D****r
发帖数: 102 | 1 大家觉得protein design 这个方向怎样?
大牛有david tirrell, david baker, david Kaplan. |
H****s
发帖数: 301 | 2 这个领域很好，可是，不是师出名门，很难混啊。
【在 D****r 的大作中提到】
: 大家觉得protein design 这个方向怎样?
: 大牛有david tirrell, david baker, david Kaplan.
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j*********j
发帖数: 124 | 3 同意，只要跟着大牛，什么方向都是好方向。。。
【在 H****s 的大作中提到】
: 这个领域很好，可是，不是师出名门，很难混啊。
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D****r
发帖数: 102 | 4 david baker发了堆cns...真正impact呢?
【在 H****s 的大作中提到】
: 这个领域很好，可是，不是师出名门，很难混啊。
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s******9
发帖数: 283 | 5 有人知道他刚建的Protein Design研究所？好像目标放在应用上。
如果能把binder proteins和enzyme的设计时间和成本极大的降低，就会带来生物技术
的革命。
当前蛋白设计的瓶颈是什么，功能筛选？
【在 D****r 的大作中提到】
: david baker发了堆cns...真正impact呢?
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m********o
发帖数: 98 | |
s******9
发帖数: 283 | 7 Arnold是directed enzyme evolution，现在发文章比Baker差很多，估计是快退了。
【在 m********o 的大作中提到】
: 这个领域的大牛不是Arnold吗？
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j*********j
发帖数: 124 | 8 David Baker目前最大的impact就是培养了一大批徒子徒孙，占据了各个大学的这个领
域的位子。。。当然他本人也是师出名门，Randy Schekman的弟子。。。
他每年都会召开武林大会，一起讨论如何建立和谐社会。。。 https://www.
rosettacommons.org/
当然，本人还是坚信，以Rosetta为代表的计算方法，是解决protein design问题的未
来的方向，只不过这个领域还处在社会主义初级阶段。。。
【在 D****r 的大作中提到】
: david baker发了堆cns...真正impact呢?
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j*********j
发帖数: 124 | 9 蛋白设计的瓶颈是，我们还没有搞清楚，sequence-structure-function之间的关系。
。。如果用实验筛选的方法，基本是大海捞针（理论上，蛋白质的序列空间和结构空间
比宇宙中的原子数量还多）。。。但是以David Baker为首的Rosetta commons， 他们
认为Rosetta计算方法，可以准确的建立sequence-structure之间的关系。。。所以他
们应用Rosetta方法设计蛋白序列得到预期的蛋白结构。。。由于是计算方法，成本基
本等于零。。。这是蛋白设计的终极梦想，所以可以发一堆CNS。。。
【在 s******9 的大作中提到】
: 有人知道他刚建的Protein Design研究所？好像目标放在应用上。
: 如果能把binder proteins和enzyme的设计时间和成本极大的降低，就会带来生物技术
: 的革命。
: 当前蛋白设计的瓶颈是什么，功能筛选？
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f**u
发帖数: 346 | 10 感谢科普。
听你的意思似乎是从序列到结构这一关他们在做，而且有希望。但是好像结构到功能这
一关还很遥远，我理解的对吗？
【在 j*********j 的大作中提到】
: 蛋白设计的瓶颈是，我们还没有搞清楚，sequence-structure-function之间的关系。
: 。。如果用实验筛选的方法，基本是大海捞针（理论上，蛋白质的序列空间和结构空间
: 比宇宙中的原子数量还多）。。。但是以David Baker为首的Rosetta commons， 他们
: 认为Rosetta计算方法，可以准确的建立sequence-structure之间的关系。。。所以他
: 们应用Rosetta方法设计蛋白序列得到预期的蛋白结构。。。由于是计算方法，成本基
: 本等于零。。。这是蛋白设计的终极梦想，所以可以发一堆CNS。。。
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s******9
发帖数: 283 | 11 实验筛选现在还是不可或缺的，David Baker他们所今年就在招高通量功能筛选的
tenure track PI。
大自然进化蛋白都是从已有的某些起点开始，然后突变在筛选。现在很多起点（结构与
功能）可供选择，做de novo design的优势何在（现在protein design的成本不低）？
【在 j*********j 的大作中提到】
: 蛋白设计的瓶颈是，我们还没有搞清楚，sequence-structure-function之间的关系。
: 。。如果用实验筛选的方法，基本是大海捞针（理论上，蛋白质的序列空间和结构空间
: 比宇宙中的原子数量还多）。。。但是以David Baker为首的Rosetta commons， 他们
: 认为Rosetta计算方法，可以准确的建立sequence-structure之间的关系。。。所以他
: 们应用Rosetta方法设计蛋白序列得到预期的蛋白结构。。。由于是计算方法，成本基
: 本等于零。。。这是蛋白设计的终极梦想，所以可以发一堆CNS。。。
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j*********j
发帖数: 124 | 12 关于序列和结构的问题，David Baker的Rosetta方法在十多年前刚出现的时候给了大家
无限的希望。。。但是十多年过去了，除了发表了一堆文章，和产生了一批各个大学的
教授之外，这个领域没有本质上的突破。。。不过经过这么多年的积累，也许突破就在
明天。。。
从结构到功能就是个更复杂的问题，这不光是单个蛋白的问题，还包括，蛋白质和化学
小分子，蛋白质和蛋白质，蛋白质和其他生物大分子（e.g.DNA，RNA）之间极其复杂的
相互作用。假设把蛋白质比作一个人，如果要研究这个人的功能，不能光看这个人本身
。你要把这个人放到社会网络中，才能看到他的真实功能。。。
不过从工程的角度看，我们还是可以利用现有的不太准确的预测方法，预测一些和已知
功能的蛋白在结构上相似的蛋白序列库，然后用实验的方法筛选目标蛋白。。。这好比
是从沙滩上捡贝壳，不过总比大海捞针强一些吧。。。
【在 f**u 的大作中提到】
: 感谢科普。
: 听你的意思似乎是从序列到结构这一关他们在做，而且有希望。但是好像结构到功能这
: 一关还很遥远，我理解的对吗？
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j*********j
发帖数: 124 | 13 de novo design是一个科学问题。。。用来检验我们是否解决了protein design。。。
如果用计算的方法设计序列得到蛋白，成本可以很低。。。
做突变然后筛选是一个工程问题。。。现阶段，成本肯定不低。。。
【在 s******9 的大作中提到】
: 实验筛选现在还是不可或缺的，David Baker他们所今年就在招高通量功能筛选的
: tenure track PI。
: 大自然进化蛋白都是从已有的某些起点开始，然后突变在筛选。现在很多起点（结构与
: 功能）可供选择，做de novo design的优势何在（现在protein design的成本不低）？
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K**4
发帖数: 1015 | 14 同样觉得David Baker只是徒有名气罢了
看了他一些文章，概念fancy，实用性很少
【在 D****r 的大作中提到】
: david baker发了堆cns...真正impact呢?
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K**4
发帖数: 1015 | 15 他没有搞明白，并不是意味着别人找不明白
以前试图用过几次Rosetta,得到的结果惨不忍睹。支能说明名不符实。
美国学术界的一个可笑的领域就是科学院被一群作计算化学的人占据了computational
biology 的位子，实际上的产出结果接近为0，一群人自己捧自己的臭脚而已。至于最
近获nobel奖的分子动力学，到底产生了什么影响？接触了很多做MD的人，自己都不相
信自己的结果，至于对于实验的指导意义，只能笑笑而已。
【在 j*********j 的大作中提到】
: 蛋白设计的瓶颈是，我们还没有搞清楚，sequence-structure-function之间的关系。
: 。。如果用实验筛选的方法，基本是大海捞针（理论上，蛋白质的序列空间和结构空间
: 比宇宙中的原子数量还多）。。。但是以David Baker为首的Rosetta commons， 他们
: 认为Rosetta计算方法，可以准确的建立sequence-structure之间的关系。。。所以他
: 们应用Rosetta方法设计蛋白序列得到预期的蛋白结构。。。由于是计算方法，成本基
: 本等于零。。。这是蛋白设计的终极梦想，所以可以发一堆CNS。。。
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H****s
发帖数: 301 | 16 你这个看法有点太悲观了。一分为二地说，DB所做的那些还算是开创性的，要不然也不
会在科学领域占据一席之地；至于是否和试验科学有很强的相关性，这得看是谁做，并
且做什么蛋白。这个领域还是有一些能人的，能够做一些事情而不是在纯粹忽悠。另外
，不同的蛋白所遇到的挑战不同。所以，不能因为一两个蛋白难做就否定在其它蛋白上
的成就。
computational
【在 K**4 的大作中提到】
: 他没有搞明白，并不是意味着别人找不明白
: 以前试图用过几次Rosetta,得到的结果惨不忍睹。支能说明名不符实。
: 美国学术界的一个可笑的领域就是科学院被一群作计算化学的人占据了computational
: biology 的位子，实际上的产出结果接近为0，一群人自己捧自己的臭脚而已。至于最
: 近获nobel奖的分子动力学，到底产生了什么影响？接触了很多做MD的人，自己都不相
: 信自己的结果，至于对于实验的指导意义，只能笑笑而已。
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K**4
发帖数: 1015 | 17 很好奇Rosetta预测出什么蛋白了。
Baker 最主要文章 Protein structure prediction using Rosetta 的引用：859次，
数数有几篇是应用Rosetta作出的功能预测的？
【在 H****s 的大作中提到】
: 你这个看法有点太悲观了。一分为二地说，DB所做的那些还算是开创性的，要不然也不
: 会在科学领域占据一席之地；至于是否和试验科学有很强的相关性，这得看是谁做，并
: 且做什么蛋白。这个领域还是有一些能人的，能够做一些事情而不是在纯粹忽悠。另外
: ，不同的蛋白所遇到的挑战不同。所以，不能因为一两个蛋白难做就否定在其它蛋白上
: 的成就。
:
: computational
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H****s
发帖数: 301 | 18 别好奇，好奇害死猫：-）
关键不是他预测出了什么蛋白，而是他所创立的方法在一些蛋白上可用。所谓的可用，
是指在正确的人手中可以预测出一些与功能性试验比较相关的东西，可以进一步指导新
蛋白的设计和蛋白工程。当然了，我只经历过有限的几例。可能看法比较偏颇。合作过
几个搞结构信息学的，水平参差不齐，有的人比较靠谱，肯干，听得进意见，合作还算
愉快。有的人就不说了，纯粹是在消磨我对结构信息学的那点有限的信心。
【在 K**4 的大作中提到】
: 很好奇Rosetta预测出什么蛋白了。
: Baker 最主要文章 Protein structure prediction using Rosetta 的引用：859次，
: 数数有几篇是应用Rosetta作出的功能预测的？
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