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可微自旋中心扩散实现DEER引导的蛋白构象集合生成

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AI 综述

Kao, T.-Y.等作者在预印本中提出可微的自旋中心（SC）扩散模型，可调节自旋标记的旋转异构体宽度，并与冻结的Boltz-2结构生成器耦合，使完整的实验DEER距离分布P(r)在推理阶段引导蛋白质构象集合生成。作者称，在已知组成的合成P(r)上，该流程恢复了集合布居数，包括双峰分布的两个组分；在PfMATE、LmrP、MhsT和P-糖蛋白上，依据不同生化条件下测得的实验P(r)建模了构象集合，并据此推导出条件依赖的自由能差。上述结果来自预印本，尚未经同行评审。该工作的意义在于把实验测得的距离分布直接用于生成加权构象集合，而非仅作事后验证；其适用性目前限于作者测试的合成数据与四种转运蛋白。

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最新进展11月1日 08:00

可微自旋中心扩散模型实现DEER引导的加权蛋白质构象集合生成

报道时间线

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11月1日

08:00
bioRxiv · Bioinformatics精选
可微自旋中心扩散模型实现DEER引导的加权蛋白质构象集合生成
作者提出可微的自旋中心（SC）扩散模型，可调节自旋标记的旋转异构体宽度，并与冻结的Boltz-2结构生成器耦合，使完整实验P(r)在推理阶段引导构象集合生成。在已知组成的合成P(r)上，该流程恢复了集合布居数，包括双峰分布的两个组分；在PfMATE、LmrP、MhsT和P-糖蛋白上，依据不同生化条件下测得的实验P(r)建模集合，并据此推导条件依赖的自由能差。

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