PASSer : prédiction rapide et précise des sites allostériques des protéines

L'allostérie fait référence au processus biologique par lequel un modulateur effecteur se lie à une protéine à un site éloigné du site actif, connu sous le nom de site allostérique. L'identification des sites allostériques est essentielle pour la découverte des processus allostériques et est considérée comme un facteur critique dans le développement de médicaments allostériques. Pour faciliter la recherche associée, nous avons développé PASSer (Protein Allosteric Sites Server) sur https://passer.smu.edu, une application web pour la prédiction et la visualisation rapide et précise des sites allostériques. Le site web héberge trois modèles d'apprentissage machine entraînés et publiés : (i) un modèle d'apprentissage par ensemble avec un renforcement de gradient extrême et un réseau de neurones convolutif graphique, (ii) un modèle d'apprentissage automatique automatisé avec AutoGluon et (iii) un modèle d'apprentissage par rang avec LambdaMART. PASSer accepte directement les entrées de protéines du Protein Data Bank (PDB) ou des fichiers PDB téléchargés par l'utilisateur, et peut effectuer des prédictions en quelques secondes. Les résultats sont présentés dans une fenêtre interactive qui affiche les structures des protéines et des poches, ainsi qu'un tableau résumant les prédictions des trois poches avec les probabilités / scores les plus élevés. À ce jour, PASSer a été visité plus de 49 000 fois dans plus de 70 pays et a exécuté plus de 6 200 travaux.