TOUCHSTONE：一种基于穿线的原始蛋白质结构预测方法

从氨基酸序列成功预测蛋白质结构需要两个特性：有效的构象搜索算法和在天然状态下具有全局最小值的能量函数。为了解决这两个问题，开发了一种基于穿线的次级和三级约束预测方法，并应用于原始折叠。这些约束是通过提取至少弱评分结构中的共识接触和局部次级结构得出的，这些结构在某些情况下可能与感兴趣序列缺乏任何全局相似性。此外，为了生成代表性的蛋白质结构，使用一种基于简化晶格的蛋白质模型，结合复制交换蒙特卡洛方法探索构象空间。我们报告了这种方法（称为TOUCHSTONE）在65种长度从39到146个残基的蛋白质上的应用结果。对于47（40）种蛋白质，一个与天然状态的均方根偏差低于6.5（5）Å的聚类中心被发现位于五个最低能量聚类中心中的一个。添加原子细节并将基于知识的原子势与聚类和非聚类结构结合用于候选选择时，正确预测的蛋白质数量增加到50。接触的相对数量与蛋白质长度的比率以及折叠算法生成的聚类数量结合，是成功折叠预测的可靠指示，从而为基因组规模的原始折叠开辟了道路。