Science | 预测人蛋白质组中的蛋白质互作

本文针对人蛋白质组中蛋白质互作预测的难题展开研究。背景方面，现有数据库中的高置信度蛋白质互作数据有限，且传统计算方法受限于计算资源和基因组数量。研究目的旨在开发高效预测模型，作者基于RF2-lite架构开发了RF2-PPI模型，通过引入omicMSA（基于真核基因组扩展的多序列比对）和AFDB单体蛋白的域间互作数据训练，在维持与AlphaFold2相当预测精度的同时实现20倍加速。结论表明，该方法从2亿多对蛋白质中筛选出近2万对高置信度互作，准确性达0.9，并成功识别出GPCR和免疫相关互作，为人类蛋白质组学研究提供了重要工具。