ISAMBARD: an open-source computational environment for biomolecular analysis, modelling and design.
ISAMBARD: an open-source computational environment for biomolecular analysis, modelling and design.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btx352
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发表时间：
2017-10-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Woolfson DN
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wood CW;Heal JW;Thomson AR;Bartlett GJ;Ibarra AÁ;Brady RL;Sessions RB;Woolfson DN
生物分子的合理设计正在成为现实。然而，需要更多的计算工具来促进和加速这一过程，并使更多的用户能够使用它。在这里，我们介绍了Isambard，一个用于生物分子结构分析、模型建立和合理设计的工具。Isambard是开源的、模块化的、可计算扩展的、使用起来直观的。这些功能允许非专家探索硅胶中的生物分子设计。Isambard解决了蛋白质设计中的一个长期存在的问题，即如何以受控的方式引入骨架可变性。这是通过推广参数建模工具来实现的，该工具以几何方式描述蛋白质的整体形状，而不需要从实验确定的结构中输入。这将使自然界中没有观察到的整个折叠和组装的骨架构象从头开始产生，也就是说，进入蛋白质折叠空间的暗物质。我们预计Isambard将在生物分子设计、生物技术和合成生物学中获得广泛的应用。当前稳定的版本可以从PythonPackage Index(https://pypi.python.org/pypi/isambard/))下载，开发版本可以在giHub(https://github.com/woolfson-group/))上下载，还有文档、教程材料和用于生成本文描述的数据的所有脚本。补充数据可在生物信息学在线上获得。
The rational design of biomolecules is becoming a reality. However, further computational tools are needed to facilitate and accelerate this, and to make it accessible to more users. Here we introduce ISAMBARD, a tool for structural analysis, model building and rational design of biomolecules. ISAMBARD is open-source, modular, computationally scalable and intuitive to use. These features allow non-experts to explore biomolecular design in silico. ISAMBARD addresses a standing issue in protein design, namely, how to introduce backbone variability in a controlled manner. This is achieved through the generalization of tools for parametric modelling, describing the overall shape of proteins geometrically, and without input from experimentally determined structures. This will allow backbone conformations for entire folds and assemblies not observed in nature to be generated de novo, that is, to access the ‘dark matter of protein-fold space’. We anticipate that ISAMBARD will find broad applications in biomolecular design, biotechnology and synthetic biology. A current stable build can be downloaded from the python package index (https://pypi.python.org/pypi/isambard/) with development builds available on GitHub (https://github.com/woolfson-group/) along with documentation, tutorial material and all the scripts used to generate the data described in this paper. Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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影响因子：
5.6
作者：
Grigoryan G;Degrado WF
通讯作者：
Degrado WF
影响因子：
2.9
作者：
Krivov, Georgii G.;Shapovalov, Maxim V.;Dunbrack, Roland L., Jr.
通讯作者：
Dunbrack, Roland L., Jr.
影响因子：
56.9
作者：
Dahiyat, BI;Mayo, SL
通讯作者：
Mayo, SL
影响因子：
2.1
作者：
Bianchi, Leonora;Dorigo, Marco;Gutjahr, Walter J.
通讯作者：
Gutjahr, Walter J.
DOI：
10.1126/science.aad8036
发表时间：
2016-05-06
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Jacobs TM;Williams B;Williams T;Xu X;Eletsky A;Federizon JF;Szyperski T;Kuhlman B
通讯作者：
Kuhlman B