预测蛋白质残基对之间的实值距离
摘要：蛋白质结构预测是生物物理学中具有理论和实践意义的挑战。尽管最近通过改进残基-残基接触预测取得了进展，但基于接触的结构预测逐渐达到了性能极限。已经提出了新的方法来预测残基-残基距离，但一致的做法是将实值距离预测简化为多类分类问题。在这里，我们展示了一种基于回归的距离预测方法，它采用生成对抗网络来捕捉残基对之间微妙的几何关系，从而能够令人满意地预测连续的、实值的残基-残基距离。预测的残基距离图允许通过CNS套件进行快速的结构建模，并且在可用的CASP13目标上进行测试时，构建的模型至少可以达到其他最先进的蛋白质结构预测方法的质量水平。此外，该方法可以直接用于膜蛋白的结构预测，而无需进行迁移学习。
作者：Wenze Ding and Haipeng Gong
论文ID：1912.06306
分类：Biomolecules
分类简称：q-bio.BM
提交时间：2019-12-19