受体配体结合位点预测的不确定性量化
定量方法
2024-12-02 v3
摘要
蛋白质对接位点预测的最新进展凸显了传统刚性对接算法（如 PIPER）的局限性，这些算法通常忽略了溶剂诱导波动等关键的随机要素。由于低正则性的高维随机能量流形具有复杂性，这些疏忽可能导致在识别可行对接位点时不准确。为了解决这一问题，我们的研究引入了一种新模型，使用多元 Karhunen-Lo`eve (KL) 展开来表示配体和受体的分子形状。该方法有效地捕捉了能量流形的随机特性，从而能够更准确地表示分子相互作用。作为 PIPER 的插件开发，我们的科学计算软件增强了该平台，为排名结合位点的能量流形提供了稳健的不确定性度量。我们的结果表明，以随机能量流形中较低不确定性为特征的高排名结合位点与实际对接位点高度吻合。相反，具有较高不确定性的位点则与次优对接位置相关。这一区别不仅验证了我们的方法，还为蛋白质对接预测设定了新标准，对未来的分子相互作用研究和药物开发具有重大意义。
引用
@article{arxiv.2401.11312,
title = {Uncertainty quantification of receptor ligand binding sites prediction},
author = {Nanjie Chen and Dongliang Yu and Dmitri Beglov and Mark Kon and Julio Enrique Castrillon-Candas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.11312},
year = {2024}
}