表征选择重塑构象洞察：分子动力学模拟的定向特征编码方法ManiProt

《Communications Chemistry》：Representation choice shapes the interpretation of protein conformational dynamics

　　

摘要

分子动力学模拟能够给出原子层面的详细轨迹，但从这些高维数据中提取可解释且鲁棒的洞察仍然颇具挑战。在实际操作中，分析通常依赖于单一的表征方式。本文表明，表征方式的选择并非中立的：它从根本上塑造了从相同模拟数据中推断出的构象组织方式、相似性关系以及表观转变。为了补充现有的表征方法，我们提出了定向特征，一种基于几何、感知旋转的蛋白质骨架编码方式。我们将其与常见的描述方法在三种动态体系中进行了比较：快折叠蛋白质、大规模结构域运动和蛋白质-蛋白质结合。在这些体系中，我们发现不同的表征方式强调构象空间的互补方面，且没有任何单一表征能够完整刻画底层动力学。为便于系统性比较，我们开发了ManiProt，一个用于高效计算和分析多种蛋白质表征的库。我们的结果促使建立一种比较性的、表征感知的框架来解读分子动力学模拟。