蛋白質相互作用的深度學習識別將促進我們對細胞過程的理解的復合物

使用 RoseTTAFold 和 AlphaFold 的組合來篩選數(shù)百萬對酵母蛋白，研究人員確定了超過 1,500 對可能相互作用。這些復合物具有多達 5 個亞基，在真核細胞的幾乎所有關鍵過程中都發(fā)揮作用，并為生物學功能提供了廣泛的見解。

“……我們的結果預示著結構生物學的新時代，在這個時代，計算在相互作用發(fā)現(xiàn)和結構確定中都發(fā)揮著重要作用，”作者寫道。蛋白質-蛋白質相互作用在生物學中起著至關重要的作用，但許多真核蛋白質復合物的結構是未知的，并且可能有許多相互作用尚未確定。最近在蛋白質結構預測方面基于深度學習的進展，包括 2021年《科學》研究中強調(diào)的那些進展提出了 RoseTTAFold 工具，有可能增加識別相互作用蛋白質對的方法的能力。

Ian Humphreys 及其同事利用了這些最新進展。他們將 RoseTTAFold 和 DeepMind 的 AlphaFold 結合起來，篩選了 830 萬對酵母蛋白質，確定了 1,505 種可能相互作用的蛋白質。他們?yōu)?106 個以前未識別的組件和 806 個尚未進行結構表征的組件構建了結構模型。“我們的方法將基于大規(guī)模深度學習的結構建模范圍從單體蛋白質擴展到蛋白質組裝，”作者說。“……對這里提出的許多新復合物的后續(xù)研究應該會促進對廣泛的真核細胞過程的理解，并為治療干預提供新的目標。”

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