Predicting transcription factor specificity with all-atom models.
Predicting transcription factor specificity with all-atom models.
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通过全原子模型预测转录因子特异性。
DOI：
10.1093/nar/gkn589
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发表时间：
2008-11
影响因子：
14.9
通讯作者：
Kardar, Mehran
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jamal Rahi, Sahand;Virnau, Peter;Mirny, Leonid A.;Kardar, Mehran
转录因子 (TF) 与 DNA 操纵位点的结合可以启动或抑制基因的表达。 TF 识别的位点的计算预测传统上依赖于多个同源位点的知识，而不是从头开始的方法。在这里，我们研究了使用基于结构的能量计算的可能性，该计算不需要了解结合位点，而是从蛋白质-DNA 复合物的结构开始。我们研究了 PurR 大肠杆菌 TF，并探索蛋白质-DNA 复合物的原子模型在多大程度上可用于区分同源和非同源 DNA 位点。特别强调通过将其性能与生物信息学方法进行比较，通过随机诱饵和同源转录因子位点对其进行测试，对该方法进行系统评估。我们还检查了 DNA 和蛋白质中的一组实验突变。使用我们对能量的明确估计，我们表明 PurR 的特异性主要由直接的蛋白质-DNA 相互作用决定，并且受 DNA 弯曲的影响微弱。
The binding of a transcription factor (TF) to a DNA operator site can initiate or repress the expression of a gene. Computational prediction of sites recognized by a TF has traditionally relied upon knowledge of several cognate sites, rather than an ab initio approach. Here, we examine the possibility of using structure-based energy calculations that require no knowledge of bound sites but rather start with the structure of a protein–DNA complex. We study the PurR Escherichia coli TF, and explore to which extent atomistic models of protein–DNA complexes can be used to distinguish between cognate and noncognate DNA sites. Particular emphasis is placed on systematic evaluation of this approach by comparing its performance with bioinformatic methods, by testing it against random decoys and sites of homologous TFs. We also examine a set of experimental mutations in both DNA and the protein. Using our explicit estimates of energy, we show that the specificity for PurR is dominated by direct protein–DNA interactions, and weakly influenced by bending of DNA.
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DOI：
10.1111/j.1432-1033.1990.tb15314.x
发表时间：
1990-01-26
期刊：
EUROPEAN JOURNAL OF BIOCHEMISTRY
影响因子：
--
作者：
MENG, LM;KILSTRUP, M;NYGAARD, P
通讯作者：
NYGAARD, P
影响因子：
5.6
作者：
Glasfeld, A;Koehler, AN;Brennan, RG
通讯作者：
Brennan, RG
影响因子：
56.9
作者：
Maerkl, Sebastian J.;Quake, Stephen R.
通讯作者：
Quake, Stephen R.
影响因子：
--
作者：
KULLBACK, S;LEIBLER, RA
通讯作者：
LEIBLER, RA
影响因子：
2.9
作者：
Onufriev, A;Bashford, D;Case, DA
通讯作者：
Case, DA