CASP16中核酸结构预测方法的评估

《Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics》：Assessment of Nucleic Acid Structure Prediction in CASP16

核酸三维结构预测在CASP16竞赛中表现欠佳，缺乏模板依赖时仅少数结构（如OLE RNA）被成功预测，复杂相互作用仍存在挑战。

　　

摘要

持续准确的3D核酸结构预测将有助于研究构成生命基础的多种RNA和DNA分子。在CASP16比赛中，来自全球46个不同实验室的65个团队对42个目标进行了盲预测，这些目标涵盖了从DNA与多巴胺结合到复杂RNA纳米笼形成的各种核酸功能。与同时进行的蛋白质结构预测相比，核酸预测的整体表现较差，没有一种预测能够获得高于0.8的TM分数（表示结构相似度的指标），且没有预测出之前未见过的天然RNA结构。尽管自动化服务器的性能有所提升，但表现最好的团队仍然是人类专家：Vfold、GuangzhouRNA-human和KiharaLab。在一个无需模板建模的目标（OLE RNA）上取得的良好成绩以及准确的整体二级结构预测表明，可以从多序列比对中提取结构信息。然而，3D结构的准确性似乎仍然依赖于是否存在相关的3D结构模板；预测结果仍无法一致地识别出假结、单链Watson-Crick-Franklin配对、非典型配对或三级结构基序（如A-minor相互作用）。CASP16首次实现了对核酸与小分子、蛋白质及其他核酸相互作用的盲预测。与单体核酸类似，除非有3D模板，否则核酸复合物的预测准确性通常也很低。考虑到模板可用性，在之前的盲预测挑战与CASP16比赛之间，核酸建模的准确性并未显著提高。