Mutation Energy of Binding (GeoPPI)

简介

基于深度学习技术预测氨基酸突变对蛋白质-蛋白质相互作用的影响。该模块是基于开源的GeoPPI方法开发的，使用蛋白质复合物的深度几何表征来模拟突变对结合亲和力的影响。为了实现几何结构的强大表达能力和预测的稳健性，模块依次采用了两个组件，即一个几何编码器（擅长提取图形特征）和一个梯度增强树（GBT，擅长避免过度拟合）。几何编码器是一个图形神经网络，在相邻的原子上执行神经信息传递，以更新中心原子的表征。它通过一个新的自我监督学习方案进行训练，以产生蛋白质结构的深度几何表示。基于这些对复合物及其突变体的学习表征，GBT从突变数据中学习，以预测相应的结合亲和力变化。

参数说明

PDB File

野生型的复合物结构，PDB格式。

Mutation File

突变列表文件，TXT格式，每行包含突变信息，格式如下：

TI17R,EI19R;E_I
AI15R;E_I

每行突变信息及一个相互作用链信息，用分号“;”分隔，其中：
TI17R中的T表示野生型的氨基酸，I表示该氨基酸所在的链，17表示结构文件中该氨基酸的UID编号，R表示突变后的氨基酸。当存在多点突变时，突变信息用逗号（“，”）隔开，如TI17R,EI19R。E_I表示复合物中产生相互作用的蛋白链是E链与I链；相应的，如果是多条链与多条链产生相互作用，如：HL_WV，表示H、L链与W、V链产生相互作用。
需要注意的时突变信息可以时多点或者单点，但是每一行的相互作用链信息只能是一个。

结果说明

输出结果文件为score.csv，包含信息如下：

参考文献

Liu X, Deep geometric representations for modeling effects of mutations on protein-protein binding affinity. PLoS Comput Biol. 2021 Aug 4;17(8):e1009284.

MIT License

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