ProBASS - - 一种具有序列和结构特征的语言模型,用于预测突变对结合亲和力的影响
Sagara N S Gurusinghe1, Yibing Wu2, William DeGrado2
1Department of Biological Chemistry, The Alexander Silberman Institute of Life Sciences, The Hebrew University of Jerusalem, Jerusalem, Israel.
我们开发了ProBASS,一种使用蛋白质语言模型的新模型,以准确预测突变如何影响蛋白质-蛋白质相互作用的结合亲和力. 该工具通过提高对绑定能量变化的预测精度来增强蛋白质工程和设计.
科学领域:
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 生物物理学的生物物理.
- 结构生物学是结构生物学.
背景情况:
- 蛋白与蛋白相互作用 (PPI) 对细胞功能至关重要.
- PPI中的突变可以改变蛋白质的功能,并导致疾病.
- 预测突变诱导的结合自由能量变化 (ΔΔGbind) 的现有方法往往缺乏精度.
研究的目的:
- 开发一个精确的计算模型来预测突变对PPI结合亲和力的影响.
- 利用先进的蛋白质语言模型 (PLM) 来提高预测准确性.
主要方法:
- 利用ESM2和ESM-IF1蛋白语言模型来生成PPI突变者的序列和基于结构的嵌入.
- 微调了一个预测模型,ProBASS,使用大量实验 ΔΔGbind 值的数据集.
- 在具有不同突变类型和实验条件的数据集上验证了ProBASS性能.
主要成果:
- 在同一个PDB上,ProBASS与实验 ΔΔGbind 值 (0.83 ± 0.05 单一,0.69 ± 0.04 双重突变) 实现了高相关性.
- 在132个PPI的2325个单一突变的多样化数据集上表现出强大的预测性能 (0.81±0.02).
- 在预测对PPI结合亲缘关系的突变效应方面,超越了现有的最先进方法.
结论:
- 整合广泛的实验 ΔΔGbind 数据来改进预训练的 PLM 是精确预测的成功策略.
- ProBASS提供了一个广泛适用的工具,用于预测PPI的突变效应,帮助蛋白质工程和设计.
- 该模型可以通过额外的实验数据进一步改进.
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