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Biocristallographie - Cristallisation et collecte des donnéesArticle de référence | Réf : P1111 v2
ARTICLE INTERACTIF
Auteur(s) : Jean CAVARELLI
Date de publication : 10 déc. 2018
Relu et validé le 23 oct. 2020
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Le but de l’affinement d’une structure cristallographique est non seulement d’améliorer le modèle construit en termes de positions atomiques lors des étapes précédentes mais aussi de déterminer les paramètres caractérisant les mouvements des atomes, afin de représenter au mieux la (ou les) structure(s) présentes dans le cristal. D’une façon générale, l’affinement d’une macromolécule biologique est un processus d’optimisation non linéaire d’une certaine fonction (à définir) dépendant de paramètres et reposant sur des observations.
Schématiquement quatre parties sont à considérer :
la fonction de score à optimiser, qui relie les paramètres du modèle mathématique de la structure cristalline et les données expérimentales ;
les observations disponibles ;
les paramètres (variables) de la fonction, qui construisent le modèle mathématique de l’expérience et en particulier la structure de la macromolécule ;
le processus mathématique d’optimisation, qui gouverne les modifications des paramètres pour obtenir un meilleur accord avec les observations (et leurs erreurs).
Dans l’affinement cristallographique, les observations correspondent à tout ce qui est connu sur le cristal avant l’étape d’affinement :
les paramètres cristallins ;
les modules des facteurs de structures (dont le nombre est fixé par la limite de diffraction du cristal) ;
la stéréochimie des macromolécules étudiées ;
éventuellement les phases expérimentales initiales.
Les paramètres à optimiser sont le plus souvent les positions atomiques et les paramètres de déplacements atomiques. Ces derniers modélisent le désordre statique et dynamique des atomes et sont généralement connus sous le terme de facteurs de Debye-Waller et facteurs d’occupation.
La fonction à optimiser s’exprime le plus souvent de deux manières : soit sous forme de résiduels de moindres carrés ou de pseudo-fonction d’énergie empirique associée, soit sous forme d’un maximum de vraisemblance. Plusieurs méthodes d’optimisation ont été utilisées....
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(1) - GRIMES (J.M.), HALL (D.R.), ASHTON (A.W.), EVANS (G.), OWEN (R.L.), WAGNER (A.), McAULEY (K.E.), VON DELFT (F.), ORVILLE (A.M.), SORENSEN (T.) et al - Where is crystallography going? - Acta Crystallogr D. Struct. Biol., 74, p. 152-166 (2018).
(2) - MACKAY (J.P.), LANDSBERG (M.J.), WHITTEN (A.E.), BOND (C.S.) - Whaddaya know: a guide to uncertainty and subjectivity in structural biology. - Trends in Biochemical Sciences, 42, p. 155-167 (2017).
(3) - SAYERS (Z.), AVSAR (B.), CHOLAK (E.), KARMOUS (I.) - Application of advanced X-ray methods in life sciences. - Biochimica et biophysica acta., 1861, p. 3671-3685 (2017).
(4) - CHENG (R.K.Y.), ABELA (R.), HENNIG (M.) - X-ray free electron laser: opportunities for drug discovery. - Essays Biochem, 61, p. 529-542 (2017).
(5) - SPENCE (J.) - XFELs for structure and dynamics in biology. - IUCrJ, 4, p. 322-339 (2017).
...
Biologie structurale intégrative
à l’échelle européenne, Instruct-ERIC https://www.structuralbiology.eu
une infrastructure francaise, FRISBI http://frisbi.eu
Pipelines de références en biocristallographie
CCP4. Une chaîne de programmes collaborative http://www.ccp4.ac.uk
Phenix http://www.phenix-online.org
Global Phasing Limited http://www.globalphasing.com
HKL3000 http://www.hkl-xray.com
Accès aux données
Base de données PDB (RCSB) http://www.rcsb.org
Comprendre la PDB https://pdb101.rcsb.org
Bibliographie plus générale
http://jean.cavarelli.free.fr/bsi/progs/xray_progs.html
HAUT DE PAGE
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• systèmes experts: xia2, autoproc
Phasage MIR, MAD, SAD
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Remplacement moléculaire :
• Phaser, Molrep, AMoRe,...
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