深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)领域的研究进展(2022-2025)
一、蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)的定义与生物学意义
蛋白质-蛋白质相互作用(Protein-Protein Interaction, PPI)是指两个或多个蛋白质通过物理结合形成复合物,进而调控细胞信号传导、代谢、免疫应答等生命活动的过程。PPI是生物体内复杂功能网络的核心,例如酶与底物的结合、抗体与抗原的识别、受体与配体的信号传递等均依赖于此。据估计,人类蛋白质组中约80%的功能通过PPI实现,其异常可能导致癌症、神经退行性疾病等。
PPI的结构基础
PPI界面通常由互补的疏水区、氢键网络和静电相互作用构成。传统研究通过实验方法(如X射线晶体学、冷冻电镜)解析复合物结构,但存在成本高、耗时长等局限性。近年来,计算生物学和深度学习技术的结合为PPI研究提供了新范式。
二、PPI研究的主要科学问题
- PPI界面预测与表征
如何从蛋白质序列或结构数据中识别相互作用界面,并量化结合亲和力。 - PPI调节剂设计
开发小分子或生物制剂(如多肽、抗体)以增强或抑制特定PPI,用于疾病治疗。 - 动态构象分析
研究复合物在不同状态下的构象变化,揭示结合机制与功能动态性。</
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