Моделирование белковых комлексов с учетом неструктурной информации

Abstract

Докинг, основанный на шаблонах, предсказывает структуры белок- белковых комплексов, используя известные структуры в качестве шаблонов для моделирования. Подходящие шаблоны часто выбираются по схожести последовательностей и/или структурной схожести между целевыми белками и шаблоном. Эффективность докинга, основанного на шаблонах, значительно уменьшается, когда шаблоны мало похожи на целевые белки. Поэтому предлагается функциональная мера схожести, которая дополняет структурную меру. Комбинированная функция оценки позволяет улучшить отсеивание неподходящих шаблонов, увеличивая надежность докинга.