Ab Initio Prediction of Protein Localization

蛋白质定位的从头预测

基本信息

  • 批准号:
    0131168
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 46.99万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2002
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2002-02-15 至 2005-01-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Just as in real estate, in an organism the location of a protein is important. Knowing the location provides a basis for deciding how to test for functionality. The proteins a specific cell makes give it a special character. Similarly, different sub-cellular compartments do different functions in the cell. We have experimental clues about function for fewer than 40,000 or the currently known 1.2 million proteins. The tools developed in this project will enable the predication of the localization of proteins by considering its structure, especially its surface components which should aid in determining function. The first task will be to develop methods using neural networks to predict localization for proteins of know structure. The method will be generalized to proteins of unknown structure by predicating surface residues, derivative of a method already in hand. A database of know sequence-motifs related to location will be developed and integrated into the prediction method. An atlas of localization will help map knowledge about function over the lifetime of any protein. Localization is an excellent starting point for assigning function to proteins. The atlas is also a vehicle for teaching both molecular biology and informatics. The atlas and tools will be available from servers as developed.
就像在真实的地产中一样,在有机体中,蛋白质的位置很重要。了解位置为决定如何测试功能提供了基础。特定细胞产生的蛋白质赋予它特殊的特征。 同样,不同的亚细胞区室在细胞中发挥不同的功能。我们有不到4万种或目前已知的120万种蛋白质的功能的实验线索。该项目开发的工具将通过考虑蛋白质的结构,特别是有助于确定功能的表面成分,来预测蛋白质的定位。第一个任务将是开发使用神经网络来预测已知结构的蛋白质定位的方法。该方法将推广到蛋白质的未知结构的预测表面残留物,衍生的方法已经在手。将开发与位置相关的已知序列基序的数据库,并将其整合到预测方法中。定位图谱将有助于绘制关于任何蛋白质生命周期内功能的知识。定位是为蛋白质分配功能的一个很好的起点。该地图集也是分子生物学和信息学教学的工具。地图集和工具将在开发完成后通过服务器提供。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Burkhard Rost其他文献

Teaching AI to speak protein
教人工智能说蛋白质
  • DOI:
    10.1016/j.sbi.2025.102986
  • 发表时间:
    2025-04-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    7.000
  • 作者:
    Michael Heinzinger;Burkhard Rost
  • 通讯作者:
    Burkhard Rost
Structure prediction of proteins--where are we now?
蛋白质结构预测——我们现在在哪里?
  • DOI:
    10.1016/0958-1669(94)90045-0
  • 发表时间:
    1994
  • 期刊:
  • 影响因子:
    7.7
  • 作者:
    Burkhard Rost;Chris Sander
  • 通讯作者:
    Chris Sander
Anatomy of BioJS, an open source community for the life
BioJS 的剖析,一个面向生命的开源社区
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Guy Yachdav;Tatyana Goldberg;Sebastian Wilzbach;David Dao;Iris Shih;Saket Choudhary;Steve Crouch;Max Franz;D. Inupakutika;I. Sillitoe;Anil S. Thanki;Bruno Vieira;E. M. Villaveces;Maria Victoria Schneider;Suzanna Lewis;Steve Pettifer;Burkhard Rost;Manuel Corpas
  • 通讯作者:
    Manuel Corpas
Are protein language models the new universal key?
蛋白质语言模型是新的通用密钥吗?
  • DOI:
    10.1016/j.sbi.2025.102997
  • 发表时间:
    2025-04-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    7.000
  • 作者:
    Konstantin Weissenow;Burkhard Rost
  • 通讯作者:
    Burkhard Rost
Assessing the role of evolutionary information for enhancing protein language model embeddings
  • DOI:
    10.1038/s41598-024-71783-8
  • 发表时间:
    2024-09-05
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.900
  • 作者:
    Kyra Erckert;Burkhard Rost
  • 通讯作者:
    Burkhard Rost

Burkhard Rost的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Burkhard Rost', 18)}}的其他基金

Support of ISMB Conference 2002 to be held in Edmonton, Canada, August 3-7, 2002
支持 2002 年 ISMB 会议将于 2002 年 8 月 3 日至 7 日在加拿大埃德蒙顿举行
  • 批准号:
    0228653
  • 财政年份:
    2002
  • 资助金额:
    $ 46.99万
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似国自然基金

微溶剂效应对 SN2 反应动力学的影响:直接 ab initio 轨线研究
  • 批准号:
    21573052
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    66.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

Inter molecular potential prediction by ab initio molecular orbital method for refrigerant property calculation
从头算分子轨道法预测分子间势用于制冷剂特性计算
  • 批准号:
    22K03946
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 46.99万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Developing statistical, topological and geometrical techniques for ab-initio protein structure prediction
开发用于从头算蛋白质结构预测的统计、拓扑和几何技术
  • 批准号:
    2671188
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 46.99万
  • 项目类别:
    Studentship
Towards Ab Initio Prediction of Superconducting Properties
迈向超导特性的从头开始预测
  • 批准号:
    2035518
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 46.99万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Ab initio Prediction of the 163Ho Electron Capture Spectrum
163Ho 电子捕获谱的从头预测
  • 批准号:
    400329440
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 46.99万
  • 项目类别:
    Research Units
Cotranslational folding in ab initio protein structure prediction and applications in de novo design;
从头开始蛋白质结构预测中的共翻译折叠及其在从头设计中的应用;
  • 批准号:
    2105285
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 46.99万
  • 项目类别:
    Studentship
Prediction and characterization of novel Earth-forming minerals using advanced ab initio simulations
使用先进的从头算模拟对新型地球形成矿物进行预测和表征
  • 批准号:
    1723160
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 46.99万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Development of efficient ab initio methods for the accurate prediction of EPR parameters in large molecules
开发有效的从头算方法,用于准确预测大分子中的 EPR 参数
  • 批准号:
    221163479
  • 财政年份:
    2012
  • 资助金额:
    $ 46.99万
  • 项目类别:
    Priority Programmes
Prediction and characterization of novel Earth-forming minerals using advanced ab initio simulations
使用先进的从头算模拟对新型地球形成矿物进行预测和表征
  • 批准号:
    1114313
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 46.99万
  • 项目类别:
    Standard Grant
DEVELOPMENT AND APPLICATION OF A HIERARCHICAL PROTOCOL FOR AB INITIO PREDICTION
从头预测的分层协议的开发和应用
  • 批准号:
    8364243
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 46.99万
  • 项目类别:
CDI Type I: Collaborative Research: Integration of relational learning with ab-initio methods for prediction of material properties
CDI I 型:协作研究:将关系学习与从头开始的方法相结合,用于预测材料特性
  • 批准号:
    0941533
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 46.99万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了