Ученые представили модель Dyna-1 для прогнозирования динамики белков по отсутствующим сигналам ЯМР
Материал подготовлен искусственным интеллектом на основе нескольких источников — ссылки на оригиналы приведены ниже.
Международная группа ученых представила в журнале Nature модель Dyna-1, которая предсказывает динамику белков на микро-миллисекундных временах на основе отсутствующих сигналов в спектрах ЯМР. Модель, обученная на более чем 100 наборах данных, использует языковую модель ESM-3 и точно прогнозирует обменные уширения, связанные с каталитической активностью и связыванием лигандов. Предсказания Dyna-1 совпадают с данными эволюционной консервативности функциональных участков белков.
Отсутствующие сигналы как источник данных
В Банке данных биологического магнитного резонанса (BMRB) содержится около 10 000 наборов химических сдвигов белков, многие из которых имеют пропущенные аминокислотные остатки из-за уширения сигналов ЯМР. Авторы предположили, что эти отсутствующие сигналы вызваны обменным уширением, связанным с микро-миллисекундной динамикой. Проанализировав более 100 наборов данных релаксации ЯМР, они подтвердили, что пропуски в присвоении резонансов являются надежным индикатором конформационных движений. Такой подход превратил недостаток экспериментальных данных в полезный предсказательный признак.
Модель Dyna-1
Dyna-1 — модель глубокого обучения, использующая промежуточный слой мультимодальной языковой модели ESM-3. Обученная предсказывать отсутствующие остатки, она также точно прогнозирует обменные вклады, измеряемые в релаксационных экспериментах. Особенно хорошо модель предсказывает динамику функционально важных участков, таких как активные центры ферментов и сайты связывания лигандов. Более того, исследователи обнаружили, что остатки, испытывающие обмен на микро-миллисекундах, эволюционно более консервативны, что подчеркивает связь динамики с биологической функцией.
Перспективы для биологии
По мнению авторов, Dyna-1 и сопутствующие наборы данных откроют новую эру в изучении связи динамики белков с их функциями. Модель позволяет извлекать информацию о движениях из уже существующих данных о химических сдвигах, без проведения дополнительных экспериментов. Это может привести к выявлению общих принципов того, как эволюция настраивает гибкость белков для катализа, сигналинга и связывания. Работа демонстрирует сдвиг парадигмы: от игнорирования пропущенных данных к их активному использованию.
Что дальше
Ученые планируют сделать модель и наборы данных общедоступными. Остается неясным, сможет ли Dyna-1 столь же успешно предсказывать динамику мембранных белков и внутренне неупорядоченных областей, которые также представляют трудности для ЯМР.
1 источник
Ученые представили модель Dyna-1 для прогнозирования динамики белков по отсутствующим сигналам ЯМР
