蛋白质 - 连接体对接的深度学习:我们还在吗?
Alex Morehead1, Nabin Giri1, Jian Liu1
1Electrical Engineering & Computer Science, NextGen Precision Health, University of Missouri, Columbia, Missouri, USA.
"PoseBench"是蛋白质 - 配体对接的新基准,用于评估深度学习 (DL) 方法. 它揭示了DL方法与新型蛋白质和多连接体结合作斗争,影响了药物发现.
科学领域:
- 计算生物学 计算生物学
- 结构生物学 结构生物学
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 带结合影响蛋白质的结构和功能,对药物发现和生物技术至关重要.
- 现有的深度学习 (DL) 对接方法缺乏广泛适用的系统评估,包括使用预测的蛋白质结构,多连接体结合和未知的口袋.
研究的目的:
- 介绍PoseBench,这是第一个广泛适用的蛋白质-连接体对接的全面基准.
- 允许对DL方法进行严格的评估,用于apo-to-holo对接和蛋白质-连接体结构预测.
- 通过使用初级和新型多连接体数据集进行系统评估.
主要方法:
- 开发了PoseBench,这是一个评估蛋白质-连接体对接和结构预测的基准.
- 包括单个和多个连接体结合场景的数据集.
- 对传统和DL对接基线进行评估DL联合折叠方法.
主要成果:
- DL联合折叠方法通常优于基线对接方法.
- 像AlphaFold 3这样的流行的DL方法面临着新型蛋白序列的挑战.
- DL方法对多个序列对齐具有敏感性,并且在多个连接体预测中难以平衡准确性和特异性.
结论:
- "PoseBench"提供了一个强大的框架,用于评估蛋白质-连接体对接方法.
- 目前的DL方法需要进一步开发,以适用于现实世界中的应用,特别是新的目标和多连接体系统.
- 该基准通过改进的计算工具促进了药物发现和蛋白质设计的进步.
更多相关视频
10:33Development of Inhibitors of Protein-protein Interactions through REPLACE: Application to the Design and Development Non-ATP Competitive CDK Inhibitors
Published on: October 26, 2015
05:00Author Spotlight: Streamlining Visual Dynamics to Simplify Molecular Dynamics Simulations Using Gromacs
Published on: August 9, 2024
相关概念视频
Ligand Binding Sites
Protein-ligand interactions are quite specific; even though numerous potential ligands surround a cellular protein at any given time, only a particular ligand can bind to that protein. Moreover, a ligand binds only to a dedicated area on the surface of the protein, known as the...
Conserved Binding Sites
Binding sites are often located in large pockets, and if their location on a protein’s surface is unknown, it can be predicted using various approaches. The energetic method computationally...
The Equilibrium Binding Constant and Binding Strength
Protein-protein Interfaces
Ligand Binding and Linkage
Cooperative Allosteric Transitions
