AlphaFold 3算法检测到的晶状体中的非标准蛋白质：以淀粉样蛋白为例的研究

《Scientific Reports》：Non-standard proteins in the lens of AlphaFold 3: a case study of amyloids

　　

摘要

尽管许多淀粉样蛋白的球形和跨膜形式的的三维结构已经确定，但在PDB（蛋白质数据库）中，它们的淀粉样形式的结构仍然很少。淀粉样蛋白在实验结构测定和计算建模方面都带来了重大挑战。我们使用三个数据集评估了AlphaFold 3（AF3）在预测淀粉样蛋白结构方面的表现：阳性对照数据集（n = 153，即没有实验确定的3D淀粉样结构的淀粉样序列）、阴性对照数据集（n = 56，即非淀粉样肽）以及ResolvedAmyloidStructure数据集（n = 7，即已知3D淀粉样结构的序列）。AF3成功预测了阳性对照数据集中34%的淀粉样结构，但遗憾的是，也错误地预测了阴性对照数据集中54%的序列。在ResolvedAmyloidStructure数据集中的7个蛋白质中，有5个蛋白质的淀粉样结构被成功预测。我们讨论了AF3在预测淀粉样蛋白时表现不佳的原因以及可能影响预测质量的因素。对于较短的蛋白质片段，预测出正确的淀粉样结构的可能性更大。AF3在预测淀粉样结构方面的表现似乎受到PDB中淀粉样结构数量较少以及其非淀粉样形式结构数据较为普遍的影响，这导致AF3倾向于给球形寡聚体模型赋予更高的质量评分。我们的研究还提出了未来提高预测性能所需采取的措施。