連続的なバックボーンCα原子の距離プロファイルに基づくタンパク質構造の質評価

タンパク質の一次配列から三次元の天然状態構造を予測することは、分子生物学における未解決の大きな課題です。タンパク質配列から構造を取得するために、主に2つの計算アプローチが進化しました - アブイニシオ/デノボ法とテンプレートベースのモデリング - どちらも通常、複数の可能な天然状態構造を生成します。モデル品質評価プログラム（MQAP）は、これらの予測構造を検証し、正しい天然状態構造を特定します。ここでは、連続的なCα原子の距離に基づいてタンパク質構造の質を評価するMQAPを提案します。私たちは、質の高いタンパク質構造（top100Hデータベース）の統計解析から導出された理想値3.8 Åからの連続Cα原子のルート平均平方偏差（RDCC）が、天然構造で最小化されると仮定します。top100Hセットでのテストに基づき、構造が非天然構造としてフィルタリングされることができる0.012 ÅのRDCCカットオフ値を提案します。RDCC識別器をDecoys 'R' Usデータベースのデコイセットに適用し、テストしたすべてのデコイセットの天然構造が0.012 Åのカットオフを下回るRDCCを持っていることを示しました。ほとんどのデコイセットは、この識別器を使用して判別できなかったり、違反が非常に少なかったりしましたが、fisaデコイセットのすべてのデコイ構造はRDCC基準を適用することによって判別されました。これは、fisaデコイセットの物理的な非実行可能性と、このセットを使用した他の方法のベンチマークにおける問題の可能性を強調しています。ソースコードとマニュアルはhttps://github.com/sanchak/mqapで入手可能で、10.5281/zenodo.7134に永久に保存されています。