目前可用的SHP2抑制剂均针对催化位点或变构口袋,它们缺乏特异性或对疾病相关的SHP2突变无效。本次分享的一篇发表在JMC上的文献报道了一种对SHP2的N-SH2域具有纳米级亲和力的多肽分子作为SHP2磷酸酶的蛋白-蛋白相互作用抑制剂,它具有良好的选择...
相比于小分子药物,多肽具有以下优势:1)肽本身具备柔韧性,对 PPI 大的相互作用表面有较强适应性;2)易于模块化,具有结构多样性,从而具有更高的选择性和效力;3)多肽的尺寸限制其在组织中的积累;4)良好的生物相容性 [47],如相比于小分子...
PepCNN 是一种基于深度学习的模型,通过结合结构和序列信息,显著提高了蛋白肽相互作用预测的准确性。 蛋白肽相互作用在细胞过程中扮演着至关重要的角色,不仅是功能基因组学的核心,还与多种疾病(如癌症)有关。然而,传统的实验方法不仅耗时、费力,而且成本高昂。这些方法的不足之处成为了研究的瓶颈。 与此同时,计算方...
一种基于深度学习的多肽-蛋白质相互作用(PepPIs)预测框架(CAMP)，包括了多肽-蛋白质相互作用预测和相应的多肽结合残基识别。背景介绍多肽，通过与多种蛋白质相互作用参与了许多细胞过程，如程序性细胞死亡、基因表达调控和信号转导，在人类生理中发挥着重要作用。通过实验确定PepPIs通常是费时且昂贵的。为了解决这个问题...
蛋白质与多肽之间的相互作用主要体现在蛋白质的合成和功能上。首先，在蛋白质的合成过程中，多肽链需要通过肽键连接氨基酸，并在肽聚酶的催化下逐步延长。此外，tRNA 和 rRNA 在蛋白质合成过程中也发挥着重要作用，tRNA 负责将氨基酸递送到多肽链上，而 rRNA 则组成核糖体，为多肽链的合成提供场所。其次，在蛋白质...
CAMP利用两个多通道特征提取器来分别处理输入的多肽-蛋白对的特征轮廓。每个提取器包含一个数值通道和三个分类通道。数值通道用于提取预先定义的密集特征(即蛋白质位置特异性评分矩阵(PSSM)和蛋白质和多肽序列中每个残基的内在无序趋势)。每个分类通道包含一个self-learning word embedding层，它具有输入多肽或蛋白质的...
蛋白质与蛋白质的相互作用(PPI)在生物体内发挥着至关重要的作用,其中蛋白质与肽之间的相互作用占据了相当大的比例。据估计,蛋白质与肽的相互作用(PPI)在细胞内占比高达15-40%。这种相互作用在许多生物过程中都扮演着关键角色。🔍 蛋白质与多肽相互作用的意义: ...
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...