Kemajuan ini akan memungkinkan para ilmuwan untuk bekerja dengan kristal yang lebih kecil, sehingga mendorong batasan dari apa yang mungkin dalam biologi struktural. Namun, kristal yang lebih kecil ini mungkin lebih rentan terhadap kerusakan radiasi, yang menggarisbawahi pentingnya metode pengelompokan multi-kristal yang kuat.
Metode pengelompokan di masa mendatang dapat menggabungkan pembelajaran mesin untuk lebih menyempurnakan proses pemilihan untuk set data isomorf. Algoritme pembelajaran mesin dapat menganalisis pola unik dalam data difraksi, memprediksi kompatibilitas set data dengan akurasi dan otomatisasi yang meningkat.
 Inovasi semacam itu tidak hanya akan menghemat waktu tetapi juga meningkatkan kualitas data, membuat metode pengelompokan lebih mudah beradaptasi dengan berbagai jenis protein dan kondisi eksperimen.
Lebih jauh, seiring para peneliti terus menerapkan teknik pengelompokan ini ke bidang lain---seperti ilmu material, di mana struktur kristal non-biologis juga menarik---kebutuhan akan pengelompokan yang efisien dan akurat akan tumbuh. Ilmu material sering kali memerlukan data struktural yang tepat untuk mengembangkan material baru atau memahami sifat-sifat material yang sudah ada.Â
Kombinasi teknik pengelompokan dengan hasil tinggi dan teknologi yang sedang berkembang akan membuat analisis struktural lebih mudah diakses di berbagai disiplin ilmu, mulai dari biologi hingga teknik.
Singkatnya, teknik pengelompokan yang dipelopori oleh Foadi, Liu, dan Giordano masing-masing menawarkan alat yang sangat berharga untuk menangani tantangan analisis multi-kristal dalam kristalografi makromolekuler.Â
Otomatisasi BLEND, fleksibilitas SAD asli, dan presisi pengelompokan hierarkis dalam memilih kristal isomorf bersama-sama menyediakan perangkat yang memungkinkan para ilmuwan untuk mengungkap struktur molekuler yang kompleks, memajukan penelitian di berbagai bidang.Â
Metode-metode ini tidak hanya meningkatkan akurasi dan efisiensi kristalografi tetapi juga membuka jalan bagi inovasi masa depan dalam analisis data, membawa para ilmuwan lebih dekat untuk memahami detail rumit dari mesin molekuler kehidupan.
Referensi:
FOADI, James, et al. Clustering procedures for the optimal selection of data sets from multiple crystals in macromolecular crystallography. Acta Crystallographica Section D: Biological Crystallography, 2013, 69.8: 1617-1632.
LIU, Qun, et al. Structures from anomalous diffraction of native biological macromolecules. Science, 2012, 336.6084: 1033-1037.
GIORDANO, Rita, et al. The application of hierarchical cluster analysis to the selection of isomorphous crystals. Acta Crystallographica Section D: Biological Crystallography, 2012, 68.6: 649-658.
