使用AlphaFold发现抑制蛋白质碎片的高通量发现
Andrew Savinov1, Sebastian Swanson1, Amy E Keating1,2,3
1Department of Biology, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA.
bioRxiv : the preprint server for biology
|January 8, 2024
概括
FragFold是一种新的计算方法,可以预测蛋白质碎片与标蛋白质的结合. 这种工具准确地识别了抑制性,推动了新型蛋白调节者的发现.
科学领域:
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 结构生物学是结构生物学.
- 生物化学 生物化学
背景情况:
- 类蛋白通过与特定部位结合来调节蛋白质的功能.
- 蛋白质碎片提供了与原生相似的结合相互作用的潜力.
- 已有实验方法用于高通量测量抑制活性.
研究的目的:
- 开发一种用于预测蛋白质片段结合和抑制活性的计算方法.
- 为了实现功能性蛋白质碎片的高通量*de novo*预测.
- 在蛋白质组中识别新型抑制性.
主要方法:
- 开发了FragFold,一种使用AlphaFold进行高通量预测蛋白质片段结合的计算方法.
- 应用FragFold到数千个碎片跨越不同的蛋白质.
- 对实验测量和深度突变扫描数据进行验证的预测.
主要成果:
- FragFold准确地预测了87%已知的抑制片段的原生类结合模式.
- 68%的FragFold预测的结合峰与实验测量的抑制峰相关.
- FragFold发现了新的结合方式和优质抑制性.
结论:
- FragFold是一种敏感且广泛适用的计算方法,用于发现功能性蛋白质碎片.
- 该方法推进了*de novo*蛋白质片段结合和抑制的预测.
- FragFold有助于识别基于的新型抑制剂和调节剂.
