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2024-02-25-文献汇报(李文彬)
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原文链接: https://www.nature.com/articles/s41592-023-02159-5 内在无序区(IDRs)在生命的各个领域无处不在,并发挥着一系列功能作用。折叠结构域一般都有稳定的三维结构,而 IDR 则存在于一系列相互转换的状态中,这些状态被称为 "集合"。这种结构上的异质性意味着蛋白质数据库中基本上没有 IDR,从而导致缺乏从序列预测集合构象特性的计算方法。在这里,我们将合理的序列设计、大规模分子模拟和深度学习结合起来,开发出了 ALBATROSS,这是一种深度学习模型,可直接从全蛋白质组尺度的序列预测 IDR 的集合尺寸,包括回旋半径、端到端距离、聚合物缩放指数和集合非球面性。ALBATROSS 重量轻、易于使用,既可以作为本地安装的软件包,也可以通过谷歌 Colab 笔记本提供点击式界面。我们首先通过研究 IDR 中序列-相似关系的可推广性来证明我们预测因子的适用性。然后,我们利用 ALBATROSS 的高通量特性来描述蛋白质组内和蛋白质组间 IDR 的序列特异性生物物理行为。
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