别这些有问题的序列并减轻它们可能出现的问题对于在几种情况下可靠地使用肽试剂非常重要。在这里，我们组装了一个大型的肽数据集，这些肽是用标准的Fmoc化学合成的，并使用质谱法验证了它们的身份。我们分析了质谱以确定肽合成中的错误，并试图开发一种计算工具来预测任何给定肽序列准确合成的可能性。我们的模型，名为肽合成评分（peppsysco），能够根据氨基酸序列预测肽成功合成的可能性。
Synthetic peptides are commonly used in biomedical science for many applications in basic and translational research. While peptide synthesis is generally easy and reliable, the chemical nature of some amino acids as well as the many steps and chemical compounds involved can render the synthesis of some peptide sequences difficult. Identification of these problematic sequences and mitigation of issues they may present can be important for the reliable use of peptide reagents in several contexts. Here, we assembled a large dataset of peptides that were synthesized using standard Fmoc chemistry and whose identity was validated using mass spectrometry. We analyzed the mass spectra to identify errors in peptide syntheses and sought to develop a computational tool to predict the likelihood that any given peptide sequence would be synthesized accurately. Our model, named Peptide Synthesis Score (PepSySco), is able to predict the likelihood that a peptide will be successfully synthesized based on its amino acid sequence.
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影响因子：
4.4
作者：
Berkers, Celia R.;de Jong, Annemieke;Ovaa, Huib
通讯作者：
Ovaa, Huib
识别VZV，HSV和EBV之间保守的表位的广泛反应性人CD8 T细胞。
影响因子：
6.7
作者：
Chiu C;McCausland M;Sidney J;Duh FM;Rouphael N;Mehta A;Mulligan M;Carrington M;Wieland A;Sullivan NL;Weinberg A;Levin MJ;Pulendran B;Peters B;Sette A;Ahmed R
通讯作者：
Ahmed R
影响因子：
28.1
作者：
Islam, Md Tauhidul;Xing, Lei
通讯作者：
Xing, Lei
影响因子：
64.8
作者：
JANIN, J
通讯作者：
JANIN, J
DOI：
10.1073/pnas.1101892108
发表时间：
2011-07-19
影响因子：
11.1
作者：
Dalet, Alexandre;Robbins, Paul F.;Van den Eynde, Benoit J.
通讯作者：
Van den Eynde, Benoit J.