Nature Biotechnology | 联合交联质谱与深度学习更高质量预测蛋白结构并解析其构象

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柏林工业大学 （Technische Universität Berlin） Juri Rappsilber以及Oliver Brock等研究人员合作开发新蛋白结构预测工具- AlphaLink ，将 交联质谱 (crosslinking mass spectrometry，这里用的noncanonical amino acid photo-leucine来交联) 获取的 蛋白结构限制信息 整合到 AlphaFold2蛋白预测框架 。从而提高了：1. 少同源序列 的蛋白 （比如病毒、抗体可变区以及从头设计的蛋白等常出现这种情况） 的预测效果；2. 定位在实验条件下的 蛋白构象 (1–3)。 AlphaLink框架(3) AlphaLink提高少同源序列蛋白（N eff 偏低）结构预测质量（注：模拟数据）(3) AlphaLink预测Cdk2蛋白在活跃与抑制状态的构象（注：模拟数据）(3) 该项工作2023年3月20日发表在nature biotechnology；研究人员表示该研究提供了 通用 的使用 实验数据 辅助基于 深度学习的算法 预测 原位蛋白结构/构象 的 框架 (3)。 Comment(s): 结合多种 ………………………………