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Finding and Assessing proteIn nano-crystaLs, a Fail fAst STory

Descripción del proyecto

Una importante técnica para caracterizar las proteínas logra la supervisión del proceso en tiempo real

Las proteínas son uno de los polímeros más importantes de la naturaleza y abundan en los organismos vivos. Sus funciones críticas están estrechamente ligadas a sus estructuras tridimensionales. La caracterización de estas estructuras tridimensionales es, pues, fundamental para numerosas aplicaciones en biomedicina y también para la detección ambiental, el tratamiento de aguas residuales y, cada vez más, las soluciones naturales en ámbitos que van desde la energía hasta la electrónica orgánica. La cristalografía de proteínas de rayos X es una importante técnica utilizada para determinar la posición tridimensional de cada átomo de una proteína a partir de una alta concentración de proteína purificada que luego se cristaliza. El primer paso, y quizás el más difícil, es obtener cristales de la proteína concreta. Normalmente, se deben probar muchas condiciones de cristalización. En el proyecto Fail Fast, financiado con fondos europeos, se está desarrollando una metodología para caracterizar la formación de nanocristales antes de su formación, lo que supone el fin del método de prueba y error para obtener beneficios significativos respecto al tiempo, el dinero y los resultados.

Objetivo

High-resolution protein structures obtained by X-ray diffraction require the production of well-ordered proteins crystals of high quality. However, to produce well-ordered protein crystals, several bottlenecks must be addressed to screen and optimize the thousands of conditions that can lead to crystallization. In this project, we will accelerate the process of protein crystallization by detecting early, i.e. assessing nano-crystal formation and providing immediate feedback, instead of waiting for crystals to grow, thereby saving time and money. We will use nonlinear light scattering that is highly sensitive to crystal formation. In combination with machine learning analysis, we will develop optimization routines to predict the conditions that likely lead to crystallization in a very short time scale, hours, instead of weeks.

Régimen de financiación

ERC-POC - Proof of Concept Grant

Institución de acogida

ECOLE POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE
Aportación neta de la UEn
€ 150 000,00
Dirección
BATIMENT CE 3316 STATION 1
1015 Lausanne
Suiza

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Región
Schweiz/Suisse/Svizzera Région lémanique Vaud
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
Sin datos

Beneficiarios (1)