Suppr超能文献

蛋白质-蛋白质相互作用预测方法:从基于对接的方法到基于人工智能的方法。

Protein-protein interaction prediction methods: from docking-based to AI-based approaches.

作者信息

Tsuchiya Yuko, Yamamori Yu, Tomii Kentaro

机构信息

Artificial Intelligence Research Center (AIRC), National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), 2-4-7 Aomi, Koto-Ku, Tokyo, 135-0064 Japan.

出版信息

Biophys Rev. 2022 Dec 17;14(6):1341-1348. doi: 10.1007/s12551-022-01032-7. eCollection 2022 Dec.

Abstract

Protein-protein interactions (PPIs), such as protein-protein inhibitor, antibody-antigen complex, and supercomplexes play diverse and important roles in cells. Recent advances in structural analysis methods, including cryo-EM, for the determination of protein complex structures are remarkable. Nevertheless, much room remains for improvement and utilization of computational methods to predict PPIs because of the large number and great diversity of unresolved complex structures. This review introduces a wide array of computational methods, including our own, for estimating PPIs including antibody-antigen interactions, offering both historical and forward-looking perspectives.

摘要

蛋白质-蛋白质相互作用(PPI),如蛋白质-蛋白质抑制剂、抗体-抗原复合物和超复合物,在细胞中发挥着多样且重要的作用。包括冷冻电镜在内的用于确定蛋白质复合物结构的结构分析方法,近年来取得了显著进展。然而,由于未解析的复合物结构数量众多且种类繁多,在预测PPI的计算方法的改进和应用方面仍有很大空间。本综述介绍了一系列计算方法,包括我们自己的方法,用于估计PPI,包括抗体-抗原相互作用,提供了历史和前瞻性的视角。

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