FoldX as Protein Engineering Tool: Better Than Random Based Approaches?
FoldX as Protein Engineering Tool: Better Than Random Based Approaches?
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DOI：
10.1016/j.csbj.2018.01.002
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发表时间：
2018
影响因子：
6
通讯作者：
Ochsenreither K
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Buß O;Rudat J;Ochsenreither K
改善蛋白质稳定性是基础研究以及临床和工业应用的重要目标，但目前还没有普遍接受和广泛使用的有效工程化策略。除了随机方法如易错PCR或物理技术来稳定蛋白质（例如通过固定化）之外，计算机模拟方法正在获得更多关注以应用靶向诱变。在这篇综述中，总结了预测有益突变位点以提高蛋白质稳定性的不同算法，并强调了FoldX的优点和缺点。的问题是否预测的突变位点的算法FoldX是更准确的比基于随机的方法得到解决。
Improving protein stability is an important goal for basic research as well as for clinical and industrial applications but no commonly accepted and widely used strategy for efficient engineering is known. Beside random approaches like error prone PCR or physical techniques to stabilize proteins, e.g. by immobilization, in silico approaches are gaining more attention to apply target-oriented mutagenesis. In this review different algorithms for the prediction of beneficial mutation sites to enhance protein stability are summarized and the advantages and disadvantages of FoldX are highlighted. The question whether the prediction of mutation sites by the algorithm FoldX is more accurate than random based approaches is addressed.
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