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Assessing the binding properties of CASP14 targets and models
Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics ( IF 3.2 ) Pub Date : 2021-08-09 , DOI: 10.1002/prot.26209
Megan Egbert 1 , Usman Ghani 1 , Ryota Ashizawa 2, 3 , Sergei Kotelnikov 2, 3 , Thu Nguyen 3 , Israel Desta 1 , Nasser Hashemi 4 , Dzmitry Padhorny 2 , Dima Kozakov 2, 3 , Sandor Vajda 1, 5
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An important question is how well the models submitted to CASP retain the properties of target structures. We investigate several properties related to binding. First we explore the binding of small molecules as probes, and count the number of interactions between each residue and such probes, resulting in a binding fingerprint. The similarity between two fingerprints, one for the X-ray structure and the other for a model, is determined by calculating their correlation coefficient. The fingerprint similarity weakly correlates with global measures of accuracy, and GDT_TS higher than 80 is a necessary but not sufficient condition for the conservation of surface binding properties. The advantage of this approach is that it can be carried out without information on potential ligands and their binding sites. The latter information was available for a few targets, and we explored whether the CASP14 models can be used to predict binding sites and to dock small ligands. Finally, we tested the ability of models to reproduce protein–protein interactions by docking both the X-ray structures and the models to their interaction partners in complexes. The analysis showed that in CASP14 the quality of individual domain models is approaching that offered by X-ray crystallography, and hence such models can be successfully used for the identification of binding and regulatory sites, as well as for assembling obligatory protein–protein complexes. Success of ligand docking, however, often depends on fine details of the binding interface, and thus may require accounting for conformational changes by simulation methods.

中文翻译:

评估 CASP14 目标和模型的绑定属性

一个重要的问题是提交给 CASP 的模型如何保留目标结构的属性。我们研究了与绑定相关的几个属性。首先,我们探索小分子作为探针的结合,并计算每个残基与此类探针之间的相互作用次数,从而产生结合指纹。两个指纹之间的相似性,一个用于 X 射线结构,另一个用于模型,通过计算它们的相关系数来确定。指纹相似性与全局准确度相关性较弱,GDT_TS 高于 80 是保持表面结合特性的必要但不充分条件。这种方法的优点是它可以在没有潜在配体及其结合位点信息的情况下进行。后者的信息可用于一些目标,我们探索了 CASP14 模型是否可用于预测结合位点和对接小配体。最后,我们通过将 X 射线结构和模型与复合物中的相互作用伙伴对接来测试模型重现蛋白质-蛋白质相互作用的能力。分析表明,在 CASP14 中,单个域模型的质量正在接近 X 射线晶体学提供的质量,因此此类模型可以成功地用于识别结合和调节位点,以及组装必需的蛋白质-蛋白质复合物。然而,配体对接的成功通常取决于结合界面的精细细节,因此可能需要通过模拟方法来考虑构象变化。我们探索了 CASP14 模型是否可用于预测结合位点和对接小配体。最后,我们通过将 X 射线结构和模型与复合物中的相互作用伙伴对接来测试模型重现蛋白质-蛋白质相互作用的能力。分析表明,在 CASP14 中,单个域模型的质量正在接近 X 射线晶体学提供的质量,因此此类模型可以成功地用于识别结合和调节位点,以及组装必需的蛋白质-蛋白质复合物。然而,配体对接的成功通常取决于结合界面的精细细节,因此可能需要通过模拟方法来考虑构象变化。我们探索了 CASP14 模型是否可用于预测结合位点和对接小配体。最后,我们通过将 X 射线结构和模型与复合物中的相互作用伙伴对接来测试模型重现蛋白质-蛋白质相互作用的能力。分析表明,在 CASP14 中,单个域模型的质量正在接近 X 射线晶体学提供的质量,因此此类模型可以成功地用于识别结合和调节位点,以及组装必需的蛋白质-蛋白质复合物。然而,配体对接的成功通常取决于结合界面的精细细节,因此可能需要通过模拟方法来考虑构象变化。我们通过将 X 射线结构和模型与复合物中的相互作用伙伴对接来测试模型重现蛋白质-蛋白质相互作用的能力。分析表明,在 CASP14 中,单个域模型的质量正在接近 X 射线晶体学提供的质量,因此此类模型可以成功地用于识别结合和调节位点,以及组装必需的蛋白质-蛋白质复合物。然而,配体对接的成功通常取决于结合界面的精细细节,因此可能需要通过模拟方法来考虑构象变化。我们通过将 X 射线结构和模型与复合物中的相互作用伙伴对接来测试模型重现蛋白质-蛋白质相互作用的能力。分析表明,在 CASP14 中,单个域模型的质量正在接近 X 射线晶体学提供的质量,因此此类模型可以成功地用于识别结合和调节位点,以及组装必需的蛋白质-蛋白质复合物。然而,配体对接的成功通常取决于结合界面的精细细节,因此可能需要通过模拟方法来考虑构象变化。分析表明,在 CASP14 中,单个域模型的质量正在接近 X 射线晶体学提供的质量,因此此类模型可以成功地用于识别结合和调节位点,以及组装必需的蛋白质-蛋白质复合物。然而,配体对接的成功通常取决于结合界面的精细细节,因此可能需要通过模拟方法来考虑构象变化。分析表明,在 CASP14 中,单个域模型的质量正在接近 X 射线晶体学提供的质量,因此此类模型可以成功地用于识别结合和调节位点,以及组装必需的蛋白质-蛋白质复合物。然而,配体对接的成功通常取决于结合界面的精细细节,因此可能需要通过模拟方法来考虑构象变化。
更新日期:2021-08-19
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