AlphaFold2是一个DL方法,已经在预测蛋白质-肽相互作用方面进行了评估,结果显示其性能显著优于RoseTTAfold和传统的对接方法PIPER-FlexPepDock。随后,新的AlphaFold2模型专门用于预测多聚体组装,此外新的从头开始折叠模型OmegaFold也已经发布。作者评估了这些新的DL折叠模型在对接蛋白质-肽相互作用时的成功率,并将其与他们...
因此,HSM能够通过促进对PBD和/或肽功能的理解和预测,在三个空间尺度上提供结构上的洞察力:残基/共复合体水平;蛋白质水平,通过量化在多齿状相互作用中单个PBDs和配体的相对贡献和网络级,通过支持大规模建模信息传输从细胞表面到细胞结构和功能的决定因素。 通过将学习的能量与从晶体结构推断出的见解进行比较,可以最容...
最后,为了评估HSM在预测新PPI中的作用,作者组合了BioGRID和高通量实验中的蛋白质水平数据,并根据报道将已发现的PPI去除掉。 作者阐述了对如何很好地从高分辨率结构中捕获已知PBD-肽相互作用的细节。作者以SH3与肽结合为例,检查了它的结构基础。为确定PBD-肽相互作用的关键特征,研究者计算了跨域残基间的势能的Pearson...
本文描述了一种机器学习方法HSM,用于大规模研究PBD-肽的相互作用,HSM通过推断一个统一的能量模型,不仅能够单个PBD-肽相互作用到推到PPI,而且可以从一个PBD家族到另一个PBD家族。文章中使用HSM来表征家族和蛋白质特异性结构基序,这些基序结合在一起,形成PBDs和肽位点的结合偏好,在SH3 域取得了会很好的进展。还将HSM...
模型可以作为多肽-蛋白相互作用预测和鉴定多肽中重要结合残基的有用工具，从而促进多肽药物的发现过程。1研究背景 多肽通过与多种蛋白质相互作用，参与许多细胞过程，如程序性细胞死亡、基因表达调控和信号转导，在人类生理中发挥重要作用。目前有两种主流的蛋白质-配体相互作用的预测方法，分别是基于序列的和基于结构的...
周质蛋白和 OM 蛋白通过依赖于 SecA 的易位途径进入 SecY 中的通道。它们拥有被 SecA 识别的信号肽,SecA 将蛋白质底物插入 SecY 并利用 ATP 水解产生的能量通过通道为其提供动力。位于底物 N 末端的信号肽包含一个疏水片段,一旦它离开 SecY 的侧门,该片段就会折叠成跨膜 α 螺旋。为了从 IM 中释放底物,I ...
文章提出了一个可多层次预测多肽-蛋白相互作用的深度学习框架(CAMP)。该模型包括二元多肽-蛋白相互作用预测和相应的多肽结合残基鉴定,通过综合测试指标表明,CAMP可以成功地捕获多肽和蛋白质之间的二元相互作用,并识别参与相互作用的多肽上的结合残基。此外,CAMP在二元多肽-蛋白相互作用预测方面优于其他最先进的方法。模型...
多肽蛋白质异性预测相互作用mhc 摘摘摘要要要蛋白质之间的相互作用对各种生物化学过程是非常重要的。抗体能与相应抗原发生特异性结合,在体内导致生理或病理效应,进而引发免疫反应。特异性表面配体与受体结合能引起特异信号通路激活;另外在细胞内的不同蛋白质集合能够引发一些细胞功能调节。本文中,我们主要研究大蛋白与多肽...
文章提出了一个可多层次预测多肽-蛋白相互作用的深度学习框架(CAMP)。该模型包括二元多肽-蛋白相互作用预测和相应的多肽结合残基鉴定,通过综合测试指标表明,CAMP可以成功地捕获多肽和蛋白质之间的二元相互作用,并识别参与相互作用的多肽上的结合残基。此外,CAMP在二元多肽-蛋白相互作用预测方面优于其他最先进的方法。模型...
文章提出了一个可多层次预测多肽-蛋白相互作用的深度学习框架(CAMP)。该模型包括二元多肽-蛋白相互作用预测和相应的多肽结合残基鉴定,通过综合测试指标表明,CAMP可以成功地捕获多肽和蛋白质之间的二元相互作用,并识别参与相互作用的多肽上的结合残基。此外,CAMP在二元多肽-蛋白相互作用预测方面优于其他最先进的方法。模型...