用于端到端刚性蛋白质对接的独立 SE(3)-等变模型
人工智能
2022-03-16 v2 机器学习
摘要
蛋白质复合物的形成是生物学中的核心问题，参与细胞的大多数过程，并对药物设计或蛋白质工程等应用至关重要。我们解决刚体蛋白质-蛋白质对接问题，即从单个未结合结构出发计算预测蛋白质-蛋白质复合物的三维结构，并假设蛋白质在结合过程中不发生构象变化。我们设计了一种新颖的成对独立 SE(3)-等变图匹配网络，用于预测旋转与平移，以将其中一个蛋白质放置到相对于第二个蛋白质的正确对接位置。我们从数学上保证了基本原则：无论两个结构的初始位置与朝向如何，所预测的复合物始终相同。我们的模型名为 EquiDock，通过关键点匹配与对齐（由最优传输与可微 Kabsch 算法实现）来近似结合口袋并预测对接构象。在经验上，我们实现了显著的运行时改进，并且尽管不依赖繁重的候选采样、结构优化或模板，仍常优于现有对接软件。
引用
@article{arxiv.2111.07786,
title = {Independent SE(3)-Equivariant Models for End-to-End Rigid Protein Docking},
author = {Octavian-Eugen Ganea and Xinyuan Huang and Charlotte Bunne and Yatao Bian and Regina Barzilay and Tommi Jaakkola and Andreas Krause},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.07786},
year = {2022}
}