• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

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.

DOI:10.1007/s12551-022-01032-7
PMID:36570321
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9759050/
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。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/40c1/9842829/fe14c81fbcad/12551_2022_1032_Fig1_HTML.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/40c1/9842829/fe14c81fbcad/12551_2022_1032_Fig1_HTML.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/40c1/9842829/fe14c81fbcad/12551_2022_1032_Fig1_HTML.jpg

相似文献

1
Protein-protein interaction prediction methods: from docking-based to AI-based approaches.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。
Biophys Rev. 2022 Dec 17;14(6):1341-1348. doi: 10.1007/s12551-022-01032-7. eCollection 2022 Dec.
2
A comparison of antibody-antigen complex sequence-to-structure prediction methods and their systematic biases.抗体-抗原复合物序列到结构预测方法的比较及其系统偏差。
Protein Sci. 2024 Sep;33(9):e5127. doi: 10.1002/pro.5127.
3
Improved Antibody-Specific Epitope Prediction Using AlphaFold and AbAdapt.利用 AlphaFold 和 AbAdapt 提高抗体特异性表位预测。
Chembiochem. 2022 Sep 16;23(18):e202200303. doi: 10.1002/cbic.202200303. Epub 2022 Aug 11.
4
Review and Comparative Analysis of Methods and Advancements in Predicting Protein Complex Structure.蛋白质复合物结构预测方法及进展的回顾与比较分析。
Interdiscip Sci. 2024 Jun;16(2):261-288. doi: 10.1007/s12539-024-00626-x. Epub 2024 Jul 2.
5
Improved prediction of protein-protein interactions by a modified strategy using three conventional docking software in combination.通过一种改进策略,结合三种传统对接软件,改进蛋白质-蛋白质相互作用的预测。
Int J Biol Macromol. 2023 Dec 1;252:126526. doi: 10.1016/j.ijbiomac.2023.126526. Epub 2023 Aug 24.
6
HawkDock: a web server to predict and analyze the protein-protein complex based on computational docking and MM/GBSA.HawkDock:一个基于计算对接和 MM/GBSA 预测和分析蛋白质-蛋白质复合物的网络服务器。
Nucleic Acids Res. 2019 Jul 2;47(W1):W322-W330. doi: 10.1093/nar/gkz397.
7
Benchmarking AlphaFold for protein complex modeling reveals accuracy determinants.基于 AlphaFold 对蛋白质复合物建模的基准测试揭示了准确性的决定因素。
Protein Sci. 2022 Aug;31(8):e4379. doi: 10.1002/pro.4379.
8
Recent advances in predicting and modeling protein-protein interactions.预测和建模蛋白质-蛋白质相互作用的最新进展。
Trends Biochem Sci. 2023 Jun;48(6):527-538. doi: 10.1016/j.tibs.2023.03.003. Epub 2023 Apr 14.
9
Recent Advances in Protein-Protein Docking.蛋白质-蛋白质对接的最新进展
Curr Drug Targets. 2016;17(14):1586-1594. doi: 10.2174/1389450117666160112112640.
10
Computational Structure Prediction for Antibody-Antigen Complexes From Hydrogen-Deuterium Exchange Mass Spectrometry: Challenges and Outlook.基于氘氢交换质谱的抗体-抗原复合物的计算结构预测:挑战与展望。
Front Immunol. 2022 May 26;13:859964. doi: 10.3389/fimmu.2022.859964. eCollection 2022.

引用本文的文献

1
Bacterial two-hybrid systems evolved: innovations for protein-protein interaction research.细菌双杂交系统的演进:蛋白质-蛋白质相互作用研究的创新
J Bacteriol. 2025 Aug 21;207(8):e0012925. doi: 10.1128/jb.00129-25. Epub 2025 Aug 1.
2
Multimeric protein interaction and complex prediction: Structure, dynamics and function.多聚体蛋白质相互作用与复合物预测:结构、动力学与功能
Comput Struct Biotechnol J. 2025 May 16;27:1975-1997. doi: 10.1016/j.csbj.2025.05.009. eCollection 2025.
3
Nanobodies: From Discovery to AI-Driven Design.纳米抗体:从发现到人工智能驱动的设计

本文引用的文献

1
Fast, accurate antibody structure prediction from deep learning on massive set of natural antibodies.基于大规模天然抗体数据集的深度学习实现快速、准确的抗体结构预测。
Nat Commun. 2023 Apr 25;14(1):2389. doi: 10.1038/s41467-023-38063-x.
2
Towards a structurally resolved human protein interaction network.构建具有结构解析的人类蛋白质相互作用网络
Nat Struct Mol Biol. 2023 Feb;30(2):216-225. doi: 10.1038/s41594-022-00910-8. Epub 2023 Jan 23.
3
Predicting the structure of large protein complexes using AlphaFold and Monte Carlo tree search.
Biology (Basel). 2025 May 14;14(5):547. doi: 10.3390/biology14050547.
4
Sensory plasticity caused by up-down regulation encodes the information of short-term learning and memory.由上下调节引起的感觉可塑性编码短期学习和记忆的信息。
iScience. 2025 Mar 13;28(4):112215. doi: 10.1016/j.isci.2025.112215. eCollection 2025 Apr 18.
5
Epitope Mapping with Sidewinder: An XL-MS and Structural Modeling Approach.使用Sidewinder进行表位作图:一种XL-MS与结构建模方法。
Int J Mol Sci. 2025 Feb 11;26(4):1488. doi: 10.3390/ijms26041488.
6
Repurposing of sericin combined with dactolisib or vitamin D to combat non-small lung cancer cells through computational and biological investigations.通过计算和生物学研究,将丝胶与达妥昔单抗或维生素 D 联合再利用,以对抗非小细胞肺癌细胞。
Sci Rep. 2024 Nov 7;14(1):27034. doi: 10.1038/s41598-024-76947-0.
7
EuDockScore: Euclidean graph neural networks for scoring protein-protein interfaces.EuDockScore:用于打分蛋白质-蛋白质界面的欧几里得图神经网络。
Bioinformatics. 2024 Nov 1;40(11). doi: 10.1093/bioinformatics/btae636.
8
Revolutionizing Molecular Design for Innovative Therapeutic Applications through Artificial Intelligence.通过人工智能为创新治疗应用彻底改变分子设计。
Molecules. 2024 Sep 29;29(19):4626. doi: 10.3390/molecules29194626.
9
HDACs MADS-domain protein interaction: a case study of HDA15 and XAL1 in .HDACs MADS 域蛋白相互作用:以 HDA15 和 XAL1 为例。
Plant Signal Behav. 2024 Dec 31;19(1):2353536. doi: 10.1080/15592324.2024.2353536. Epub 2024 May 21.
10
Simplifying complex antibody engineering using machine learning.利用机器学习简化复杂的抗体工程。
Cell Syst. 2023 Aug 16;14(8):667-675. doi: 10.1016/j.cels.2023.04.009.
使用 AlphaFold 和蒙特卡罗树搜索预测大型蛋白质复合物的结构。
Nat Commun. 2022 Oct 12;13(1):6028. doi: 10.1038/s41467-022-33729-4.
4
Benchmarking AlphaFold for protein complex modeling reveals accuracy determinants.基于 AlphaFold 对蛋白质复合物建模的基准测试揭示了准确性的决定因素。
Protein Sci. 2022 Aug;31(8):e4379. doi: 10.1002/pro.4379.
5
ColabFold: making protein folding accessible to all.ColabFold:让蛋白质折叠变得人人可用。
Nat Methods. 2022 Jun;19(6):679-682. doi: 10.1038/s41592-022-01488-1. Epub 2022 May 30.
6
AF2Complex predicts direct physical interactions in multimeric proteins with deep learning.AF2Complex 利用深度学习预测多聚体蛋白质中的直接物理相互作用。
Nat Commun. 2022 Apr 1;13(1):1744. doi: 10.1038/s41467-022-29394-2.
7
Improved prediction of protein-protein interactions using AlphaFold2.利用 AlphaFold2 提高蛋白质-蛋白质相互作用预测的准确性。
Nat Commun. 2022 Mar 10;13(1):1265. doi: 10.1038/s41467-022-28865-w.
8
Harnessing protein folding neural networks for peptide-protein docking.利用蛋白质折叠神经网络进行肽-蛋白对接。
Nat Commun. 2022 Jan 10;13(1):176. doi: 10.1038/s41467-021-27838-9.
9
Artificial intelligence based methods for hot spot prediction.基于人工智能的热点预测方法。
Curr Opin Struct Biol. 2022 Feb;72:209-218. doi: 10.1016/j.sbi.2021.11.003. Epub 2021 Dec 23.
10
Computed structures of core eukaryotic protein complexes.核心真核蛋白复合物的计算结构。
Science. 2021 Dec 10;374(6573):eabm4805. doi: 10.1126/science.abm4805.