类似地,AFM的论文[8]仿照pTM定义了interface pTM,简称 ipTM(详见[8]的补充材料7.9节),如下: AFM的ipTM分值与真实DockQ分值的关系。在“Recent-PDB-Multimer”测试集上选取2648个低同源度的复合体结构,分别预测ipTM和计算真实DockQ。左图将ipTM按每10分一组分组,右图是原始数据的散点图。图片来源:[8]图3。
ipTM+pTM值-待许总确定 ②ipTM+pTM总分值低的原因? TM 评分对于小型结构或短链非常严格,因此当涉及的分子少于 20 个时,pTM 的值小于 0.05;此时 PAE 或 pLDDT 可能更能说明预测质量。 4)PLDD 文献实例: 文献主题 文献引用 图注 【作者先利用AlphaFold-Multimer测试了已知的两组水解酶和效应蛋白(P69B-Epi1a...
AlphaFold Multimer是一个基于深度学习的蛋白质复合物结构预测模型,能够准确预测蛋白质之间的相互作用结构。 迭代进行10次,每次迭代中,ProteinMPNN根据AlphaFold Multimer的结构预测结果生成新的B蛋白序列。 3.亲和力评估 使用AlphaFold Multimer预测的复合物结构计算界面预测模板建模分数(ipTM)和可能的翻译后修饰分数(pTM,...
🔹迭代进行10次,每次迭代中,ProteinMPNN根据AlphaFold Multimer的结构预测结果生成新的B蛋白序列。 3.亲和力评估 🔹使用AlphaFold Multimer预测的复合物结构计算界面预测模板建模分数(ipTM)和可能的翻译后修饰分数(pTM,虽然pTM在此处可能不是直接评估亲和力的指标,但可用于后续实验设计参考),以评估结合亲和力。 4.结果...
pTM得分高于0.5意味着复合体的整体预测折叠可能类似于真实结构。ipTM测量预测的亚基之间的相对位置的准确性。值高于0.8代表置信度高的高质量预测,而低于0.6的值表明可能是预测失败。ipTM值在0.6和0.8之间是一个灰色区域,预测可能正确或错误。对于小结构或短链,...
通过 AF2-Multimer 建模， 并使用 ipTM 分数对模型进行分类，发现从数据库中检索到的许多必需 PPI 可能是假阳性。ipTM 与 pDockQ2 相关性较强。验证表明模型与实验数据一致。pDockQ2 是一个非常准确但具有限制性的指标。因此，选择 ipTM 来评估预测的相互作用。AlphaFold2 卓越的预测能力 为了测试 AlphaFold2 的...
基于这个结果,说明AlphaFold-Multimer在鉴定植物-病原菌互作上有一定的准确性。所以,作者把预测的范围扩大了。作者选取了番茄中的6个免疫相关水解酶和7种番茄病原菌分泌的1,879个胞间效应蛋白为研究对象,利用AlphaFold-Multimer进行复合物的预测,共产生56,370个复合物模型,根据预测的pTM+ipTM的分值(大于上面的cutoff...
model confidence = 0.8 · ipTM + 0.2 · pTM 3.结果与展望 在对AlphaFold-Multimer 模型预测准确度评估中发现,无论是同源复合物还是异源复合物,AlphaFold-Multimer 对复合物接触面的对接预测评分均有提升;值得注意的是,无论是错误率降低,还是不同等级的预测程度,在对异源复合物的预测表现更佳。
pTM 和 ipTM 分数: 预测模板建模 (pTM) 分数和界面预测模板建模 (ipTM) 分数均来自称为模板建模 (TM) 分数的度量。 这可衡量整个结构的准确性(Zhang and Skolnick, 2004; Xu and Zhang, 2010)。 pTM 分数高于 0.5 表示预测的复合物整体折叠可能与真实结构相似。 ipTM 可衡量复合物内亚基相对位置预测的...
这些发现表明,AlphaFold-Multimer评分可能可以区分均一结合和非均一结合。事实上,pTM能够将模糊复合物与Rg集合的均一结合模式区分开来(AUROC=0.71,阈值=0.8,图1D第三列)。此外,将不同数据集的预测结构投影到pTM与ipTM空间中,清晰地显示出模糊复合物的pTM评分低于其他复合物(图2E)。ipTM评分进一步区分了真实复合物和...