PAT：構造化されたユニットの予測因子と合成抗体の生成のための標的分子の最適化への応用

背景：タンパク質配列内の構造化ユニットの識別は、ほとんどの生化学的研究にとって重要な第一歩です。重要なことに、この研究では、安定した構造化領域の同定は、新しい合成抗体を生成するための重要な最初のステップです。ドメインを見つけたり、構造化された領域を予測するための多くのアプローチが存在しますが、ドメイン境界の最適化や非ドメイン構造化ユニットの識別の欠如など、重要な制限が残っています。さらに、タンパク質配列内の構造ドメインを見つけて最適化するための統合ツールは存在しません。 結果：ここでは、新しいツール、PAT（http://www.kimlab.org/software/pat）について説明します。PATは、さまざまな構造特性を自動的に分析し、折りたたみ安定性を評価し、可能な構造ドメインを特定のタンパク質配列に報告します。PATの信頼性評価のために、PATを適用して、可溶性および明確に定義されたタンパク質二次および三次構造が合成抗体の適切な標的分子であるという概念に基づいて抗体標的分子を特定しました。 結論：PATは、構造化されたユニットを識別するための効率的で敏感なツールです。パフォーマンス分析では、PATが特定のシーケンスで構造的に明確に定義された領域を特徴付け、ドメインの信頼できる境界を定義する他の努力よりも優れていることが示されています。特に、PATは、抗体生成のために実験的に確認された標的分子を正常に特定します。PATは、一般的なクエリを加速するために、20,210のヒトタンパク質の事前に計算された結果を提供します。したがって、PATは、大規模な構造化ドメインを調査し、合成抗体生成の成功率を改善するのに役立ちます。

BACKGROUND: The identification of structured units in a protein sequence is an important first step for most biochemical studies. Importantly for this study, the identification of stable structured region is a crucial first step to generate novel synthetic antibodies. While many approaches to find domains or predict structured regions exist, important limitations remain, such as the optimization of domain boundaries and the lack of identification of non-domain structured units. Moreover, no integrated tool exists to find and optimize structural domains within protein sequences. RESULTS: Here, we describe a new tool, PAT ( http://www.kimlab.org/software/pat ) that can efficiently identify both domains (with optimized boundaries) and non-domain putative structured units. PAT automatically analyzes various structural properties, evaluates the folding stability, and reports possible structural domains in a given protein sequence. For reliability evaluation of PAT, we applied PAT to identify antibody target molecules based on the notion that soluble and well-defined protein secondary and tertiary structures are appropriate target molecules for synthetic antibodies. CONCLUSION: PAT is an efficient and sensitive tool to identify structured units. A performance analysis shows that PAT can characterize structurally well-defined regions in a given sequence and outperforms other efforts to define reliable boundaries of domains. Specially, PAT successfully identifies experimentally confirmed target molecules for antibody generation. PAT also offers the pre-calculated results of 20,210 human proteins to accelerate common queries. PAT can therefore help to investigate large-scale structured domains and improve the success rate for synthetic antibody generation.