単量体および深層学習の多重配列アラインメントを用いたホモ二量体およびホモ多量体蛋白質複合体の鎖間接触の予測【JST・京大機械翻訳】

Quadir, F.; Roy, R. S.; Halfmann, R.; Cheng, J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210745504131 整理番号：22P0252654

単量体および深層学習の多重配列アラインメントを用いたホモ二量体およびホモ多量体蛋白質複合体の鎖間接触の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting interchain contacts for homodimeric and homomultimeric protein complexes using multiple sequence alignments of monomers and deep learning

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発行年： 2020年11月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月10日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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鎖内残基-残基接触の予測において大きな成功を達成する深い学習法を適用し,蛋白質間の鎖間接触を予測した。しかし,これらの方法は入力として一対の相互作用蛋白質(二量体)の多重配列アラインメント(MSAs)を必要とし,蛋白質対に対して十分な深さのMSAsを生成するのに利用可能な多くの既知蛋白質複合体が存在しないので,しばしば入手が困難である。ホモ多量体を形成するモノマーの多重配列アラインメントは,接触における鎖内および鎖間残基対の共進化シグナルを含むことの認識において,DNCON2(深い学習に基づく蛋白質鎖内残基接触予測子)を適用し,単一単量体の多重配列(MSA)および他の共進化特徴を用いてホモ多量体に対する鎖内および鎖間接触の両方を予測し,続いて単量体の三次構造に従って鎖間および鎖内接触の識別を行った。2つの残基シフト内の真の陽性予測を低くすると,最良の平均精度が,ホモ二量体のDNCON2:22.9%のTop-L/10予測と高次ホモ多量体に対する17.0%で得られた。いくつかの事例において,特に鎖間接触密度が高ければ,この手法は100%の精度で鎖間接触を予測した。予測した接触を用いて,いくつかの錯体の構造を正確に構築できることを示した。著者らの実験は,単量体多重配列アラインメントが,ホモマー蛋白質の鎖間接触を予測するために,深い学習で使用できることを証明した。【JST・京大機械翻訳】

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分子構造

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