Artificiell Intelligens-baserad förutsägelse av proteinkomplex formade via flyktiga interaktioner
Notice bibliographique
Résumé
Transient protein-protein interactions (tPPIs) are interactions between multiple proteins which swiftly switch between an associated and a dissociated state. Such interactions play a crucial role in many dynamical processes in the cell, such as in the regulatory and signaling pathways. Because of their adaptable nature, tPPIs are attractive targets for the development of novel biomaterials. tPPIs have previously been overlooked, due to their low cellular concentrations as well as being hard to capture both experimentally and with computational methods. As a result, there exists a knowledge gap of the structures and functions of tPPIs. This thesis provides a comprehensive analysis of predicting tPPIs with the front-runner of the AI-driven structure predicting algorithms, AlphaFold (AF). Prior to this work, no publications have addressed AI-driven structure predictions of tPPIs. The AF generated tPPI-models are compared against experimental data when available, and against the output of the protein docking algorithm ClusPro. The AF performance is further validated through molecular dynamics simulations. AF showed to be much less confident about predicting tPPIs than stable protein complexes in general. High sampling should therefore be employed to acquire a wider range of models. The AF generated models did not significantly differ from those predicted by ClusPro, and were also fairly close to the experimentally determined interaction site. Interaction site families were readily identifiable from the sample by isolating and comparing the residues predicted to be in contact. Simulating models from each family with MD, showed that AF is able to predict a range of stable interaction sites. The interaction site features varied among the studied proteins, but the most commonly predicted interaction sites included beta-strand residues and disordered loops for all studied proteins. The detailing of the benefits and limitations of predicting tPPIs with AF presented in this work might aid in the engineering of new tPPI-based biomaterials.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,011 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».