Uncursing winner’s curse: on-line monitoring of directed evolution convergence
Uncursing winner’s curse: on-line monitoring of directed evolution convergence
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解除赢家的诅咒：定向进化收敛的在线监控
DOI：
10.1101/2023.01.03.522172
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ferrari Ulisse
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Nemoto Takahiro;Ocari Tommaso;Planul Arthur;Tekinsoy Muge;Zin Emilia A.;Dalkara Deniz;Ferrari Ulisse
定向进化（DE）是一种多功能的蛋白质工程策略，成功地应用于一系列蛋白质，包括酶，抗体和病毒载体。然而，DE可能是耗时和昂贵的，因为它通常需要许多轮选择来确定所需的突变。下一代测序允许在DE期间监测数百万个变体，并可用于减少选择轮的数量。不幸的是，序列数据的噪声性质阻碍了对单个变异性能的估计。在这里，我们提出ACIDES结合了统计推断和计算机模拟，通过提供准确的统计分数来提高DE中的性能估计。我们首先在一个新的随机肽插入实验上测试了ACIDES，然后在几个来自病毒载体和噬菌体展示DE的公共数据集上测试了ACIDES。ACIDES允许实验人员在飞行中可靠地估计变异的性能，并可以在包括基因治疗在内的一系列应用中帮助蛋白质工程管道。
Directed evolution (DE) is a versatile protein-engineering strategy, successfully applied to a range of proteins, including enzymes, antibodies, and viral vectors. However, DE can be time-consuming and costly, as it typically requires many rounds of selection to identify desired mutants. Next-generation sequencing allows monitoring of millions of variants during DE and can be leveraged to reduce the number of selection rounds. Unfortunately the noisy nature of the sequencing data impedes the estimation of the performance of individual variants. Here, we propose ACIDES that combines statistical inference and in-silico simulations to improve performance estimation in DE by providing accurate statistical scores. We tested ACIDES rst on a novel random-peptide-insertion experiment and then on several public datasets from DE of viral vectors and phage-display. ACIDES allows experimentalists to reliably estimate variant performance on the fly and can aid protein engineering pipelines in a range of applications, including gene therapy.
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影响因子：
5.6
作者：
HAWKINS, RE;RUSSELL, SJ;WINTER, G
通讯作者：
WINTER, G
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3.7
作者：
Potapov V;Ong JL
通讯作者：
Ong JL
上位性的生物物理推断以及突变对蛋白质稳定性和功能的影响
影响因子：
10.7
作者：
Jakub Otwinowski
通讯作者：
Jakub Otwinowski
影响因子：
4.3
作者：
A. Di Gioacchino;Jonah Procyk;Marco Molari;J. Schreck;Yu Zhou;Y. Liu;R. Monasson;S. Cocco;P. Šulc
通讯作者：
A. Di Gioacchino;Jonah Procyk;Marco Molari;J. Schreck;Yu Zhou;Y. Liu;R. Monasson;S. Cocco;P. Šulc
意见
DOI：
10.1145/1082983.1082973
发表时间：
2005
期刊：
ACM SIGSOFT Software Engineering Notes
影响因子：
--
作者：
Kurt Schelfthout;T. Holvoet;Y. Berbers
通讯作者：
Y. Berbers