蛋白-蛋白界面计算模型评估打分函数
生物大分子
2026-01-08 v2
摘要
计算蛋白-蛋白界面(PPI)的研究目标是预测两个单体形成异二聚体之间的结合位点。最简单版本是刚性重新对接单体，这涉及生成异二聚体的计算模型，然后通过打分函数对其进行评分以确定最接近原生态的模型。以往的评估方法使用排名和分类指标，但这些方法对打分函数训练集中的模型数量和质量敏感。我们通过将七种PPI打分函数的得分与来自蛋白质数据集PDB的非冗余异二聚体集合的DockQ得分进行比较，来评估其准确度。对于每个异二聚体，我们生成在DockQ上均匀抽样的重新对接模型，并计算PPI得分与DockQ之间的斯皯尔曼相关系数。对于某些靶点，得分与DockQ高度相关；但对于许多靶点，相关性较弱。物理特征可解释困难评估靶点与易评估靶点的差异。例如，针对单体高度交织且具有大量界面接触的靶点，得分与DockQ存在强相关性。我们还开发了一种仅基于三个物理特征的新打分方法，其性能与当前PPI打分函数相当或更好。这些结果强调，通过关注PPI得分与DockQ之间的相关性，并将更多判别性物理特征纳入PPI打分函数，可以提高PPI预测的准确性。
引用
@article{arxiv.2407.16580,
title = {Assessment of scoring functions for computational models of protein-protein interfaces},
author = {Jacob Sumner and Grace Meng and Naomi Brandt and Alex T. Grigas and Andrés Córdoba and Mark D. Shattuck and Corey S. O'Hern},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.16580},
year = {2026}
}
备注
21 pages, 7 figures