Nature Communications | 基于进化统计信息的蛋白质功能预测

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加 星标 ，再也不怕错过更新！方法见文末动图。 蛋白质通过与其他分子进行结合从而来发挥重要的生物学功能。了解蛋白质功能对于理解许多关键生物活动的复杂机制至关重要，对医学、生物技术和药物开发领域具有深远影响。然而，在UniProt数据库中收纳的超过3亿个蛋白质中，有超过 2 亿种蛋白质仍未得到功能性表征，并且在已有的功能性注释中，大部分注释仍在蛋白质的整体水平，并没有精确到氨基酸的层次。目前的蛋白质功能预测计算工作主要有两种类型，一是基于序列比对的方法，二是基于序列和结构等信息的深度学习方法，前者会受到序列大小和其在进化空间中的保守程度的影响，后者严重依赖蛋白质结构信息来得到不同质量的预测注释，而对于深度学习模型的训练而言，实验确定的高质量的蛋白质结构信息仍然是稀缺的。 为了实现 ………………………………