要約
クライオ電子顕微鏡 (クライオ EM) は、生体分子 (特に大きなタンパク質複合体や分子集合体) の 3 次元 (3D) 構造を再構成する技術です。
分解能が原子に近いスケールまで向上すると、クライオ EM マップからタンパク質構造を新たに構築することが可能になります。
最近、認識ベースの de novo 構築手法により、このプロセスを合理化できる可能性が示されました。
ただし、信号対雑音比 (SNR) が低いという問題があるため、完全な構造を構築することはできません。
同時に、AlphaFold はタンパク質構造の予測において大きな進歩をもたらしました。
このことから、フラグメント認識と構造予測手法を組み合わせて完全な構造を構築するという発想が生まれました。
この論文では、タンパク質構造予測とタンパク質構造認識を柔軟なフィッティングで橋渡しする FFF と呼ばれる新しい手法を提案します。
まず、マルチレベル認識ネットワークを使用して、入力 3D クライオ EM マップからさまざまな構造特徴をキャプチャします。
次に、これらの抽出された特徴に基づいて、擬似ペプチドベクターとタンパク質配列アライメント法を使用して、タンパク質構造フラグメントが生成されます。
最後に、予測されたタンパク質フラグメントを使用して、柔軟なフィッティングによって完全な構造モデルが構築されます。
私たちのベンチマーク テストに基づくと、FFF は完全なタンパク質構造を構築するためのベースライン手法を上回っています。
要約(オリジナル)
Cryo-electron microscopy (cryo-EM) is a technique for reconstructing the 3-dimensional (3D) structure of biomolecules (especially large protein complexes and molecular assemblies). As the resolution increases to the near-atomic scale, building protein structures de novo from cryo-EM maps becomes possible. Recently, recognition-based de novo building methods have shown the potential to streamline this process. However, it cannot build a complete structure due to the low signal-to-noise ratio (SNR) problem. At the same time, AlphaFold has led to a great breakthrough in predicting protein structures. This has inspired us to combine fragment recognition and structure prediction methods to build a complete structure. In this paper, we propose a new method named FFF that bridges protein structure prediction and protein structure recognition with flexible fitting. First, a multi-level recognition network is used to capture various structural features from the input 3D cryo-EM map. Next, protein structural fragments are generated using pseudo peptide vectors and a protein sequence alignment method based on these extracted features. Finally, a complete structural model is constructed using the predicted protein fragments via flexible fitting. Based on our benchmark tests, FFF outperforms the baseline methods for building complete protein structures.
arxiv情報
| 著者 | Weijie Chen,Xinyan Wang,Yuhang Wang |
| 発行日 | 2023-08-07 15:10:21+00:00 |
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