Detail publikace
CalFitter 2.0: Leveraging the power of singular value decomposition to analyse protein thermostability
Lacko Dávid, Ing. (FIT VUT)
Štourač Jan (LL)
Damborský Jiří, prof. Mgr., Dr. (LL)
Prokop Zbyněk, doc. RnDr., Ph.D. (LL)
Mazurenko Stanislav, Ph.D. (LL)
fluorescence, kalorimetrie, rozlišení, stav
Důležitost kvantitativního popisu rozbalování a agregace proteinů pro racionální návrh stability nebo pochopení molekulárního základu nemocí nesprávného skládání proteinů je dobře prokázána. Termostabilita proteinu je typicky hodnocena kalorimetrickými nebo spektroskopickými technikami, které monitorují různé komplementární signály během rozvinutí. Webový server CalFitter se již osvědčil jako nedílná součást odvozování neocenitelných energetických parametrů pomocí globální analýzy dat. Zde představujeme CalFitter 2.0, který nově začleňuje rozklad singulárních hodnot (SVD) vícevlnových spektrálních datových sad do globálního potrubí montáže. Zpracované časově nebo teplotně se vyvíjející komponenty SVD lze nyní spojit s dalšími typy experimentálních dat. Navíc dekonvoluovaná základní spektra poskytují spektrální otisky relevantních makrostavů obsazených během rozvinutí, což značně obohacuje informační zisky výstupu CalFitter. Analýza SVD je plně automatizovaná ve vysoce interaktivním modulu, který uživatelům poskytuje přístup k výsledkům bez jakékoli předchozí znalosti základní matematiky. Navíc byl implementován nový průvodce nahráváním dat, který usnadňuje rychlé a snadné nahrávání více sad dat. Společně nově zavedené změny výrazně zlepšují uživatelskou zkušenost a činí tento software jedinečnou, robustní a interaktivní platformou pro analýzu dat tepelné denaturace proteinů.
@ARTICLE{FITPUB12939, author = "Anton\'{i}n Kunka and D\'{a}vid Lacko and Jan \v{S}toura\v{c} and Ji\v{r}\'{i} Damborsk\'{y} and Zbyn\v{e}k Prokop and Stanislav Mazurenko", title = "CalFitter 2.0: Leveraging the power of singular value decomposition to analyse protein thermostability", pages = "145--151", journal = "Nucleic Acids Research", volume = 50, number = 1, year = 2022, ISSN = "1362-4962", doi = "10.1093/nar/gkac378", language = "english", url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/12939" }