FrustraPocket: A protein–ligand binding site predictor using energetic local frustration

Autores
Freiberger, Maria Ines; Clemente, Camila Mara; Valero, Eneko; Pombo, Jorge G.; Leonetti, César O.; Ravetti, Soledad; Parra, Rodrigo Gonzalo; Ferreiro, Diego
Año de publicación
2022
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Proteins are evolved polymers that minimize their free energy upon folding to their native states. Still, many folded proteins display energetic conflict between residues in various regions that can be identified as highly frustrated, and these have been shown to be related to several physiological functions. Here we show that small-ligand binding sites are typically enriched in locally frustrated interactions in the unbound state. We built a tool using a simple machine learning algorithm named FrustraPocket that combines the notion of small-molecule binding pockets and the localization of clusters of highly frustrated interactions to identify potential protein-ligand binding sites solely from the unbound forms.
Fil: Freiberger, Maria Ines. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica. Laboratorio de Fisiología de Proteínas; Argentina
Fil: Clemente, Camila Mara. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina
Fil: Valero, Eneko. Universidad de Deusto.; España
Fil: Pombo, Jorge G.. Universidad de Deusto.; España
Fil: Leonetti, César O.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina
Fil: Ravetti, Soledad. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigaciones y Transferencia de Villa María. Universidad Nacional de Villa María. Centro de Investigaciones y Transferencia de Villa María; Argentina. Universidad de Coruña; España
Fil: Parra, Rodrigo Gonzalo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigaciones y Transferencia de Villa María. Universidad Nacional de Villa María. Centro de Investigaciones y Transferencia de Villa María; Argentina
Fil: Ferreiro, Diego. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina
Materia
Frustration
Predictor
Ligand binding sites
Machine Learning
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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We built a tool using a simple machine learning algorithm named FrustraPocket that combines the notion of small-molecule binding pockets and the localization of clusters of highly frustrated interactions to identify potential protein-ligand binding sites solely from the unbound forms.Fil: Freiberger, Maria Ines. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica. Laboratorio de Fisiología de Proteínas; ArgentinaFil: Clemente, Camila Mara. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. 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