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© Antoinette Ryter
Serratia marcescens avec présence de flagelles (cils) péritriches. Famille des Enterobacteriaceae, bacille à Gram négatif, non sporulé, anaérobie facultatif, mobile, parfois encapsulé, pouvant synthétiser un pigment rouge ou rose. Présent dans les végétaux , le sol, et l'eau. A l'origine d'infections nosocomiales et résistant à de nombreux antibiotiques. Image colorisée.
Publication : PLoS computational biology

Computational design of novel Cas9 PAM-interacting domains using evolution-based modelling and structural quality assessment.

Domaines Scientifiques
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Organismes
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Technique

Publié sur PLoS computational biology - 01 nov. 2023

Malbranke C, Rostain W, Depardieu F, Cocco S, Monasson R, Bikard D

Lien vers Pubmed [PMID] – 37976326

Lien DOI – 10.1371/journal.pcbi.1011621

PLoS Comput Biol 2023 Nov; 19(11): e1011621

We present here an approach to protein design that combines (i) scarce functional information such as experimental data (ii) evolutionary information learned from a natural sequence variants and (iii) physics-grounded modeling. Using a Restricted Boltzmann Machine (RBM), we learn a sequence model of a protein family. We use semi-supervision to leverage available functional information during the RBM training. We then propose a strategy to explore the protein representation space that can be informed by external models such as an empirical force-field method (FoldX). Our approach is applied to a domain of the Cas9 protein responsible for recognition of a short DNA motif. We experimentally assess the functionality of 71 variants generated to explore a range of RBM and FoldX energies. Sequences with as many as 50 differences (20% of the protein domain) to the wild-type retained functionality. Overall, 21/71 sequences designed with our method were functional. Interestingly, 6/71 sequences showed an improved activity in comparison with the original wild-type protein sequence. These results demonstrate the interest in further exploring the synergies between machine-learning of protein sequence representations and physics grounded modeling strategies informed by structural information.