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IDPForge扩散模型生成无序蛋白构象集合

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AI 综述

加州大学伯克利分校、多伦多病童医院及多伦多大学团队（Stefano De Castro、Oufan Zhang等）提出扩散模型IDPForge：输入氨基酸序列即可生成具有原子细节的多种无序蛋白构象，若蛋白含已知折叠结构域，还可将其作为模板在周围生成无序片段。作者在32条单链无序蛋白测试序列上比较方法，评价数据为NMR和/或SAXS，并非每条蛋白都有全部实验数据：15条有化学位移数据，30条有Rg数据，5条有J耦合及NOE或PRE数据。按NMR拟合的归一化X-EISD分数，IDPForge为0.890，高于IDPConformerGenerator的0.576、IDPFold的0.582和CALVADOS的0.584。但以Rg衡量时排名不同：IDPForge平均相对误差6.92%，STARLING和CALVADOS分别为4.74%和5.03%；作者称这种调整也使两条蛋白的Rg偏差增大。

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11月3日

09:00
AI药物设计实验室精选
Nature Communications｜IDPForge用扩散模型生成无序蛋白构象集合
IDPForge以ESMFold序列与残基配对模块结合去噪扩散，从氨基酸序列生成全原子无序蛋白构象集合，在32条单链IDP测试序列上综合NMR拟合的归一化X-EISD分数为0.890，高于IDPConformerGenerator的0.576、IDPFold的0.582和CALVADOS的0.584。

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