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Assessing Structural Classification Using AlphaFold2 Models Through ECOD-Based Comparative Analysis
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AI
DOI：10.1002/prot.26828.png)
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摘要
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识别同源蛋白是结构生物信息学中的一个基础任务。尽管AlphaFold2彻底改变了蛋白质结构预测，但其模型的结构比对能在多大程度上可靠地检测同源蛋白仍不明确。本研究中，我们通过结构比对评估了使用AlphaFold2预测结构进行同源检测的可行性。我们将ECOD数据库中实验结构的分类作为正确标准，并从AlphaFoldDB获取其对应的预测模型。为确保盲评评估，我们根据发布日期将结构分为测试集和训练集。测试集和训练集中的预测和实验3D结构通过3D结构比对（MATRAS、Dali和Foldseek）和序列比对（BLAST和HHsearch）进行比较。结果基于ECOD数据库中的同源注释进行评估。对于top-1准确率，结构比对的表现与HHsearch相当。然而，在考虑包括所有结构对（包括更远的同源关系）的指标时，结构比对优于HHsearch。在实验结构对比实验结构、预测结构对比实验结构以及预测结构对比预测结构（pLDDT预测置信度值大于60）的比对中，未观察到显著差异。我们还证明，由NMR确定的预测蛋白质结构具有较低的pLDDT值，且包含的卷曲结构少于其实验对应结构。这些发现强调了AlphaFold2模型在结构分类中的潜力，并表明3D结构搜索不仅应针对PDB，还应针对AlphaFoldDB进行，以识别更多潜在同源蛋白。
Keyword:
AlphaFold2
homology
protein structural comparison
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
P
IF:
2.8
论文数:
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1.4W
机构
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