本研究では、タンパク質間相互作用を効率的に識別するためのPPIscreenMLモデルを開発した。
まず、1,481の実験的に確認されたタンパク質複合体と、それらから生成した1,481の擬似的な非相互作用複合体のデータセットを構築した。これらのデータを用いて、AlphaFold2の出力情報と構造的特徴、Rosetタンパク質スコアを特徴量として、機械学習モデルを訓練した。
その結果、PPIscreenMLは既存の手法であるpDockQやiPTMよりも優れた性能を示し、特に構造的に保存された腫瘍壊死因子スーパーファミリーのリガンド/受容体相互作用を正確に再現できることが分かった。
PPIscreenMLは、AlphaFold2で生成された構造モデルを用いて、タンパク質間相互作用を効率的にスクリーニングできる有用なツールである。今後、このようなツールを活用することで、タンパク質相互作用ネットワークの網羅的な解明が期待できる。
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by Mischley,V.,... 場所 www.biorxiv.org 03-17-2024
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