Automated structure prediction of weakly homologous proteins on a genomic scale

doi:10.1073/pnas.0305695101

.2004年5月18日；101(20):7594-9.

doi:10.1073/pnas.0305695101。 Epub 2004年5月4日。

基因组尺度上弱同源蛋白的自动结构预测

杨章¹, 杰弗里·斯科尔尼克

附属公司

PMID： 15126668
预防性维修识别码：项目经理419651
内政部： 10.1073/pnas.0305695101

基因组尺度上弱同源蛋白的自动结构预测

杨章等人。美国国家科学院院刊. 2004.

.2004年5月18日；101(20):7594-9.

doi:10.1073/pnas.0305695101。 Epub 2004年5月4日。

作者

杨章¹, 杰弗里·斯科尔尼克

附属

¹美国纽约州布法罗市华盛顿街901号布法罗大学生物信息学卓越中心，邮编14203。

PMID： 15126668
预防性维修识别码：项目经理419651
内政部： 10.1073/pnas.0305695101

摘要

我们开发了TASSER，这是一种蛋白质结构预测的分层方法，包括通过线程进行模板识别，然后通过优化的C（alpha）和基于侧链的电位引导的连续模板片段重排进行三级结构组装，预测的三级约束。TASSER被应用于蛋白质数据库中1489个中型蛋白质的综合基准集。排除同源物后，在927例中，我们的线程算法PROSPECTOR_3识别的模板与本地模板的均方根偏差<6.5A，约80%的对齐覆盖率。模板重新组装后，该数字增加至1172。这表明，在初始模板对齐方面，最终模型得到了显著而系统的改进。此外，还演示了回路建模的显著改进。然后，我们将TASSER应用于大肠杆菌基因组中的1360个中型ORF；基于蛋白质数据库基准中建立的置信标准，可以高精度预测约920个蛋白质。这些来自我们对所有蛋白质类别前所未有的全面折叠基准的结果为TASSER应用于结构基因组学提供了可靠的基础，特别是对于低序列同源性的蛋白质，要解决蛋白质结构。

PubMed免责声明

数字

**图1。**
概述塔瑟由模板识别组成的结构预测方法探矿者3线程算法（6），*中国科学院*片段组装和折叠选择调味剂聚类（18）。1ayyD的整个流程如示例所示。

**图2。**
一条多肽链在晶格上和晶格外的示意图*中国科学院*模型。每个残留物用其C来描述_α和侧链重心（SG）。鉴于C_α未对齐残基的值（白色）仅限于晶格空间为0.87º，C的基本立方晶格系统_α对齐残基的值（黄色）从模板中删除，并在格子外跟踪。SG值（红色）始终是非晶格的，并通过使用双转子近似值（9）确定。

**图3。**
(A类)最终模型的rmsd到本机的散点图塔瑟相对于rmsd到native的初始模板探矿者3(6). 在两个rmsd计算中使用相同的对齐区域。(B类)与中类似的数据A类，但模型来自建模师. (C)rmsd改善的目标分数d日通过塔瑟接近大于某个阈值。在这里，d日=“模板rmsd”-“最终模型rmsd。”中的每个点C以1Å的仓宽度进行计算；然而，最后一点包括rmsd>10º的所有模板。(D类)与中类似的数据C，但模型来自建模师.

**图4。**
展示最终模型相对于初始模板的改进的典型示例。细线是原生结构；粗线条表示初始模板或最终模型。蓝色到红色从N终点到C终点。为了引导眼睛，较细的线连接相邻的模板段。(A类和B类)中等/硬性示例。(A类)模板（来自1a5kC）叠加在1fjfT的原生结构上，初始rmsd为17.2Ω。(B类)1fjfT的优化模型叠加在天然物上，rmsd为3.1º（对齐残基上为3.12º）。(C和D类)简单的例子。(C)模板（来自1b4aA）叠加在1aoy_的原生结构上，初始rmsd为6.12º。(D类)优化的模型为1aoy_叠加在native上，rmsd为2.42º（对齐残基上为2.1º）。

**图5。**
(A类)所有未对齐/循环区域的本地rmsd平均值塔瑟和建模师（3）作为回路长度的函数。rmsd的计算基于回路两侧最多五个相邻茎残基的叠加。(B类)残差≥4（总计1968）的未对齐/循环区域的rmsd直方图由以下公式建模塔瑟和建模师.

**图6。**
可折叠蛋白质直方图使用建模师（3）和流苏基于相同的模板和路线探矿者3(6).

**图7。**
的直方图分布C-分数（定义见公式。1)PDB基准蛋白和*大肠杆菌*基因组。PDB基准测试的前五个集群中低于6.5º和高于6.5º的最佳rmsd的目标以不同的颜色显示。

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