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Using evolutionary context to classify difficult protein folds
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AI
DOI：10.1371/journal.pcbi.1013773.png)
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摘要
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近期蛋白质结构预测领域的进展，例如AlphaFold2，使得能够在序列空间中识别出大量潜在的全新蛋白质结构域，其中许多结构域与已知折叠方式差异显著。基于结构分割和分类，蛋白质结构域百科全书（TED）项目最近已将超过7400个低对称性、基于结构的结构域编目为候选全新折叠（CNF）结构域。为了将这些结构域置于更广泛的进化和结构背景中，我们应用了DPAM（AlphaFold模型结构域解析器）这一补充方法，该方法结合了AlphaFold衍生的置信度指标与敏感的序列和结构相似性搜索，用于解析含有TED CNF结构域的蛋白质的AlphaFold模型中的结构域。我们识别出8044个DPAM结构域，这些结构域与TED CNF结构域存在显著重叠，其中2490个被明确分配到ECOD（蛋白质结构域进化分类）结构分类层次中的条目。我们的结果表明，TED候选全新折叠结构域的一个相当大的子集是现有ECOD结构域的远缘同源物。TED与DPAM之间的结构域边界比较显示出了不同的模式：超过三分之一的情况下，TED CNF结构域大多嵌入在DPAM结构域内——通常表示插入或扩展到酶促或重复折叠中。较小比例（17%）的结构域在TED和DPAM之间显示了一致的结构域边界。这些一致定义的结构域通常具有显著的结构多样性，包括长插入和重复。一个更小的子集则表现出相反的关系，DPAM结构域大多嵌入在TED CNF结构域内。在这些情况下，DPAM有效地分离了TED视为单一结构域的多个结构单元。综合来看，这些发现强调了结构方法和进化方法在结构域注释中的互补性，并展示了整合方法（如DPAM）在细化具有挑战性的蛋白质折叠分类和揭示远缘进化关系方面的强大能力。
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3.6
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643
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