CNS、フェニックス、ロゼッタ構造生物学ソフトウェアシステムの進歩、相互作用、将来の開発

高分子構造の理解における進歩は、X線結晶学などの実験方法と、そのような実験から得られた原子モデルの増加の計算分析からのものです。後の分析により、実験データがない場合に構造予測と最適化のための強力なツールを開発することが可能になりました。近年、結晶構造の決定と構造の予測と最適化のためのこれらの計算方法の相乗効果が悪用され始めています。フェニックスおよび結晶学およびNMRシステムソフトウェアパッケージの結晶構造の決定に使用されるアルゴリズムの進歩のいくつかを確認し、ロゼッタのAB initio構造の予測と改良からの方法が、挑戦的な結晶学の問題にどのように適用されているかを説明します。これらの方法の将来の改善の見通しについて説明します。

Advances in our understanding of macromolecular structure come from experimental methods, such as X-ray crystallography, and also computational analysis of the growing number of atomic models obtained from such experiments. The later analyses have made it possible to develop powerful tools for structure prediction and optimization in the absence of experimental data. In recent years, a synergy between these computational methods for crystallographic structure determination and structure prediction and optimization has begun to be exploited. We review some of the advances in the algorithms used for crystallographic structure determination in the Phenix and Crystallography & NMR System software packages and describe how methods from ab initio structure prediction and refinement in Rosetta have been applied to challenging crystallographic problems. The prospects for future improvement of these methods are discussed.