«`html
Улучшение докинга белков с AlphaRED: сбалансированный подход к предсказанию белковых комплексов
Докинг белков — это процесс предсказания структуры комплексов белок-белок, который остается сложной задачей в вычислительной биологии. Хотя такие достижения, как AlphaFold, изменили предсказание структуры, точное моделирование взаимодействий белков часто осложняется конформационной гибкостью. Например, AlphaFold-multimer (AFm) достигает успеха лишь в 43% случаев при моделировании сложных взаимодействий, особенно для целей, требующих значительных структурных изменений.
Практические решения и ценность
Исследователи из Johns Hopkins разработали AlphaRED — новый докинг-пайплайн, который объединяет предсказательные возможности AlphaFold с методами физического моделирования ReplicaDock 2.0. AlphaRED решает специфические задачи, такие как конформационная гибкость и предсказание сайтов связывания.
С помощью метрик уверенности AlphaFold-multimer, таких как предсказанный тест локального расстояния (pLDDT), AlphaRED определяет гибкие участки белков и улучшает точность предсказаний. Для сложных случаев, таких как комплексы антител-антогенов, AlphaRED демонстрирует успех в 43%, что вдвое превышает результаты AlphaFold-multimer. Кроме того, он генерирует модели приемлемого качества для 63% контрольных целей, по сравнению с 43% у AlphaFold.
Технические детали и преимущества
AlphaRED использует AlphaFold-multimer для генерации структурных шаблонов, которые затем оцениваются по pLDDT. При низкой уверенности в предсказаниях используется ReplicaDock 2.0 для глобальных симуляций докинга. Для моделей с высокой уверенностью AlphaRED выполняет локальные уточнения, что улучшает точность предсказаний.
Результаты и выводы
AlphaRED был протестирован на наборе из 254 целей и показал значительные улучшения во всех категориях, особенно в докинге антител-антогенов. Например, DockQ-оценки AlphaRED превышали 0.23 для 63% набора данных, по сравнению с 43% у AlphaFold-multimer. Эти результаты показывают, что AlphaRED может быть полезен в дизайне терапевтических антител и структурной биологии.
Заключение
AlphaRED представляет собой интеграцию возможностей глубокого обучения AlphaFold с адаптивными методами моделирования ReplicaDock 2.0. Этот пайплайн повышает точность докинга и предлагает практическое решение для сложных случаев, связанных с конформационной гибкостью. Его успех в сложных сценариях делает его ценным инструментом для продвижения структурной биологии и разработки лекарств.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), грамотно используйте AlphaRED.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации и какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм.
Попробуйте AI Sales Bot — это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru — будущее уже здесь!
«`
