蛋白质相互作用，登上Science！

本文针对人类蛋白质组中蛋白质相互作用（PPIs）预测的重大挑战展开研究。背景方面，蛋白质通过相互作用形成复杂网络，在细胞功能中起核心作用，并与多种疾病相关，但现有方法在人类蛋白质组中的准确性和覆盖范围有限。研究目的为开发新方法系统预测人类PPIs，团队通过增强共进化信号和利用域-域相互作用数据集，创建了深度学习网络RoseTTAFold2-PPI，结合扩展的多序列比对进行预测。结论显示，该方法成功预测了数万个PPIs，其中近1.8万个具有高精确度，揭示了涉及GPCRs、免疫蛋白等的新相互作用，为理解人类生物学和疾病机制提供了重要见解，是计算完整人类相互作用组的重要进展。