Wolumes - An algorithm to compute the volume of atoms and residues in proteins
Wolumes是一个用标准C语言编写的快速独立的计算机程序，可以测量蛋白质中的原子体积。它的算法是一个简单的离散化的空间，通过一个网格的点在0.75埃，从对方，它使用了一组范德华半径优化蛋白质原子。通过将计算值与来自蛋白质数据库的非冗余子集的分布进行比较，新方法允许识别异常大/小的原子和残基。源代码是免费提供的，还有一些例子。
2014-06-12 q-bio.BM
Small-world communication of residues and significance for protein dynamics
不仅残基的位置对蛋白质的功能和稳定性至关重要，而且它们之间的相互作用也至关重要。我们举例说明，通过使用一组595个非同源蛋白质的网络建设，定期包装保存在短程相互作用，但短的平均路径长度是通过一些远程接触。因此，介于规则性和随机性两个极端之间，折叠蛋白质中的残基根据“小世界”拓扑分布。使用这种拓扑结构，我们表明，无论蛋白质的大小，核心残基具有相同的本地包装安排。此外，我们发现，平均最短路径长度是高度相关的残基波动，提供了一个链接之间的空间排列的残基和蛋白质动力学。
2003-08-01 cond-mat.soft q-bio.BM
Estimation of Amino Acid Residue Substitution Rates at Local Spatial Regions and Application in Protein Function Inference: A Bayesian Monte Carlo Approach
蛋白质的氨基酸序列为推断远缘系统发生关系和预测蛋白质功能提供了丰富的信息。估计来自氨基酸序列的残基置换的速率矩阵也是重要的，因为速率矩阵可用于开发用于序列比对的评分矩阵。在这里，我们使用一个连续时间马尔可夫过程来模拟残基的替代率，并发展了一个贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗方法估计率。我们使用模拟的人工蛋白质序列验证我们的方法。由于不同的局部区域，如结合表面和蛋白质的内部核心经历不同的选择压力，由于功能或稳定性的限制，我们使用我们的方法来估计局部区域的替代率。我们的研究结果表明，取代率是非常不同的残留物在掩埋的核心和残留物上的溶剂暴露的表面。此外，结合表面上的其余蛋白质也具有非常不同的残基取代率。基于这些发现，我们进一步开发了一种方法，用于蛋白质功能预测的表面匹配使用来自估计的取代率位于结合表面上的残基的评分矩阵。我们的例子表明，我们的方法是有效的识别功能相关的蛋白质，具有整体低序列同一性，一个任务是非常具有挑战性的。
2006-01-13 q-bio.BM
Manipulation of conformational change in proteins by single residue perturbations
使用扰动响应扫描（PRS）技术，我们研究了一组23个蛋白质，显示各种构象运动后配体结合（如剪切，铰链，变构）。在大多数情况下，PRS确定可以被操纵以实现所得构象变化的残基。PRS表明，对于某些蛋白质，结合诱导的构象变化可以通过扰动分散在整个蛋白质中的残基来实现，而在其他蛋白质中，仅限于高度特异性区域的特定残基的扰动是必要的。实验和计算的原子位移之间的相关性总是更好或等效于从弹性网络模型的模态分析中获得的那些。此外，最好的相关性获得后一种方法并不总是出现在最集体的模式。我们表明，成功的模态分析取决于缺乏冗余的路径，存在于蛋白质。因此，PRS表明，几个相关的模式可以同时诱导通过扰动蛋白质上的一个单一的选择残基。我们还详细说明了应用PRS的GroEL和ADK结构的生物相关性，在那里我们表明，其扰动导致精确的构象变化的残基通常对应于那些实验确定的功能重要。
2010-02-12 q-bio.BM
Interrelationship Between Protein Electrostatics and Evolution in HCV and HIV Replicative Proteins
蛋白质静电已被证明在蛋白质功能中起着至关重要的作用，许多功能上重要的氨基酸残基表现出与正常氨基酸残基不同的静电状态。具有改变的静电状态的残基可以通过存在被2个或更多个pK单位扰动的pKa值来鉴定，并且已经证明这些残基在催化、配体结合和蛋白质稳定性中起关键作用。在HCV解旋酶和聚合酶，以及HIV逆转录酶，高度保守的区域被证明拥有更大的数量和幅度的扰动比保守程度较低的区域，这表明有一个相互关系存在蛋白质静电和进化之间。
2008-10-10 q-bio.BM
Structural and evolutionary tunnels of pairwise residue-interaction symmetries connect different structural classes of proteins
研究76个最常见的结构域中的所有非冗余蛋白质，目前的工作试图破译潜在的模式，其特征在于可接受和不可接受的对称性残基相互作用的功能蛋白质。我们报告说，切割的结构类，一组选择成对的相互作用是普遍青睐的几何和进化的限制，被称为“可接受的”结构和进化隧道，分别。残基-残基相互作用的一个同样小的子集，“不可接受的”结构和进化的隧道，被发现是普遍不喜欢的结构和进化的限制。在可接受的结构和进化隧道之间检测到非平凡的重叠，在不可接受的结构和进化隧道之间也是如此。隧道的一个子集被发现具有同等的相对重要性，在结构上和进化上，在不同的结构类。MET-MET隧道被检测到是普遍最不可接受的结构和进化的限制，而ASP-LEU隧道被认为是最接近的近似是普遍最可接受的。结构和进化隧道中的残留种群被发现是独立的个体残留物的立体化学性质。有人认为，隧道是新兴的功能，连接程度的对称残基-残基相互作用的四级结构组织的水平。
2013-08-22 q-bio.BM
Variants of intrinsic disorder in the human proteome
在本文中，我们提出了一个简单的操作定义的变体无序蛋白质，以人类蛋白质组作为案例研究。重点是主要是非结构化的蛋白质和蛋白质，其中包含长的非结构化区域容纳在一个整体的折叠结构之间的区别。我们特别区分：i）非无序蛋白质（NDP），其所有残基都是有序的，或者不具有长于30个残基的无序片段，也不具有多于30%的无序残基; iii）固有无序的蛋白质（IDP），其具有至少一个长于30个残基的无序区段并且其30%以上的残基是无序的; iv）具有片段化紊乱的蛋白质（FRAG_IDP），其不具有长于30个残基的无序片段，但尽管如此，至少有30%或更多的残基被预测为无序的。这些变体的潜在用途在几组疾病相关蛋白质中进行了检查。我们的主要结论指出，IDRP更类似于NDP比IDPs。IDRP和NDP具有类似的功能库，并且可能共享与底物相互作用的锁和钥匙机制。IDRP和IDP在人类疾病相关蛋白中存在差异。IDRP可能在复杂疾病的发展中不起特定作用，因为它们在疾病相关蛋白质和整个人类蛋白质组中的频率相似。国内流离失所者可能在癌症、神经退行性疾病、甲状腺和肝脏疾病的出现中发挥作用。
2016-11-18 q-bio.BM
Structure fluctuations and conformational changes in protein binding
结构波动和构象变化伴随着所有涉及大分子的生物过程。本文提出了一种基于蛋白质中残基质心的归一化平衡波动和结合时侧链构象变化的统计分析的蛋白质残基分类。应用简正波分析和弹性网络模型计算了一组蛋白质复合物的残基波动，并进行了残基分类。与基于归一化B因子的分类比较表明，B因子可能低估了溶剂中蛋白质的灵活性。我们的分类表明，蛋白质环和无序的片段富含高度波动的残基和耗尽弱波动的残基。为了计算二面角分布函数，位形空间通过立方网格划分成单元。蛋白质缔合对分布函数的影响取决于氨基酸类型和二面角空间中的网格步长。对于大多数残基，二面角的变化从近主链的二面角到最远的二面角增加。平均而言，五分之一的界面残基改变旋转异构体的状态结合后，而其余的界面残基进行本地rerereaderministration内相同的旋转异构体。
2011-10-24 physics.bio-ph q-bio.BM
Are residues in a protein folding nucleus evolutionarily conserved?
理解蛋白质折叠和进化是如何相互影响的是很重要的。基于熵计算的几项研究关联了残基参与折叠核和序列保守性的实验测量，得出了不同的结论。在这里，我们报告的折叠核保守性的分析，使用一个进化模型替代熵为基础的方法。我们采用了一个连续时间的密码子替换马尔可夫模型来区分突变固定的进化和突变固定的机会。该模型考虑了密码子频率的偏差，倾向于转换而不是颠换的偏差，以及明确的系统发育信息。我们使用在单个残基位点的同义取代与非同义取代的比率$ω$来测量选择压力。使用{ \sc Paml}方法（一种最大似然估计器）估计$ω$值。我们的研究结果表明，在蛋白质折叠核的动力学参与程度之间的相关性很小，通过实验$ϕ$ -值和选择压力测量由$ω$ -值。此外，两个随机化测试未能显示折叠核残基比整个蛋白质明显更保守。这些结果表明，在密码子替换的水平上，没有迹象表明折叠核残基比其他残基显著更保守。我们进一步重建了折叠核的候选祖先残基，并提出了可能的试管突变研究的古老折叠核。
2003-11-10 q-bio.BM
CrossBind: Collaborative Cross-Modal Identification of Protein Nucleic-Acid-Binding Residues
针对现有蛋白质分析方法易忽略语义或几何信息的问题，提出融合蛋白几何结构与序列先验的跨模态方法CrossBind，在DNA/RNA数据集上结合残基预测性能显著优于现有SOTA方法。
2023-12-20 q-bio.BM
Inter-residue, inter-protein and inter-family coevolution: bridging the scales
相互作用的蛋白质在多个但相互关联的尺度上共同进化，从残基-残基到蛋白质-蛋白质到家族-家族水平。最近积累的大量序列数据允许开发新的，数据驱动的计算方法。值得注意的是，这些方法可以在一个单一的统计框架内桥接尺度。虽然目前主要应用于单一尺度上的孤立问题，但它们在进化信息、结构系统生物学方面的巨大潜力正在稳步显现。
2019-06-24 physics.bio-ph q-bio.BM q-bio.MN
Energetic frustrations in protein folding at residue resolution: a simulation study of homologous immunoglobulin-like \b{eta}-sandwich proteins
非天然残基相互作用是近年来蛋白质折叠研究的热点。实验和理论研究已经开始捕捉可能主导蛋白质折叠关键事件的非天然接触。然而，由于复杂的折叠机制，非天然残基间相互作用引起的能量挫折没有系统地表征。最近，我们研究了一组同源的全α蛋白质的折叠，发现基于非天然接触的能量挫折与蛋白质天然接触网络密切相关。在本文中，我们研究了九个同源的免疫球蛋白样（Ig-like）\b{eta} -夹心蛋白的折叠和检查所造成的非天然残基间相互作用的能量挫折，基于分析的残余φ值和接触地图的过渡态系综。蛋白质共享相似的三级结构，从而最小化蛋白质折叠中的拓扑挫折差异，并突出显示由疏水-疏水突变引起的能量挫折的影响。我们的计算表明，充满活力的挫折有高度异质性的影响，大多数二级结构的折叠和折叠之间的相关性不同的折叠补丁的\b{eta}夹心蛋白。模拟结果显示，在\b{eta} -三明治结构域中，能量挫折和天然接触网络之间存在强烈的相互作用，这确保了\b{eta} -三明治结构域遵循共同的折叠机制。我们的研究结果表明，\b{eta}夹心蛋白的折叠过程可能会重新设计，通过仔细操纵残基水平的能量挫折。
2017-01-27 physics.bio-ph q-bio.BM
The effect of point mutations on energy conduction pathways in proteins
利用简单的弹性网络模型对心肌Ryanodine受体RyR 2 N端173个氨基酸结构域的能量响应性残基进行了鉴定。以相关方式响应于空间相邻残基的波动的残基指定通过蛋白质的氢键路径。蛋白质的进化保守残基都位于这条路径上或其附近。该路径的所有残基要么位于蛋白质的两个Mir结构域上，要么与它们氢键结合。基于对另一种钙通道受体--三磷酸肌醇受体（IP 3R）的弹性网络分析结果，提出了两个钙结合残基E171和E173为潜在的结合区域。对导致A77 V突变的RyR 2的疾病的分析表明，该路径被某些残基的能量响应性的丧失所破坏。
2011-11-22 physics.bio-ph q-bio.BM
How pairwise coevolutionary models capture the collective residue variability in proteins
通过直接偶联分析（DCA）构建的同源蛋白质家族的全局共进化模型最近特别受到欢迎，这是由于它们能够仅从序列信息准确地预测残基-残基接触，从而促进三级和四级蛋白质结构预测。最近，它们也被用于预测蛋白质中氨基酸取代的适应性效应，以及预测进化保守的蛋白质相互作用。这些模型基于两个目前不合理的假设：（a）不同位置的氨基酸使用的相关性是由直接偶联网络共同产生的;（b）成对偶联足以捕获氨基酸变异性。在这里，我们提出了一个高度精确的推理方案的基础上玻尔兹曼-机器学习，这使我们能够系统地解决这些假设。我们展示了相关性是如何建立在一个高度集体的方式由大量的耦合路径，这是基于蛋白质的三维结构。我们进一步发现，成对的共同进化模型捕获的集体残基变异跨同源蛋白质，即使是数量不施加的推理程序，如三个残基的相关性，蛋白质家族在序列空间中的聚类结构或同源物之间的序列距离。这些研究结果强烈表明，成对的共同进化模型实际上是足以准确地捕捉同源蛋白质家族中的残基变异。
2018-01-12 cond-mat.stat-mech q-bio.BM q-bio.QM
BEER: Biochemical Estimator and Explorer of Residues -- A Comprehensive Software Suite for Protein Sequence Analysis
BEER是一个跨平台蛋白质序列分析软件套件，通过图形界面接受多种输入并即时计算理化指标，提供交互式可视化，支持多链比较，能在1秒内分析1万残基序列。
2025-04-29 q-bio.BM
Predicting Residue-wise Contact Orders of Native Protein Structure from Amino Acid Sequence
残基接触序（RWCO）是一种新的一维蛋白质结构，它表征了蛋白质之间长程接触的程度。我们最近发现，一组三种类型的一维结构（二级结构，接触数，和RWCO）包含足够的信息重建蛋白质的三维结构。目前，已有从氨基酸序列预测二级结构和接触数的方法，但还没有针对RWCO的预测方法。此外，影响RWCO的氨基酸的性质还不清楚。在这里，我们提出了一种基于线性回归的方法来预测RWCO从氨基酸序列，并分析回归参数，以确定与RWCO相关的属性。本方法实现了显着的相关性0.59之间的本地和预测RWCO的平均。RWCO预测的一个不寻常的特征是26个残基的非常大的最佳半窗口大小。局部序列片段的中心和近中心残基的回归参数与接触数预测高度相关，因此与疏水性高度相关。
2005-01-12 q-bio.BM
Contact and first layer residues prediction in protein dimers using the Gaussian Network model with adjustable number of fast modes
蛋白质之间的相互作用很难破译。蛋白质-蛋白质相互作用是难以解决的问题，因为它们不像蛋白质-DNA或蛋白质-脂质相互作用那样基于电荷类型的差异。在这篇手稿中，我们提出了几种方法，旨在识别接触及其相邻的第一层残留物。该方法是基于通过高斯网络模型（GNM）的简正模式的简化分析。该方法根据目标（接触和第一层残基）的预测和预期数量的比较，调整分析中使用的模式数量。如果预测的数量超出给定蛋白质序列长度的范围，则增加或减少加权和计算中使用的模式的数量。这些方法平均能够识别50%以上的目标。与此同时，它们产生略高于40%的误报。他们也相当成功地识别Vakser诱饵集的近本地诱饵。这里描述的结果表明，动力学活性残基在蛋白质-蛋白质相互作用中是重要的。所描述的GNM分析还表明，两个相互作用的链通常表现出相反的行为。虽然其中一个伴侣的结合表面是刚性和稳定的，但另一个伴侣的界面区域更灵活。
2013-12-28 cond-mat.stat-mech q-bio.BM
On the performance of combined dichotomic predictors of natively unfolded proteins
单折叠预测和组合评分的性能进行了严格的评估。我们测试平均包装，平均成对能量和新的指数gVSL 2的743折叠蛋白质和81天然未折叠蛋白质的数据集。这些预测器具有与其他提出的方法相当甚至更好的单独性能。我们在这里介绍一个严格一致的分数S_{SU}，结合它们，但留下未定的那些序列不同的两个单一的预测分类。单个预测因子在从S_{SU}留下的未分类蛋白质中清除的数据集上的性能显著增加，表明未分类蛋白质主要是错误预测。氨基酸组成是这些预测因子考虑的主要决定因素，因此未分类的蛋白质具有与折叠和未折叠状态相容的组成。这就是为什么从这些模糊的蛋白质中清除数据集可以提高单个预测器的性能。通过S_{SU}预测，在三个王国中天然未折叠的蛋白质百分比为：细菌为4.1%，细菌为1.0%，真核生物为20.0%;与先前的测定结果一致。有证据表明，天然未折叠蛋白质的数量与基因组中蛋白质的总数之间存在一个比例律，临界指数的第一次估计为1.95 +-0.21
2010-12-29 q-bio.BM
AmoebaContact and GDFold: a new pipeline for rapid prediction of protein structures
从蛋白质的氨基酸序列可以预测氨基酸残基之间的天然接触，预测的接触信息可以辅助从头蛋白质结构预测。在这里，我们提出了一个新的管道的残基接触预测AmoebaContact和接触辅助文件夹GDFold快速蛋白质结构预测。与利用人类设计的神经网络的主流接触预测器不同，AmoebaContact采用了一组通过自动搜索发现的最佳接触预测的网络架构，并预测一系列截止点处的残留接触。与传统的仅使用得分最高的接触对的接触辅助文件夹不同，GDFold在可微损失函数中考虑来自AmoebaContact预测结果的所有残基对，并使用梯度下降算法优化原子坐标。AmoebaContact和GDFold的组合允许快速重建蛋白质结构，具有与最先进的蛋白质结构预测方法相当的模型质量。
2019-05-28 q-bio.BM
Prediction of protein allosteric signalling pathways and functional residues through paths of optimised propensity
变构作用通常是指通过分子在与正构位点不同的（通常是远端的）位点处的结合来调节蛋白质活性的机制。变构调节在自然界中的普遍存在及其在药物设计和筛选方面的潜力使得变构研究具有不可估量的价值。然而，挑战仍然存在，因为很少有计算方法可用于有效地预测变构位点，识别变构中涉及的信号传导途径，或帮助设计靶向这些位点的合适分子。最近，键到键的倾向分析已被证明成功地识别变构网站的一个大的和不同的组的蛋白质的正构位点和它的配体的知识单独使用网络分析应用于能量加权的原子蛋白质图。为了解决信号通路的识别，我们在这里提出了一种方法来计算和评分路径的优化倾向，连接的正构位点与识别的变构位点，并确定关键的残基，有助于这些路径。我们展示了三种研究充分的变构蛋白的方法：h-Ras，caspase-1和3-磷酸肌醇依赖性激酶-1（PDK1）。确定了正构和变构位点中的关键残基，并与实验结果一致，还揭示了该途径中的关键信号残基，从而为药物设计提供了替代靶点。通过使用计算的路径分数，我们也能够区分不同的变构调节剂的活性。
2022-07-14 q-bio.BM
Encoding protein dynamic information in graph representation for functional residue identification
National Taiwan University（台湾大学）
蛋白质功能预测的最新进展利用基于图的深度学习方法将蛋白质的结构和拓扑特征与其分子功能相关联。然而，蛋白质在体内不是静态的，而是动态的分子，它们为了功能目的而改变构象。在这里，我们应用正常模式分析天然蛋白质的构象和增强蛋白质图之间的动态相关的残基对连接边缘。在多标签函数分类任务中，我们的方法基于这种动态信息表示展示了显着的性能增益。建议的图神经网络，ProDAR，增加了残基水平的注释的可解释性和概括性，并鲁棒地反映了蛋白质的结构细微差别。我们阐明了动态信息的重要性，在图形表示通过比较类激活图的hMTH 1，nitrophorin，和SARS-CoV-2受体结合域。我们的模型成功地学习了蛋白质的动态指纹，并精确定位了功能影响的残留物，具有广泛的生物技术和制药应用的巨大潜力。
2022-06-10 cond-mat.soft cs.LG physics.atm-clus
A modular Fibonacci sequence in proteins
蛋白质片段seqlet典型地以约10个氨基酸残基位置为特征，所述位置固定在保守取代内，但通常由许多具有任意残基含量的规定缺口隔开。通过根据相关密码子编号序列定量一般氨基酸残基序列，我们在具有3个或4个保守氨基酸取代的连续无间隙10-残基seqlet中发现了精确的模块化Fibonacci序列。这个模块化斐波那契序列是真正的生物物理，因为它在SWISS-Prot/TrEMBL天然蛋白质数据库中出现了9次。
2004-09-30 q-bio.BM q-bio.GN
Topological features of proteins from amino acid residue networks
天然折叠的拓扑特性，从160个低同源性蛋白质的统计分析，涵盖了四个结构类。这是通过分析与相应的氨基酸残基网络相关的量的一个、两个和三个顶点联合分布来完成的。强调氨基酸残基的疏水性，导致其质心的定义为顶点，在这个接触网络模型与边缘表示的相互作用。网络分析有助于我们解释实验结果，如疏水尺度和埋藏的可达表面积的网络连接方面的分数。为了探索顶点类型依赖的相关性，我们建立了一个网络的疏水性和极性顶点。该程序给出了球状蛋白拓扑结构的接线图，导致疏水-疏水0.424（5）、疏水-极性0.419（2）和极性-极性0.157（3）残基之间的连接概率。
2006-01-18 physics.bio-ph q-bio.BM
Prediction of residue-residue contacts from protein families using similarity kernels and least squares regularization
City University of Hong Kong（香港城市大学）
本文提出一种快速准确的残基-残基接触预测方法，利用正则化最小二乘法计算残基间的部分相关性，以提高预测精度。
2014-04-25 cs.NA math.NA q-bio.BM
Learning residue level protein dynamics with multiscale Gaussians
CSAIL, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室）；Dept. of Mathematics, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院数学系）
本文提出DynaProt框架，通过多变量高斯方法从静态结构预测蛋白质动力学，实现残基灵活性预测和协方差矩阵重建，具有更少参数和高精度。
2026-04-19 cs.LG q-bio.BM
Fractal Structure of Shortest Interaction Paths in Native Proteins and Determination of Residues on a Given Shortest Path
最短路径的分形结构强烈依赖于残基间相互作用的截止距离。最短路径的维数作为交互截止距离的函数来计算。当步长大于6.8 μ m时，最短路径是自相似的，分形维数为1.12。路径在6.8 μ m以下是多重分形的。遍历最短路径的步骤的数量是一个不连续的功能，在短的截止值的截止大小，显示突然减少到较小的值作为截止距离的增加。当信息沿着最短路径的方向传播时，大量的残基受到影响，因为它们是最短路径残基的相互作用邻居，因此，几个残基扩散地参与信息传输，这可以用本模型来识别。给出了一种确定给定最短路径的剩余的算法，最短路径剩余是信息传输过程中的高访问剩余。这些路径被证明是躺在高熵景观的蛋白质，其中熵是采取增加与丰富的访问节点在信号传输。
2014-07-25 physics.bio-ph q-bio.BM
Demonstrated convergence of the equilibrium ensemble for a fast united-residue protein model
由于蛋白质全原子模拟的时间尺度限制，人们对粗粒度方法产生了浓厚的兴趣。一些方法，如“决议交换”，[E。Lyman等人，物理修订信函96，028105（2006）]可以加速正则全原子采样，但需要适当分布的粗糙系综。因此，我们证明，完全采样确实可以实现在一个充分简化的蛋白质模型，最近开发的收敛性分析验证。该模型考虑了蛋白质骨架的几何形状，刚性肽平面根据原子定义的二面角旋转，但每个残基只有两个自由度（phi和psi二面角）。我们的收敛性分析表明，小蛋白质（在我们的测试中多达89个残基）可以在不到一周的时间内在单个处理器上模拟超过50个“结构去相关时间”。我们表明，波动行为是合理的，以及讨论的应用程序，限制和扩展的模型。
2007-03-24 physics.bio-ph physics.comp-ph q-bio.BM
Identifying critical residues of a protein using meaningfully-thresholded Random Geometric Graphs
Department of Mathematics, Brunel University London（布鲁内尔大学数学系）；The Thomas Young Centre for Theory and Simulation of Materials（泰晤士·扬材料理论与模拟中心）；Department of Bioscience and Bioengineering, Indian Institute of Technology（印度理工学院生物科学与生物工程系）；Department of Mathematics, University of York（约克大学数学系）
针对蛋白质关键残基识别问题，提出基于Cramer's V相关矩阵学习RGG的三种方法（有机阈值节点度、后验概率差排序、动态节点度），并与实验确定的关键残基对比验证。
2025-05-28 cs.LG q-bio.BM stat.ML
Residue network in protein native structure belongs to the universality class of three dimensional critical percolation cluster
单个蛋白质分子被认为是氨基酸残基的接触网络。一些研究表明，该网络是一个小世界网络（SWN），而其他结果暗示，这是一个分形网络（FN）。然而，SWN和FN在最短路径长度对节点数的依赖性上有本质的不同。在本文中，我们研究了这种依赖性在天然结构的蛋白质的残基接触网络，并表明网络不是SWN，但FN。FN通常具有多个维度的特征。其中，我们着重于三个维度;网络拓扑维数$D_c$，分形维数$D_f$，和频谱维数$D_s$。我们发现蛋白质普遍产生$D_c \approx 1.9$、$D_f \approx 2.5$和$Ds \approx 1.3$。这些值与三维临界渗流团簇中的值惊人地吻合。因此，蛋白质天然结构中的残基接触网络属于三维渗流簇的普适类。关键性与蛋白质天然结构的矛盾性质有关，即，稳定性和不稳定性的共存，这两者都是蛋白质作为分子机器或变构酶发挥作用所必需的。
2008-09-28 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.BM
Towards protein folding pathways by reconstructing protein residue networks with a policy-driven model
本文提出了一种利用合适节点选择和边恢复策略重建蛋白质残基网络的方法，该方法在52种二态折叠蛋白和21种多态折叠蛋白中与已发表的折叠速率强相关，为蛋白质折叠建模提供了新的视角。
2026-04-06 cs.LG q-bio.BM
Protein contact networks at different length scales and role of hydrophobic, hydrophilic and charged residues in protein's structural organisation
蛋白质的三维结构是其组成氨基酸在三维空间中相互作用的结果。以氨基酸为节点，以氨基酸间的相互作用为边，构建了不同长度尺度的蛋白质接触网络。长、短程相互作用由氨基酸在主链上的位置决定，而接触网络是基于氨基酸的三维空间距离构建的。我们进一步将这些网络分为疏水、亲水和带电残基的子网络。我们的分析表明，一个显着更高的百分比的疏水亚簇的长程疏水网络有助于蛋白质在沟通必要的信息，蛋白质折叠一方面;另一方面，疏水亚基的聚集系数值越高，簇在减缓该过程中起主要作用，使得可以通过氨基酸的内部连接性实现必要的局部和全局稳定性残基此外，更高程度的疏水长程相互作用表明它们在蛋白质折叠和稳定性中的作用更大。小范围全氨基酸网络具有层次结构特征。目前的分析与其他证据表明，在蛋白质的三维构象空间中，连接的增长不是通过优先连接或随机连接进化的;相反，它遵循一个特定的结构必要性为基础的指导原则-其中一些相互作用是主要的，而其他的，作为这些主要相互作用的结果是次要的。
2010-07-23 q-bio.BM q-bio.MN
How sticky are our proteins? Quantifying hydrophobicity of the human proteome
蛋白质在折叠过程中倾向于将疏水残基埋在其核心内，以提供蛋白质结构的稳定性并防止聚集。然而，蛋白质确实将一些“粘性”疏水残基暴露于溶剂。这些残基可以发挥重要的功能作用，例如在蛋白质-蛋白质和膜相互作用中。在这里，我们研究如何疏水蛋白质表面是通过提供三个措施的表面疏水性：总疏水表面积，相对疏水表面积，和-使用我们的MolPatch方法-最大的疏水补丁。其次，我们分析了从序列中预测这些措施的难度：通过从NetSurfP2.0中调整溶剂可及性预测，我们获得了THSA和RHSA的良好预测方法，而预测LHP则更困难。最后，我们分析了暴露的疏水表面的影响：我们表明，疏水蛋白通常具有低表达，这表明细胞避免过多的粘性蛋白。
2021-07-25 q-bio.BM
Identification of direct residue contacts in protein-protein interaction by message passing
理解蛋白质相互作用中特异性的分子决定因素是后基因组生物学的一个突出挑战。从数百种细菌基因组序列生成的大型蛋白质数据库的可用性使得可以采用各种统计方法来解决这个问题。在这种情况下，基于协方差的方法已被用来确定相互作用的蛋白质中的氨基酸位置之间的相关性。然而，这些方法具有重要的缺点，因为它们不能区分直接和间接相关的残基。我们开发了一种方法，将协方差分析与全局推理分析相结合，采用统计物理学中的方法。应用于一组> 2，500个细菌双组分信号转导系统的代表，协方差与全局推断的组合成功且稳健地识别了空间上接近的残基对，而无需求助于特设调谐参数，无论是传感器激酶（SK）和响应调节因子（RR）蛋白之间的异源相互作用还是RR蛋白之间的同源相互作用。这种方法的巨大成功说明了全局推理方法在仅基于序列信息识别直接相互作用方面的有效性。我们预计这种方法将很快适用于蛋白质之间的相互作用表面存在于每个基因组只有1个拷贝的测序基因组的数量继续扩大。该方法的应用可显著增加潜在的治疗干预靶点，为阐明蛋白质相互作用的机制奠定基础，为准确预测相互作用蛋白质伴侣奠定基础。
2009-01-09 cond-mat.stat-mech q-bio.BM q-bio.QM
ProtIR: Iterative Refinement between Retrievers and Predictors for Protein Function Annotation
Mila - Québec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所）；Université de Montréal（蒙特利尔大学）；IBM Research（IBM研究院）；HEC Montréal（蒙特利尔高等商学院）；CIFAR（加拿大高级研究所）
针对蛋白质功能注释任务，提出变分伪似然框架ProtIR，通过在功能预测器与检索器间迭代细化知识以结合两者优势，无需大规模预训练即取得约10%性能提升，媲美蛋白质语言模型方法。
2024-02-10 cs.LG q-bio.BM
Protein token: a dynamic unit in protein interactions
在本研究中，我们引入了一个新的单位，命名为“蛋白质标记”，作为一个动态的蛋白质结构单元的蛋白质相互作用。与传统的结构单元不同，蛋白质标记不是基于残基的顺序或空间排列，而是包括在蛋白质相互作用期间参与协同构象变化的远程残基。蛋白质标记在Ras GTP酶上的应用揭示了存在于超家族中的各种标记。H-Ras与其不同的调节子和效应子相互作用时，发现了不同的标记组合，为Ras超家族的多功能性提供了可能的线索。因此，蛋白质标记理论为研究蛋白质相互作用提供了一种新的途径，具有广泛的应用前景。
2018-09-27 q-bio.BM
PRIMRose: Insights into the Per-Residue Energy Metrics of Proteins with Double InDel Mutations using Deep Learning
Western Washington University（西华盛顿大学）
PRIMRose通过深度学习分析蛋白质中双重InDel突变的每残基能量变化，提供更精确的结构和功能影响预测。
2025-12-06 cs.AI cs.LG cs.NE
Assessment of hydrophobicity scales for protein stability and folding using energy and RMSD criteria
从头预测蛋白质折叠是一个开放的科学挑战。许多折叠模型和力场已经开发，但都面临着困难收敛到本地构象。疏水性尺度（HS）在这种模拟中起着至关重要的作用，因为它们定义了蛋白质残基之间的能量相互作用，从而确定了能量上有利的构象。虽然多年来已经使用各种方法开发了许多HS，但令人惊讶的是，量表在将疏水性指数分配给各种残基时显示出非常弱的一致性。在这项工作中，几个HS系统地评估通过原子蒙特卡罗模拟折叠的小蛋白质，通过将感兴趣的HS到残基-残基接触能矩阵。通过应用线性变换来调整不能很好地保留蛋白质的天然结构的HS。随后，折叠模拟用于检查HS从随机初始构象正确折叠蛋白质的能力。对折叠过程中蛋白质的均方根偏差（RMSD）和能量进行采样，并用于定义ER分数，作为具有50%最低能量构象的二维能量-RMSD（ER）直方图与具有50%最低RMSD构象的ER直方图之间的相关性。因此，我们能够比较不同HS定量预测从头蛋白质折叠的能力。
2017-12-03 q-bio.BM
Improving Protein-peptide Interface Predictions in the Low Data Regime
针对蛋白质-肽复合物数据稀缺问题，提出用PDB派生伪复合物增强PepBDB数据，并训练学习残基接触联合分布的双峰transformer以提升界面预测。
2023-05-31 cs.LG q-bio.BM
Pre-Training Protein Bi-level Representation Through Span Mask Strategy On 3D Protein Chains
DP Technology（第四范式科技公司）；Xiamen University（厦门大学）
针对现有3D蛋白质预训练模型忽略侧链原子及简单结合双层信息导致信息泄露的问题，提出3D蛋白质链上的跨度掩码预训练策略，同时学习残基和原子表示，在结合位点和功能预测任务上显著优于其他方法。
2024-06-02 cs.AI cs.LG q-bio.BM
Calibrated Langevin dynamics simulations of intrinsically disordered proteins
我们进行了广泛的粗粒度（CG）朗之万动力学模拟的内在无序蛋白（IDPs），具有波动的构象统计之间的排除体积随机游走和崩溃的小球。我们的CG模型包括排斥立体，有吸引力的疏水，和残基之间的静电相互作用，并校准到一个大的收集的单分子荧光共振能量转移数据的36对残基间的分离在5个IDP：$α$ -，$β$ -，和$γ$ -突触核蛋白，微管相关蛋白$τ$，和胸腺素原$α$。我们发现，我们的CG模型是能够概括的平均残基间的分离，无论选择的疏水性尺度，这表明，我们的校准模型可以鲁棒地捕捉构象动态的IDPs。然后，我们采用我们的模型来研究11个已知的IDP的回转半径与化学距离的缩放。我们发现平均电荷和疏水性空间中折叠蛋白质和IDP之间分界线的距离与回转半径与蛋白质化学距离的标度指数之间存在强相关性。
2014-07-02 q-bio.BM
Featuring ACE2 binding SARS-CoV and SARS-CoV-2 through a conserved evolutionary pattern of amino acid residues
刺突（S）糖蛋白介导冠状病毒进入宿主细胞。S蛋白的S1亚基包含受体结合结构域（RBD），能够识别不同的宿主受体，突出了其在病毒进化过程中适应宿主的显著能力。虽然刺突蛋白中的RBD是病毒-受体相互作用的决定因素，但活性残基位于受体结合基序（RBM）处，该区域位于RBD中，其在结合其受体的外表面中起基本作用。在这里，我们解决的假设，SARS-CoV和SARS-CoV-2株能够使用血管紧张素转换酶2（ACE 2）蛋白已经适应了他们的RBM沿病毒进化，探索特定的构象拓扑结构驱动的残基YGF感染宿主细胞。我们还推测，这种基于YGF的机制可以作为位于RBM的蛋白质签名，以区分能够使用ACE 2作为细胞进入受体的冠状病毒。
2020-12-22 q-bio.BM
PUFFIN: Protein Unit Discovery with Functional Supervision
Department of Computer Engineering（计算机工程系）；Roche Informatics Department（罗氏信息技术部）；F. Hoffmann-La Roche AG（罗氏集团）
PUFFIN通过联合学习结构划分和功能监督，发现蛋白质单元，揭示结构-功能关系的可解释框架。
2026-04-16 cs.LG q-bio.BM
Direct-coupling analysis of residue co-evolution captures native contacts across many protein families
同源蛋白质的三维结构的相似性对其序列变异性施加了强有力的约束。长期以来，人们一直认为，不同序列位置处的氨基酸组成之间的相关性可以用来推断蛋白质三级结构内的空间接触。该推断的关键是解开直接和间接相关性的能力，如通过最近引入的直接耦合分析（DCA）（Weigt等人（2009）Proc Natl Acad Sci 106：67）所实现的。在这里，我们开发了一个计算效率高的实施DCA，这使我们能够评估接触预测的准确性DCA的大量蛋白质结构域，纯粹基于序列信息。DCA示出产生大量的正确预测的接触，概括的全球结构的接触图的大多数蛋白质结构域检查。此外，我们的分析捕获了超出结构域内残基接触的明确信号，例如，来自蛋白质低聚物中的替代蛋白质构象、配体介导的残基偶联和结构域间相互作用。我们的研究结果表明，DCA预测的接触可以作为一个可靠的指导，以促进计算预测的替代蛋白质构象，蛋白质复合物的形成，甚至从头预测的蛋白质结构域结构，提供了大量的同源序列的存在，这是由于在基因组测序的进步，正在迅速提供。
2011-10-25 cond-mat.stat-mech q-bio.BM q-bio.QM
Maximum allowed solvent accessibilites of residues in proteins
蛋白质中残基的相对溶剂可及性（RSA）衡量该残基在3D结构中的埋藏或暴露程度。RSA经常用于描述蛋白质的生物物理或进化特性。为了计算RSA，残基的溶剂可及性（ASA）需要通过给定氨基酸的合适参考值进行归一化;先前已经提出了几种归一化尺度。然而，这些规模不提供严格的上限ASA值经常观察到的经验晶体结构。相反，他们低估了最大的允许ASA值，高达20%。因此，许多经验晶体结构包含的残基似乎具有超过1的RSA值。在这里，我们推导出一个新的归一化尺度，它确实提供了一个严格的上界所观察到的ASA值。我们追求两个互补的策略，一个是基于经验结构的广泛分析，一个是基于生物药理学允许的三肽的系统枚举。这两种方法产生一致的结果，始终超过公布的值。我们的结论是，以前公布的ASA归一化值太小，主要是因为没有正确识别的构象，最大限度地提高ASA。作为我们的研究结果的应用，我们表明，经验推导出的疏水性尺度是敏感的准确的RSA计算，我们推导出新的疏水性尺度，显示增加相关性与实验测量的尺度。
2013-09-25 physics.bio-ph q-bio.BM
Potential function of simplified protein models for discriminating native proteins from decoys: Combining contact interaction and local sequence-dependent geometry
有效的势函数是蛋白质结构预测和折叠模拟的关键。对于简化的蛋白质模型，其中仅需要指定$C_α$原子的坐标，精确的势函数是重要的。这样一个简化的模型是必不可少的构象空间的有效搜索。在这项工作中，我们提出了一个公式的潜在功能的简化表示的蛋白质结构。它是基于来自残基-残基接触和序列依赖的局部几何形状的描述符的组合。通过最大化本机结构和诱饵结构之间的裕度来优化，获得接触和局部几何的最优权系数。后者是由链增长和无间隙穿线产生的。利用几个基准诱饵集对势函数在区分天然蛋白质结构和诱饵的盲测中的性能进行了评价。该势函数具有与几种基于残基的势函数相当或更好的性能，所述基于残基的势函数另外需要侧链中心的坐标或所有侧链原子的坐标。
2004-07-22 q-bio.BM
From principal component to direct coupling analysis of coevolution in proteins: Low-eigenvalue modes are needed for structure prediction
各种方法已经探索了同源蛋白质的多序列比对中残基的共变异以提取功能和结构信息。其中包括主成分分析（PCA），它确定了最相关的残基组，和直接耦合分析（DCA），一种基于最大熵原理的全局推理方法，旨在预测残基-残基接触。在本文中，无序系统的统计物理的启发，我们引入Hopfield-Potts模型自然这两种方法之间的插值。Hopfield-Potts模型允许我们从残差-残差相关矩阵的本征模和本征值的知识中识别残差的相关“模式”。我们展示了如何计算这样的统计模式，使其能够准确地预测残留物的接触，比DCA的参数少得多。这种降维使我们能够避免过拟合，并从减少大小的多个序列比对中提取接触信息。此外，我们表明，低特征值的相关模式，丢弃PCA，是重要的恢复结构信息：相应的模式是高度本地化的，也就是说，他们集中在几个网站，我们发现在三维蛋白质折叠密切接触。
2013-08-27 cond-mat.stat-mech q-bio.BM q-bio.QM
PDBCirclePlot: A Novel Visualization Method for Protein Structures
交互式分子图形应用程序有助于分析三维蛋白质结构。自然，蛋白质结构的非交互式2-D快照不会传达相同水平的几何细节。几种二维可视化方法已被用于总结结构信息，包括接触图和二维卡通视图。我们提出了一种新的方法，蛋白质结构的2-D可视化的氨基酸残基显示在一个圆圈和空间上接近的残基描述的链接。此外，特定于残留物的属性，例如保存、可达性、温度系数，可以在同一圆形视图上显示为图。
2014-02-20 cs.CE q-bio.BM q-bio.QM
ProtFIM: Fill-in-Middle Protein Sequence Design via Protein Language Models
Kakao Brain Corp（Kakao Brain公司）
蛋白质语言模型（pLM），通过因果语言模型对蛋白质序列进行预训练，已成为蛋白质序列设计的一个有前途的工具。在现实世界的蛋白质工程中，有许多情况下，蛋白质序列中间的氨基酸被优化，同时保留其他残基。不幸的是，由于pLM的从左到右的性质，现有的pLM通过提示前缀残基来修饰后缀残基，这对于考虑整个周围环境的填充任务是不够的。为了找到更有效的pLM蛋白质工程，我们设计了一个新的基准，二级结构E填充rEcoveRy，SEIFER，它近似于填充序列设计方案。通过对现有模型的评估，我们揭示了现有语言模型的弱点，并指出通过中间填充变换训练的语言模型（Protestant）更适合于蛋白质工程。此外，我们证明了Protectin通过详尽的实验和可视化生成具有体面的蛋白质表示的蛋白质序列。
2023-03-29 cs.AI cs.LG q-bio.BM
Protonation States of Remote Residues Affect Binding-Release Dynamics of the Ligand but not the Conformation of apo Ferric Binding Protein
我们已经研究了载脂蛋白（Fe 3+免费）形式的周质铁结合蛋白（FbpA）在不同的条件下，我们已经监测的变化的结合和释放动力学的H2 PO 4-，作为一个协同阴离子的存在下，Fe 3+。我们的模拟预测解离常数为2.2 $\pm$ 0.2 mM，这与在相同的电离强度和pH条件下实验测量值2.3 $\pm$ 0.3 mM非常一致。我们应用与环境条件变化相关的扰动，如（i）不同的离子强度（IS）值，以及（ii）一组残基的质子化以模拟不同的pH环境。局部扰动也研究了质子化或突变的一个网站的远端的结合区域，是已知的机械操纵铰链样运动的FbpA。我们发现，虽然蛋白质的平均构象是完整的，在所有的模拟，H2 PO 4-动力学可能会大大改变的变化条件。特别地，对于野生型系统为20 $\%$的结合分数增加到具有D52 A突变/质子化的50 $\%$，并且在模拟pH 5.5的质子化条件下进一步增加到超过90 $\%$。动力学的变化被追踪到蛋白质表面上的改变的静电分布，这反过来又影响活性位点处的氢键模式。通过严格的自由能计算的意见进行量化。我们的研究结果提供了线索，如何环境与单残基扰动可用于调节hFbpA系统中的结合模式的构象变化的情况下。
2014-02-18 q-bio.BM
Deciphering general characteristics of residues constituting allosteric communication paths
考虑到属于四种不同类别（激酶、核受体、肽酶和转录因子）的所有PDB注释的变构蛋白（来自ASD -变构数据库），本工作试图破译构成变构通讯子系统（ACSS）的残基中存在的某些一致模式。ACSS中疏水残基的热波动被发现是显着高于那些存在于相同的蛋白质的非ACSS部分，而极性残基表现出相反的趋势。ACSS中碱性残基和羟基残基的比例略高于酸性残基和酰胺残基，而疏水残基在激酶ACSS中的比例极高。尽管具有不同的ACSS序列和不同的长度，但发现它们在结构上彼此非常相似-这表明它们是用于通信的优选结构模板。ACSS结构记录低RMSD和高赤池信息标准（AIC）分数之间。虽然所有组的变构蛋白的ACSS网络显示出低程度的中心性和接近中心性，介数中心性的大小揭示了不均匀的行为。虽然可以在ACSS中识别集团和社区，但无法生成考虑所有ACSS的最大公共子图，主要是由于数据集的多样性。除了一个特定的情况下，任何种类的变构蛋白的整个ACSS都没有表现出“小世界”行为，尽管在某些情况下，ACSS的子图被发现形成小世界网络。
2018-02-27 physics.bio-ph q-bio.BM
Generating Novel, Designable, and Diverse Protein Structures by Equivariantly Diffusing Oriented Residue Clouds
Columbia University（哥伦比亚大学）
本文提出Genie模型，利用等变神经网络对三维有向参考帧云进行离散时间扩散，从而生成比现有方法更可设计、新颖且多样的蛋白质骨架。
2023-06-06 cs.LG q-bio.BM
Full-Atom Protein Pocket Design via Iterative Refinement
针对蛋白质口袋设计效率低且无法生成侧链原子的问题，提出全原子迭代细化方法FAIR，通过由粗到细的两步全量细化共同设计口袋序列与3D结构，在AAR和RMSD指标上实现超过10%的平均改进。
2023-10-20 q-bio.BM
PROTOCOL: Late Interaction Retrieval for Protein Homolog Search
MIT（麻省理工学院）；Princeton University（普林斯顿大学）
提出ProtoCol模型，利用ColBERT风格的延迟交互机制对残基嵌入进行最大相似度评分，以提升远程同源搜索的灵敏度，在SCOPe超家族和Pfam clan基准上优于多种基线方法。
2026-05-27 cs.IR cs.LG q-bio.BM
Lattice model of protein conformations
我们介绍了一个晶格模型的蛋白质构象，这是能够再现第二结构的蛋白质（α-螺旋和β-片）。这一模式基于以下两个主要思想。首先，我们通过不平行于坐标轴的立方晶格中的边来模拟肽链中氨基酸残基的骨架部分。其次，我们描述了可能的氨基酸残基的接触，使用离散模型的Ramachandran图。该模型允许描述肽链骨架中残基之间的氢键。特别是晶格二级结构具有正确的氢键结构。我们还考虑了氨基酸残基的侧链及其相互作用。提出了一种包含主链氢键和侧链相互作用贡献的晶格蛋白质构象能的表达式。晶格二级结构是引入能量的局部极小值。
2012-07-31 cond-mat.soft physics.bio-ph q-bio.BM
