欢迎关注我的CSDN:https://spike.blog.csdn.net/
本文地址:https://spike.blog.csdn.net/article/details/139242199
CombFold 是用于预测大型蛋白质复合物结构的组合和分层组装算法,利用 AlphaFold2 预测的亚基之间的成对相互作用。
CombFold 算法的关键特点包括:
- 组合和分层组装:CombFold 使用组合和分层策略来预测大型蛋白质复合物的结构,将亚基之间的成对相互作用作为构建复合物的基本元素。
- AlphaFold2 预测的亚基相互作用:CombFold 利用 AlphaFold2 预测的亚基之间的相互作用信息,这些预测可以帮助组装复合物的不同亚基。
- 高准确性:在两个包含 60 个大型不对称组件的数据集中,CombFold 在前 10 个预测中准确预测了 72% 的复合体 (TM 得分 >0.7)。此外,与相应的蛋白质数据库条目相比,CombFold 预测的复合物的结构覆盖率更高。
- 支持距离约束和复合物计数:CombFold 支持基于交联质谱的距离约束的整合,以及可能的复合物计数的快速枚举。
- 扩展结构覆盖范围:CombFold 的高准确性使其成为超越单体蛋白质的结构覆盖的有前途的工具。
CombFold 帮助预测大型蛋白质复合物的结构,从而更好地理解蛋白质的功能和进化,解释突变的影响,并且在药物发现中应用。