SPICKER: Ein Clusteransatz zur Identifizierung von nahezu nativen Protein-Faltungen

Wir haben SPICKER entwickelt, eine einfache und effiziente Strategie zur Identifizierung von nahezu nativen Faltungen durch das Clustern von Proteinstrukturen, die während Computersimulationen erzeugt wurden. Im Allgemeinen neigen die am stärksten besiedelten Cluster dazu, näher an der nativen Konformation zu sein als die Strukturen mit der niedrigsten Energie. Um die Allgemeingültigkeit des Ansatzes zu bewerten, haben wir SPICKER auf 1489 repräsentative Benchmark-Proteine </=200 Aminosäuren angewendet, die die PDB auf dem Niveau von 35% Sequenzidentität abdecken; jedes enthält bis zu 280.000 Struktur-Dekoys, die mit dem kürzlich entwickelten TASSER (Threading ASSembly Refinement) Algorithmus erzeugt wurden. Der beste der fünf identifizierten Faltungen hat eine Wurzel-Quadrat-Abweichung von der nativen (RMSD) in den obersten 1,4% aller Dekoys. Bei 78% der Proteine liegt die Differenz in der RMSD von der nativen zu den identifizierten Modellen und der RMSD von der nativen zu dem absolut besten einzelnen Dekoy unter 1 Å; die Mehrheit gehört zu den Zielen mit konvergierten konformationalen Verteilungen. Obwohl die Identifizierung von nativen Faltungen aus divergierenden Dekoy-Strukturen eine Herausforderung bleibt, zeigen unsere Gesamtergebnisse eine signifikante Verbesserung gegenüber unseren früheren Clusteralgorithmen.