蛋白质交互作用的深度学习识别了将促进我们对细胞过程了解的复合物

通过使用RoseTTAFold和AlphaFold的组合来筛选数百万对酵母蛋白，研究人员发现了超过1,500对可能有着相互作用。这些复合物具有多达5个亚基，它们在真核细胞几乎所有关键过程中都发挥了作用，并为生物学功能提供了广泛的见解。作者写道：“……我们的研究结果预示着结构生物学的新时代，而在这个新时代，计算机的使用在发现相互作用和确定结构中扮演着重要的角色。” 蛋白质交互作用在生物学中有着至关重要的作用，但许多真核蛋白质复合物的结构是未知的，并且可能有许多相互作用尚未被发现。最近在蛋白质结构预测方面基于深度学习的进展，包括在2021 年发表在《科学》杂志上的一项研究中强调显示的RoseTTAFold工具，有潜能增加识别相互作用蛋白质的方法的能力。Ian Humphreys及其同事利用了这些最新进展。他们将RoseTTAFold和DeepMind的AlphaFold结合起来，并筛选了830万对酵母蛋白质，确定了1,505 种可能有着相互作用的蛋白质。他们为106个以前未被发现的组件和806个尚未进行结构表征的组件构建了结构模型。作者说道：“我们的方法将基于大规模深度学习的结构模拟范围，从单体蛋白质扩展到蛋白质组件。” 他们也说道：“……这里介绍的许多新复合物应该会促进对广泛的真核细胞过程的了解，并为治疗干预提供新的靶点。”