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CPPAtools: a computation toolset for chimera protein prediction and analysis
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AI
DOI：10.1186/s12859-026-06598-7.png)
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摘要
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遗传或非遗传性移码事件可增加错误蛋白质的产生，对细胞表型产生深远影响，包括癌症。尽管遗传变异的存在及其影响无法预见，且通常在表型改变后由临床定义，但非遗传性错误可能是可预测的。近期报道揭示了由环境因素（如免疫反应、DNA损伤、代谢应激和遗传变异（例如tRNA修饰））诱导的核糖体移码产生的非遗传性嵌合蛋白质。然而，目前缺乏用于预测此类嵌合蛋白质及其对细胞过程潜在影响的计算工具。在此，我们介绍CPPAtools（嵌合蛋白质预测与分析工具），这是一个用于预测并比较大量嵌合蛋白质相对于其野生型对应物的计算工具箱。蛋白质差异分析可分为四类：化学性质、二级结构、结构域预测和蛋白质结构预测。我们通过分析多个案例研究来展示该工具箱识别嵌合蛋白质的能力。我们还由于色氨酸在抗肿瘤免疫反应中的重要作用而专注于色氨酸密码子，并在大规模分析中预测了所有可能的嵌合蛋白质。我们得出结论：CPPAtools可用于大规模且比较性地分析和预测嵌合蛋白质的潜在影响。该工具箱是开放获取的（https://github.com/pkorner218/CPPAtools 和 https://sourceforge.net/projects/cppatools/），并为分析多种遗传和非遗传蛋白质突变对蛋白质组的影响提供了新方法，显著推进了我们现有的方法。
Keyword:
Chimera proteins
Frameshifting
Protein prediction
Non-canonical protein prediction
