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iMeta | 华中科大宁康组综述用于蛋白质结构预测的宏基因组定量分析
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Pengshuo Yang, Kang Ning. 2022. How much metagenome data is needed for protein structure prediction: The advantages of targeted approach from the ecological and evolutionary perspectives. iMeta 1: e9. https://doi.org/10.1002/imt2.9 大量工作已经证明,使用宏基因组数据可以补充蛋白质的同源序列来预测其三维结构。然而,尽管一系列工作使用了大量的宏基因组数据,但我们仍然尚未获得很大一部分蛋白质的可靠结构。在本工作中,我们专注于定量的分析宏基因组数据中蕴含的微生物群落生态和进化模式,解码这些模式与蛋白质结构的复杂关系,并研究如何有效地利用这些模式来提高蛋白质结构预测的效率和准确性。首先,我们提出了宏基因组“利用效率”和“边际效应模型”来量化蛋白质家族的同源序列在不同生态位(即生存环境,biome)中的分布模式。其次,在宏基因组数据的搜索策略上,与传统的非靶向方法的盲搜索策略相比,本研究指出了靶向方法的优势:通过搜索来自指定生态位的微生物组数据,能够更有效地补充蛋白质同源序列。最后,我们评估了预测当前 Pfam 数据库中所有蛋白质结构所需的宏基因组数据的下限,并得出目前的宏基因组数据还远未能够达到此目的的结论。总之,在本工作中,我们从生态和进化模式角度出发,解码了宏基因组数据与蛋白质结构的复杂关系,并在宏基因组数据中发现了可用于高效补充蛋白质同序列的靶向方法。本工作在有效利用宏基因组数据搜索同源序列并预测蛋白质结构方面具有指导意义。
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