Characterizing the folding core of the cyclophilin A - cyclosporin A complex I: hydrogen exchange data and rigidity analysis
“折叠核心”的确定可以帮助深入了解蛋白质的结构，灵活性，流动性和动力学，从而最终了解蛋白质的功能-结构生物学的核心问题。配体结合后折叠核心的变化特别令人感兴趣，因为它们可能与药物诱导的功能变化有关。亲环素A是一种多功能的配体结合蛋白，是重要的药物靶点。它主要在蛋白质折叠过程中作为一种酶发挥作用，但也作为免疫抑制药物环孢菌素A（CsA）的主要结合伴侣。在这里，我们使用氢-氘交换（HDX）NMR光谱来确定CypA-CsA复合物的折叠核心。我们还使用了快速计算工具的刚度分析，在第一，以确定一个理论上的折叠核心的复杂。此外，我们产生了一个理论上的折叠核心的未结合的蛋白质，并比较这与以前发表的HDX数据。FIRST方法给出了一个很好的预测HDX折叠核心，但我们发现，它还没有足够的灵敏度来预测配体结合CypA的影响。
2014-07-16 q-bio.BM
Probing Protein Ensemble Rigidity and Hydrogen-Deuterium exchange
使用程序FIRST可以准确有效地分析蛋白质的刚性和柔性。先前使用FIRST的研究旨在使用单个静态（快照）结构分析蛋白质的刚性和柔性。然而，众所周知的是，蛋白质可以经历自发的亚分子解折叠和重折叠，或构象动力学，即使在非常有利于明确定义的天然结构的条件下。这些（局部）解折叠事件导致大量构象异构体，它们彼此之间的差异非常微小。在这种情况下，蛋白质更好地表示为“类天然”结构的热力学系综，而不仅仅是作为一个单一的静态低能结构。工作与这个概念，我们引入了一种新的FIRST为基础的方法来预测刚性/柔性的蛋白质合奏（i）平均从整个合奏的氢键强度和（ii）通过细化的数学模型的氢键。此外，我们结合我们的第一合奏刚性预测与合奏溶剂可及性数据的骨干酰胺，并提出了一种新的计算方法，它使用刚性和溶剂可及性预测氢氘交换（HDX）。为了验证我们的预测，我们报告了一个新的网站特定的HDX实验，其特征在于本地结构合奏的酰基磷酸酶从超嗜热硫化叶菌solfataricus（SSO AcP）。HDX数据所观察到的子结构构象动力学，是密切匹配的第一合奏刚度的预测，这是无法实现使用传统的单“快照”刚度分析。此外，计算预测的区域，保护HDX和那些进行交换是非常好的协议与实验HDX配置文件的SSO AcP。
2013-05-08 physics.bio-ph q-bio.BM q-bio.QM
Kinematic Flexibility Analysis: Hydrogen Bonding Patterns Impart a Spatial Hierarchy of Protein Motion
弹性网络模型（ENM）和基于约束的拓扑刚性分析是研究大分子构象柔性的两种不同的粗粒度方法。自引入以来的二十年中，两者都为深入了解蛋白质分子机制和功能做出了重大贡献。然而，尽管这些方法的共同目的，刚性分析的拓扑性质，从而缺乏运动模式，阻碍了直接比较。在这里，我们提出了一种替代的，运动学的方法来进行刚度分析，它规避了这些缺点。我们介绍了一种新的蛋白质氢键网络光谱分解，它提供了一个正交规范的基础上调制的集体运动的非共价相互作用，类似于正常模式的本征谱，并分解成刚性集群的蛋白质相同的拓扑刚性。我们的运动灵活性分析桥梁拓扑刚性理论和ENM，并使从这两种方法获得的运动模式的详细分析。我们的分析表明，集体的蛋白质运动，报告的香农熵，是显着较低的刚性理论与正常模式的方法。引人注目的是，运动学灵活性分析表明，氢键网络编码蛋白质折叠特定的，空间层次的运动，这在ENM几乎未被发现。这种层次结构揭示了不同的运动制度，合理化从实验和分子动力学模拟观察到的蛋白质刚度变化。从谱分解中推导出的自由能变化的正式表达式表明，近40%的模式的运动服从焓-熵补偿。总之，我们的分析表明，氢键网络已经进化到调节蛋白质结构和动力学。
2018-02-23 cs.CG q-bio.BM
A Comparative Study of Protein Unfolding in Aqueous Urea and DMSO Solutions: Surface Polarity, Solvent Specificity and Sequence of Secondary Structure Melting
阐明蛋白质折叠（天然）和未折叠状态之间的可能途径是一项具有挑战性的任务，因为中间体通常难以检测。在这里，我们改变溶剂环境中的控制方式，通过选择两种不同的共溶剂的水，尿素和二甲基亚砜（DMSO），并研究展开的四种不同的蛋白质，了解各自的序列的熔化通过计算机模拟方法。我们确实发现有趣的差异，在这两种溶剂中的α-螺旋和β-折叠的熔化顺序。例如，在8 M尿素溶液中，发现蛋白质的β-折叠部分优先展开，然后是α螺旋的展开。相比之下，8 M DMSO溶液首先展开α螺旋，然后分离大多数蛋白质的β折叠。在尿素和DMSO溶液中，四种不同的α/β蛋白以及鸡绒毛头部片段（HP-36）中的解折叠事件的序列表明，解折叠途径由蛋白质的极性和非极性残基的相对暴露以及溶剂对该蛋白质的分子作用模式共同决定。
2014-04-20 q-bio.BM
Symmetry, Rigidity, and Allosteric Signaling: From Monomeric Proteins to Molecular Machines
生物分子中的变构信号传导在生物学中是普遍存在的，其可以被视为由于配体结合或环境线索变化的局部扰动而在一定距离处的特异性超距作用。现象学MWC和KNF模型激发了五十多年的研究，这些模型仍然是描述一系列系统中变构的基础。然而，理解变构信号和不同变构状态之间的相关动力学是具有挑战性的。在这篇综述中，我们首先描述了对称性和刚性的变构蛋白质的基本要求。一般的功能，MWC和KNF作为两个极端的情况下，出现变构信号从能源景观的角度来看。为了超越一般理论，我们描述了计算工具来预测携带变构信号的残基网络。方法，以获得分子的见解变构转换的动力学简要提及。该方法的效用说明了从单体蛋白质的多亚基蛋白质的系统的应用程序。最后，作用变构在ATP消耗的分子机器，细菌伴侣GroEL和分子马达的功能，进行了描述。虽然不存在控制变构信号的普遍分子原理，但我们可以得出以下一般性结论。(1)连接变构状态的多种途径是高度异质的。(2)变构信号对系统的结构非常敏感，这意味着变构的能力编码在结构本身中。(3)连接不同变构状态的机械模式对序列变化是稳健的。(4)对血红蛋白和最近GroEL中变构的广泛研究表明，盐桥重排网络充当变构开关。
2018-12-12 cond-mat.soft q-bio.BM
Topological change and impedance spectrum of rat olfactory receptor I7: A comparative analysis with bovine rhodopsin and bacterior
我们提出了一个可能的选择嗅觉受体（ORs）的纳米生物传感器的传感组件的理论研究。因此，我们产生的阻抗谱的大鼠OR I7在天然和激活状态，并分析它们的差异。通过这种方式，我们将传感作用引起的蛋白质形态变化与其电阻抗的变化联系起来。通过研究最知名的蛋白质的GPCR家族：牛视紫红质的结果进行了比较。我们的研究表明，形态学的变化伴随着阻抗谱的变化，主要与静态阻抗降低至初始值的约60%相关，与现有的大鼠OR I7实验定性一致。该模型的预测性测试成功的情况下，最近的实验细菌视紫红质。目前的研究结果指出，一类新的纳米生物传感器的基础上的GPCR和其他传感蛋白质的电特性的发展是有前途的。
2009-05-19 q-bio.BM
Characterizing the folding core of the cyclophilin A - cyclosporin A complex II: improving folding core predictions by including mobility
确定蛋白质的折叠核心可以提供有关其折叠过程和动力学的信息。用于鉴定构成折叠核心的氨基酸的实验程序包括氢-氘交换和$Φ$ -值分析，并且可能是昂贵和耗时的。因此，需要改进现有的用于在理论上确定蛋白质折叠核心的方法。在这里，我们使用刚性分析的组合方法，同时粗粒度的模拟蛋白质运动，以提高未结合CypA和CypA-CsA复合物的折叠核心预测。我们发现，在CypA和CypA-CsA的折叠核心的最具体的预测来自交叉的静态刚度分析的结果，在第一软件套件中实现，和模拟的倾向，灵活的运动，使用FRODA工具。
2014-07-16 q-bio.BM
Olfactory receptors for a smell sensor: A comparative study of the electrical responses of rat I7 and human 17-40
在本文中，我们探讨了相关的电特性的嗅觉受体（ORs），一个从大鼠OR I7和其他从人类OR 17-40，这是感兴趣的嗅觉纳米生物传感器的实现。调查比较现有的实验，来自电化学阻抗谱，从阻抗网络蛋白质类似物，最近开发的理论预期。由于蛋白质的感测作用而引起的响应的变化与单个蛋白质所经历的构象变化相关。理论和实验之间的令人满意的协议点的一类新的纳米生物传感器的基础上的传感蛋白质的电特性的发展是有前途的。
2011-02-21 cond-mat.soft q-bio.BM
Protein secondary structure analysis with a coarse-grained model
本文提出了一种只利用$C_α$ -原子位置的蛋白质二级结构分析几何模型。我们构建了一个空间曲线连接这些位置通过分段多项式插值和描述的蛋白质主链的折叠由一系列的螺旋运动连接的Frenet帧在连续的$C_α$ -位置。使用蛋白质结构的SCOPe数据库的ASTRAL子集，我们推导出二级结构元素的螺旋参数的阈值，并证明后者可以可靠地分配的基础上的$C_α$模型。为此，我们进行了比较研究，广泛使用的DSSP（定义蛋白质二级结构）算法。
2014-12-28 q-bio.BM
Multiscale persistent functions for biomolecular structure characterization
在本文中，我们介绍了多尺度持久功能的生物分子结构表征。其基本思想是将我们的多尺度刚性函数与持久同调分析相结合，从而构造一系列多尺度持久函数，特别是多尺度持久熵，用于结构表征。为了阐明我们的方法的基本思想，多尺度持续熵模型进行了详细的讨论。在数学上，与以前的持久熵或拓扑熵不同，我们的模型中包含了一个特殊的分辨率参数。可以通过调整其值来实现各种尺度。物理上，我们的多尺度持续熵可以用于构象熵的评估。更具体地说，它被发现，我们的方法在它的自然分类方案。这是通过从键和/或二面角分布建立的多尺度刚性函数的密度过滤来实现的。为了进一步验证该模型的有效性，本文将其与传统的熵值评价模型进行了系统的比较。结果发现，我们的模型是能够保存的内在拓扑结构的生物分子数据的功能比传统的方法，特别是在中间范围内的分辨率。此外，我们的方法可以成功地用于蛋白质分类。对于大约900个蛋白质的测试数据库，仅使用二面角和伪键角信息就可以实现全α和全β蛋白质之间的清晰分离。最后，首次提出了一种特殊的蛋白质结构指数（PSI）来描述蛋白质结构的“规律性”。从本质上讲，PSI可以用来描述任何系统中的“规律性”信息。
2016-12-26 q-bio.BM
Persistent homology analysis of protein structure, flexibility and folding
蛋白质是生物体中最重要的生物分子。对蛋白质结构、功能、动力学和转运的理解是生物科学中最具挑战性的任务之一。在本工作中，持久同源性，首次引入提取分子拓扑指纹（MTF）的基础上的分子拓扑不变量的持久性。MTF用于蛋白质表征、鉴定和分类。提出了一种基于切片的蛋白质拓扑不变量几何起源跟踪方法。构造了MTF的全原子表示和粗粒度表示。提出了一种新的类截止滤波方法，用以解决弹性网络模型中的最优截止距离问题。基于蛋白质的紧密性、刚性和连接性之间的相关性，提出了一种基于持久拓扑不变量的蛋白质柔性定量建模方法。为此，开发了基于相关矩阵的过滤。这种方法可以准确预测蛋白质B因子分析中使用的最佳特征距离。最后，利用传递函数表征了蛋白质折叠过程中蛋白质的拓扑演化，并定量预测了蛋白质折叠的稳定性。我们的持久同源性预测与分子动力学模拟结果具有很好的一致性，揭示了蛋白质的拓扑-功能关系。
2014-12-08 q-bio.BM
Photoreceptors for a light biotransducer: a comparative study of the electrical responses of two (type-1)-opsins
对光活化蛋白作为光电池中标准无机材料的天然替代物的兴趣日益增加，驱使对细菌视紫红质和蛋白视紫红质（属于\textit{type-1}视蛋白家族的两种广泛分布的蛋白质）进行比较分析。这些蛋白质具有相似的行为，但在构成其三级结构的氨基酸序列链中表现出相关差异。使用的阻抗网络模拟蛋白质的主要功能建模提供了一组实验的微观解释，他们的光电导性能。特别是，该模型将蛋白质电响应与三级结构和相邻氨基酸之间的相互作用联系起来。同样的模型也被用来预测的小信号响应的尼奎斯特图。足够有趣的是，这些视紫红质被发现表现得像一个宽禁带半导体，具有$10^{-7}$ S/cm量级的本征电导率。
2013-06-25 cond-mat.mes-hall physics.bio-ph q-bio.BM
Comparative Roles of Charge, $π$ and Hydrophobic Interactions in Sequence-Dependent Phase Separation of Intrinsically Disordered Proteins
为了建立一个可转移的、预测性的粗粒显式链模型来描述液液相分离（LLPS）过程中的生物分子凝聚体物，我们对DEAD盒解旋酶Ddx 4的N端固有无序区（IDR）进行了多链模拟，以评估静电、疏水、阳离子- $π$和芳香族相互作用在氨基酸序列依赖性LLPS中的作用。我们评估了3个残基-残基相互作用方案与共享的静电势。无论是一个共同的疏水性方案，也没有一个增强精氨酸/赖氨酸-芳香族阳离子- $π$相互作用始终占实验LLPS数据的野生型，电荷乱序，FtoA，和RtoK突变体的Ddx 4 IDR。相比之下，基于折叠球状蛋白结构之间的接触统计的相互作用再现了整体实验趋势，包括RtoK突变体具有大大降低的LLPS倾向。P-颗粒蛋白LAF-1的RtoK突变体的模拟和LLPS实验之间的一致性也被发现，强调在一定程度上，重要的LLPS驱动$π$相关的相互作用体现在经典的统计潜力。进一步的阐明将是必要的，但是，特别是苯丙氨酸的作用，在冷凝物组装，因为FtoA和YtoF突变体的实验表明，LLPS驱动苯丙氨酸相互作用显着弱于常见的统计电位所假定的。蛋白质-蛋白质静电相互作用由相对介电常数调制，相对介电常数取决于蛋白质浓度。分析理论表明，这种依赖性需要在凝聚相中增强蛋白质间的相互作用，但在稀相中更有利的蛋白质-溶剂相互作用。相反的趋势导致对LLPS的总体影响不大。
2020-10-06 cond-mat.soft q-bio.BM
A comparative analysis for SARS-CoV-2
COVID-19对世界产生了巨大影响。至关重要的是，生物实验和临床设计是通过计算方法来获得时间和成本效益的解决方案。比较分析尤其可以在揭示突变引起的蛋白质结构变化方面发挥关键作用，这些结构变化可能导致行为变化，例如SARS-CoV-2表面糖蛋白与人类ACE 2受体的结合增加。本报告的目的是为生物学家和其他人提供一个易于遵循的教程，而无需深入研究不同的生物信息学工具。然后可以使用更复杂的分析，例如使用大规模计算方法。从SARS-CoV-2基因组序列开始，该报告显示了可视化的DNA序列特征，推导出氨基酸序列，并比对不同的基因组以分析突变和差异。该报告通过整合现有的3D蛋白模型，提供了进一步的见解，以了解SARS-CoV-2表面糖蛋白如何突变，与SARS-CoV蛋白相比，对人类ACE 2受体具有更高的结合亲和力。
2020-04-08 q-bio.BM q-bio.GN
Protein Language Models Diverge from Natural Language: Comparative Analysis and Improved Inference
Siebel School of Data Science and Computing（数据科学与计算系）；University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；DOE Center for Advanced Bioenergy and Bioproducts Innovation（能源与生物产品创新部门）；Chemical and Biomolecular Engineering（化学与生物分子工程系）
本研究通过比较蛋白质与自然语言领域中信息分布差异，改进蛋白质非结构性质预测的准确性和效率。
2026-02-24 cs.AI cs.CL cs.LG
A Comparative Review of RNA Language Models
Institute of Systems and Physical Biology, Shenzhen Bay Laboratory（深圳湾实验室系统与物理生物学研究所）；School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院）；Ribopeutic Inc（Ribopeutic公司）
本文将13个RNA语言模型分为三类，并在RNA二级结构与功能分类零样本任务中同DNA和蛋白质模型对照比较，揭示两类任务性能失衡，呼吁更均衡的无监督训练。
2025-05-14 cs.LG q-bio.BM
Learning Compositional Representations of Interacting Systems with Restricted Boltzmann Machines: Comparative Study of Lattice Proteins
Laboratory of Physics of the Ecole Normale Supérieure, CNRS & PSL Research（巴黎高等师范学院物理实验室、法国国家科学研究中心及巴黎文理研究大学）
受限玻尔兹曼机（RBM）是一种无监督的机器学习二分图模型，它联合学习数据的概率分布并提取其相关统计特征。因此，RBM最近被提出用于表征蛋白质序列中氨基酸之间的协同进化模式和用于设计新的序列。在这里，我们研究了RBM学习的特征的性质如何随着其定义参数而变化，例如表示的维度（隐藏层的大小）和特征的稀疏性。我们表明，这些参数的足够的值，RBM操作在一个所谓的组成阶段，其中可见的配置采样从RBM通过重组这些功能。然后，我们将RBM的性能与其他标准的表示学习算法进行比较，包括主成分分析或独立成分分析、自动编码器（AE）、变分自动编码器（VAE）及其稀疏变体。我们表明，RBM，由于数据配置和表示之间的随机映射，更好地捕捉系统中的底层相互作用，并显着更强大的样本量比确定性的方法，如PCA或ICA。此外，这种随机映射不是像VAE那样预先规定的，而是从数据中学习的，这使得RBM即使在浅架构下也能表现出良好的性能。所有数值结果都在合成的晶格蛋白质数据上进行了说明，这些数据与真实的蛋白质序列具有相似的统计特征，并且已知地面真实相互作用。
2019-02-18 cs.LG physics.data-an q-bio.BM
Toward a multilevel representation of protein molecules: comparative approaches to the aggregation/folding propensity problem
Ryerson University（瑞尔森大学）；Istituto Superiore di Sanità（意大利国家高等卫生研究院）；SAPIENZA University of Rome（罗马第一大学）
本文建立在Niwa等人的基础工作之上。[34]，该工作提供了分析整个大肠杆菌（E. coli）元件的相对聚集/折叠倾向的独特可能性。大肠杆菌）蛋白质组在无细胞的标准化微环境中。该问题的困难来自于分子内和分子间相互作用的驱动力之间的叠加，并且通过单点突变从折叠表型转变为聚集表型的证据反映了这一点[10]。在这里，我们应用几个国家的最先进的分类方法来自结构模式识别领域，目的是比较不同的表示相同的蛋白质收集从Niwa等人。数据库;这样的表示包括序列和标记（接触）图丰富的化学物理属性。通过这种比较，我们也能够识别蛋白质的一些有趣的一般性质。值得注意的是，（i）我们提出了一个阈值约250个残基区分“容易折叠”从“几乎不折叠”的分子与其他独立的实验一致，和（ii）我们强调的相关性接触图光谱的折叠行为的歧视和表征的E。coli溶解度数据。本文提出的实验结果的合理性证明了蛋白质的化学物理描述和开发的成本矩阵中使用的各种歧视系统中的替代之间的统计相关关系。
2015-04-30 cs.CE cs.LG q-bio.BM
Model for crankshaft motion of protein backbone in nonspecific binding site of serine proteases
最近的实验发现，反平行的$β$ -片层的非特异性结合位点的丝氨酸蛋白酶的氢键变得显着更短，更强的同步催化行为的后果进行检查。我们研究了反平行$β$ -折叠中一个普通氢键转变成一个低势垒氢键对肽基曲轴运动的影响。为了这个目的，我们利用一个现实的模型，严格的微观衍生耦合相互作用的潜力和有效的现场潜力的肽链。发现表征肽链刚性的偶联相互作用是令人惊讶的弱和排斥的性质。发现有效在位电位是一个硬电位，即，比谐波更陡在普通氢键转化为低势垒氢键时，反平行$β$ -片层中相应肽基团的曲轴运动频率大致加倍。
2011-11-23 q-bio.BM
Topological Enhancement of Protein Kinetic Stability
Universidade de Lisboa（里斯本大学）
本研究通过拓扑分析揭示了结蛋白的动力学稳定性增强机制，表明拓扑结构对蛋白质稳定性有显著影响。
2026-03-12 q-bio.BM
Deep transfer learning in the assessment of the quality of protein models
动机：蛋白质折叠成对其生物功能至关重要的复杂结构。蛋白质结构的实验测定是昂贵的，因此仅限于所有已知蛋白质的一小部分。因此，对于绝大多数蛋白质的建模来说，不同的计算结构预测方法是必要的。在大多数结构预测管道中，最后一步是选择最佳可用模型并估计其精度。在过去的十年中，这个模型质量估计问题的重要性越来越大，并且认为这一进展对于蛋白质的大规模建模是重要的。当前一代模型质量估计程序在分离不正确和良好模型方面表现良好，但无法始终如一地识别最佳模型。现有技术的模型质量评估方法使用描述模型的特征和模型与从蛋白质序列预测的特征的一致性的组合。研究结果：我们首先引入了一个深度神经网络架构，使用比最先进的方法少得多的输入特征来预测模型质量。此后，我们提出了一种方法来训练深度网络，利用问题的比较结构。我们还展示了在已知蛋白质结构的数据库上应用迁移学习的可能性。我们证明了它的可行性达到国家的最先进的性能，只使用一组减少的输入功能和粗糙的模型描述。可用性：代码将在github.com/ElofssonLab/ProQ4免费下载。
2018-04-17 q-bio.BM
On the emergence of orientational order in folded proteins with implications for allostery
单结构域和多结构域蛋白质的美丽结构以某种方式清晰有序，但无法使用成功用于描述周期晶体的群论方法进行分类。由于这个原因，蛋白质结构被认为是非周期性的，并且可能出于功能目的而以这种方式进化，特别是在需要在同一分子内结合柔软性和刚性的情况下。通过分析解决的蛋白质结构，我们表明，取向对称性被打破的非周期性排列的二级结构元素（SSE），我们推导出通过计算的序参量，$P_{2}$。我们发现折叠结构是向列型液滴，具有广泛的$P_{2}$分布。我们认为，非零值的$P_{2}$，导致安排的SSE，可以抵抗机械力，这是一个要求变构蛋白。这种蛋白质在某些区域抵抗机械力，而在其他区域是柔性的，响应于配体（氧、ATP或其他小分子）的结合，将信号从蛋白质的一个区域传递到另一个区域（超距作用）。
2021-02-27 cond-mat.soft q-bio.BM
Discrete breathers in protein secondary structure
肽链的刚性在其平衡动力学的作用进行了研究，在一个现实的模型与严格的微观衍生的耦合相互作用势和有效的现场电位。计算了三种主要类型蛋白质二级结构的耦合相互作用，表征了链刚性和有效在位势。耦合相互作用被发现是令人惊讶的弱，但不同的性质：排斥的α-螺旋和反平行β-折叠结构和吸引力的平行β-折叠结构。有效在位势对α螺旋和反平行β折叠是硬势，对平行β折叠是软势。在所有三种类型的蛋白质二级结构中，由于耦合相互作用的减弱，可以存在与扭转（二面角）角振荡相关的稳定的锯齿形离散呼吸器（DB）。然而，由于已知蛋白质对远红外辐射（IR）的吸收需要仅在α-螺旋中发生的相当长的氢键链的存在，因此可以得出结论，以这种方式激发DB在α-螺旋中是可能的，而在β-折叠结构中似乎几乎不可能。对谢等最近的蛋白质远红外激光脉冲光谱实验提出了解释。根据这些实验，在115 cm ^{-1}的范围内获得了α螺旋中DB的频率。
2005-04-28 cond-mat.soft nlin.PS q-bio.BM
Target-Specific De Novo Peptide Binder Design with DiffPepBuilder
本文提出DiffPepBuilder，利用SE(3)-等变扩散模型和PepPC-F数据集从头协同设计靶标特异性肽序列与结构，并通过引入二硫键增强稳定性，在召回率、界面质量和多样性上优于现有方法。
2024-09-02 q-bio.BM
A new method for binary classification of proteins with Machine Learning
University of Florence（佛罗伦萨大学）；University of Perugia（佩鲁贾大学）
在这项工作中，我们着手寻找一种使用深度学习方法对蛋白质结构进行分类的方法。我们的人工智能已经过训练，可以识别从蛋白质数据库（PDB）数据库中推断出来的复杂生物分子结构，并将其重新处理为图像;为此，已经使用预先训练的卷积神经网络（如InceptionResNetV 2或InceptionV 3）进行了各种测试，以便从这些图像中提取重要特征并正确分类分子。因此，将对各种网络的性能进行比较分析。
2021-11-03 cs.LG q-bio.BM
A glance into the evolution of template-free protein structure prediction methodologies
使用计算方法预测蛋白质结构已经探索了二十多年，为比较建模，abintio建模和结构细化协议中的算法的更集中的研究和开发铺平了道路。在基于模板的建模方案中已经取得了巨大的成功，而涉及无模板建模的策略仍然落后，特别是对于较大的蛋白质（> 150 a.a.）。随着时间的推移，在从头计算蛋白质结构预测方法中已经观察到各种改进，最近的改进归因于使用深度学习方法从其氨基酸序列构建蛋白质主链结构。这篇综述强调了蛋白质结构无模板建模的主要策略，同时讨论了每个策略下开发的一些工具。它还将简要评论随着时间的推移在蛋白质从头建模领域观察到的进展，如通过CASP平台的演变所看到的。
2020-04-24 q-bio.BM q-bio.QM
Stochastic kinetics of viral capsid assembly based on detailed protein structures
我们提出了一个通用的计算框架，用于模拟病毒衣壳组装，这是定量和特异性的。从包含原子坐标的PDB文件开始，该算法基于图的刚性建立了蛋白质寡聚体的粗粒度描述。这些减少蛋白质的描述中使用的一个扩展的Gillespie算法调查的组装过程的随机动力学。从扩散Smoluchowski方程快速凝固，修改，以考虑水屏蔽和蛋白质结构的关联率。解离速率是通过将低聚物的分裂解释为类似于从多维井中逃逸的图形分区过程而得出的。这个模块化的框架是定量的，但计算上容易处理，有少量的物理参数。该方法说明使用两种不同的病毒被证明是遵循定量不同的组装途径。我们还展示了如何在这个模型中的准稳态动力学的组装可以被描述为一个马尔可夫级联过程中，只有少数中间体和一小部分的途径。所观察到的途径和中间体可以与衣壳寡聚物的结构和能量特性后验相关。
2006-10-28 q-bio.BM q-bio.QM
Comparative Analysis of RNA Families Reveals Distinct Repertoires for Each Domain of Life
RNA世界假说，即RNA基因组和催化剂先于DNA基因组和遗传编码的蛋白质催化剂，一直是地球生命早期进化模型的核心。这种模型的一个关键部分是生命进化的最早阶段与现存谱系的RNA库之间的连续性。一些评估似乎与多样化的RNA世界一致，但现代RNA和RNA世界之间的直接连续性尚未被证明为大多数RNA家族，而且，有趣的是，许多RNA功能似乎在其分布中受到限制。尽管对RNA家族可能的古老性进行了大量讨论，但尚未对RNA家族分布进行系统分析。为了绘制已知RNA家族的广泛进化历史，我们对Rfam 10数据库中跨越1446个家族的超过300万个RNA注释进行了比较基因组分析。我们报告说，99%的已知RNA家族仅限于一个单一的生活领域，揭示了每个领域的离散剧目。对于存在于一个以上结构域中的1%的RNA家族/氏族，超过一半显示出水平基因转移的证据，其余的显示出垂直痕迹，表明在最后的普遍共同祖先（LUCA）中存在复杂的蛋白质合成机制，并与最古老的蛋白质编码基因的进化历史相一致。然而，有限的域间转移和几个RNA家族表现出明显的古老性预测下RNA世界的连续性，我们的研究结果表明，大多数现代细胞RNA库主要是在一个特定的域的方式演变。
2012-09-07 q-bio.BM q-bio.GN q-bio.PE
Atomic-accuracy prediction of protein loop structures through an RNA-inspired ansatz
一致性预测生物聚合物结构在原子分辨率单独从序列仍然是一个困难的问题，即使是小的子段的大蛋白质。在比较建模和蛋白质设计中经常出现的这种环预测挑战，当环长度超过10个残基并且如果周围的侧链构象被擦除，则可能变得难以处理。本文介绍了一种基于“逐步ansatz”的建模策略，最近开发的RNA建模，假定任何现实的全原子分子构象可以建立由残基的残基逐步枚举。当利用Rosetta框架中的动态编程类递归时，所得到的逐步组装（SWA）协议能够以数千CPU小时的显著但可实现的成本对12个残基循环进行枚举采样。在先前建立的基准中，SWA恢复了20个循环中19个循环的亚埃精度的晶体学构象，而KIC建模的20个循环中有14个循环的计算能力相当。此外，SWA对生物学文献中突出显示的另外一组15个环给出了高准确度结果，因为它们的不规则性或不寻常的长度。成功的例子包括顺式-Pro接触转角、穿过其他侧链隧道的环和长度高达24个残基的环。剩余的问题情况下，罗塞塔所有原子能量函数的不准确性。在另外五个盲测中，SWA实现了亚埃精度模型，包括在蛋白质/RNA结合界面中的首次成功，即第四次RNA谜题竞赛中的YbxF/扭结-转弯相互作用。这些结果建立了全原子计数作为蛋白质结构的系统方法，可以利用高性能计算和物理上真实的能量函数来更一致地实现原子分辨率。
2013-05-24 q-bio.BM
Predicting protein variants with equivariant graph neural networks
University of Cambridge（剑桥大学）
该研究针对蛋白质变体预测中结构与序列方法对比的空白，对比了EGNNs与序列方法识别潜力氨基酸突变的能力，发现结构方法训练数据更少但性能相当，且结合标记数据的趋势与序列预训练模型相似。
2023-07-24 cs.LG q-bio.BM
Of sequence and structure: Strategies of protein thermostability in evolutionary perspective
在这项工作中，我们采用各种分析方法（展开模拟和比较分析的结构和序列的嗜热生物的蛋白质组），以表明生物体可以遵循两个主要的嗜热适应策略：（i）一般，非特异性，基于结构，当某些嗜热生物的蛋白质组显示出显着的结构偏向于蛋白质的更高的紧凑性。在这种情况下，热稳定性是通过更大的稳定接触的总数来实现的，其中没有一个可能是特别强的，和（ii）特异性的，基于序列的，由此应用旨在加强特定类型的相互作用（例如静电）的序列变化，而不显著改变蛋白质的结构。特定（超）嗜热物种的进化历史和环境条件直接决定了某种策略的选择：直接在热环境中进化的古代超嗜热生物主要采取基于结构的策略，而后来进化的生物的嗜热适应则是其对热环境的同化的结果，它们采取特定的、基于序列的嗜热适应策略。
2004-12-03 q-bio.BM q-bio.PE
Network rigidity at finite temperature: Relationships between thermodynamic stability, the non-additivity of entropy and cooperativity in molecular systems
提出了一种统计机械距离约束模型（DCM），明确占网络刚性之间的限制系统内存在。约束的特点是局部微观自由能函数。允许热波动约束的拓扑重新安排。配分函数是通过结合微观自由能的个人约束使用网络刚性作为一个潜在的远程机械相互作用-给出了定量解释的非加性组分熵表现在分子系统。两个精确解决的二维玩具模型，代表灵活的分子，可以进行构象变化的阐述概念，并概述DCM计算方案适用于许多类型的物理系统。有人提出，网络刚性在平衡能量和熵的生物聚合物，如蛋白质的自由能的贡献中起着核心作用。作为示范，距离约束模型是精确求解的α-螺旋线圈过渡均匀肽。将温度和大小无关的模型参数拟合到蒙特卡罗模拟数据，其包括气相长度为10的肽和水中长度为10、15、20和30的肽。将DCM与Lifson-Roig模型进行比较。据发现，网络刚性提供了一种机制，协同分子结构，包括他们的能力，自发自组织。特别是，形成一个特征的拓扑结构的约束与最可能的微观状态在不同的热力学条件下变化。
2003-09-09 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech q-bio.BM
The curious case of A31P, a topology-switching mutant of the Repressor of Primer protein : A molecular dynamics study of its folding and misfolding
Democritus University of Thrace（德谟克利特色雷斯大学）
研究探讨了A31P突变如何改变Repressor of Primer蛋白的结构拓扑，通过分子动力学模拟揭示了该突变导致的结构不稳定性和折叠机制。
2024-04-01 q-bio.BM
Towards Quantitative Classification of Folded Proteins in Terms of Elementary Functions
比较分类方案为理解蛋白质的几种方法提供了良好的基础，包括预测其结构和生物功能之间的关系。但是，将描述蛋白质从其组织良好的二级结构开始并且通常涉及直接人类参与的分类方案与基于原子水平物理学的方法相结合仍然是一个挑战，其中蛋白质基本上只不过是相互作用的碳，氢，氧和氮原子的集合。为了将这两种互补的蛋白质方法联系起来，需要引入概念上新颖的工具。在这里，我们解释了整个折叠蛋白质的几何形状可以用一个单一的显式基本函数来描述，这是从非线性物理系统中熟悉的，它被称为扭结孤子。我们的方法使层次结构的信息转换成定量的形式，允许折叠的蛋白质的特点是在原则上计算从原子水平的考虑，在一个小数目的全局参数。作为一个例子，我们详细描述了肌红蛋白1 M6 C的自然折叠出现从一个非常高的原子级精度的扭结孤子的组合。我们还验证了我们的方法描述了较长的环和连接$α$ -螺旋与$β$ -链的环，具有相同的整体准确性。
2010-12-02 cond-mat.soft physics.bio-ph q-bio.BM
DISPROTBENCH: Uncovering the Functional Limits of Protein Structure Prediction Models in Intrinsically Disordered Regions
Institute for Clarity in Documentation（清晰文档研究所）；Inria Paris-Rocquencourt（巴黎-罗克琴堡研究所）；Rajiv Gandhi University（拉贾·甘地大学）；Tsinghua University（清华大学）；Palmer Research Laboratories（帕勒研究实验室）
DISPROTBENCH通过引入功能不确定性敏感度度量，揭示蛋白质结构预测模型在内源性无序区域的功能限制及预测不确定性对下游任务的影响。
2026-02-10 cs.LG q-bio.BM
3-10 and Pi-Helices: Stochastic Events on Sequence Space; Reasons and Implications of their Accidental Occurrences across Protein Universe
考虑到所有可用的非冗余蛋白质结构在不同的结构类别，本研究确定的概率特性，描述了几个方面的出现3（10）和π螺旋的蛋白质。3（10）和Pi螺旋的出现情况表明，它们的存在遵循一级结构上的泊松流;这意味着，它们的出现情况是罕见的，随机的和偶然的。3（10）和Pi-螺旋连续出现之间的序列间隔的结构类特异性统计分析表明，这些可以最好地描述伽马和指数分布，跨结构类。3（10）、Pi和α-螺旋中非甘氨酸和非脯氨酸残基的归一化百分比的比较研究揭示了在Ramachandran图谱的不允许、慷慨和允许区域中3（10）和Pi-螺旋残基的相当高的比例。从进化的角度对这些发现进行探讨，清楚地表明3（10）螺旋和π-螺旋应被适当地看作是长时间尺度上的进化中间体，因为不仅α-螺旋构象，而且“转角”的可能性也是相等的。因此，3（10）和π-螺旋的偶然和随机性质，以及它们的进化非保守性，可以从一个不变的定量框架来描述和解释。本文还研究了以前提出的关于3（10）螺旋和π螺旋的两个假设的正确程度。除此之外，提出了一种新的算法来区分相关序列，该算法可靠地研究了蛋白质二级结构的进化距离。
2011-12-20 q-bio.BM q-bio.QM
Reoccurring patterns in hierarchical protein materials and music: The power of analogies
由简单的纳米级构件组成的复杂的分级结构形成了大多数生物材料的基础。在这里，我们演示了如何在看似不同的领域之间的类比，使一般原则的理解，在分层系统中出现的功能特性，类似于一个类比学习过程。具体来说，像蜘蛛丝这样的自然分层材料在其分层结构和功能方面表现出与古典音乐相当的特性。作为一个比较工具，在这里，我们应用层次本体日志（olog），遵循严格的数学公式的基础上范畴理论，提供一个有见地的系统表示，通过表达知识的概念图。我们解释了类比创造的过程，在几个层次上绘制连接，并确定类似的模式，管理的层次系统丝绸和音乐的结构，并讨论了纳米技术的派生类比的影响。
2011-11-22 math.CT physics.soc-ph q-bio.BM
Quantum Algorithm for Protein Structure Prediction Using the Face-Centered Cubic Lattice
本研究首次提出基于面心立方晶格的蛋白质结构预测量子算法，采用PolyFit和VQEC两种方法，在IBM量子计算机上成功恢复KLVFFA序列基态，并证实新Heron R2架构使预测性能提升近两至三倍。
2025-07-11 q-bio.BM quant-ph
Learning Latent Protein Languages for Autoregressive Generation
University of Missouri（密苏里大学）；University of Southern California（南加州大学）
本文提出两种潜在蛋白质语言（PLL和SLL），通过自回归Transformer预训练，在序列生成、结构预测和骨架生成上显著优于氨基酸模型，并支持快速采样。
2026-10-06 cs.LG q-bio.BM
