近来，大连理工大学教授刘嵘明团队在蛋白质动态结构表征与核酸结合位点猜测方向获得新进展。研讨突破了传统蛋白质功用猜测依靠单一静态结构快照的建模思路，将蛋白质表明拓宽到面向构象散布的动态调集学习，为结构不确定条件下的蛋白质功用猜测供给了新的核算结构。
蛋白质与DNA、RNA等核酸分子的相互作用广泛参加基因调控、RNA老练、蛋白质翻译等重要生命进程。精确辨认蛋白质上的核酸结合位点，关于了解生命活动机制和展开蛋白质功用研讨具有极端重大意义。现有大都结构学习办法通常以单一静态结构作为输入，但蛋白质在实在环境中具有十分显着的构象动态性，核酸辨认也常随同构象挑选、诱导符合和部分柔性改变，单一静态结构难以充沛表征这些与功用严密相关的动态信息。
针对这一问题，团队提出动态蛋白质表征学习结构DyProL，将蛋白质由“单一静态结构”拓宽为“多构象动态调集”。DyProL经过结构对齐和层次聚类挑选代表性构象，并规划多构象几许注意力模块，别离学习单个构象内部的空间联系以及同一残基在不同构象之间的改变信息，然后协同描写蛋白质部分几许特征与全体构象异质性。在多组DNA和RNA结合蛋白数据集上的测验中，DyProL相较单一静态结构模型表现出更安稳的猜测功用，尤其在运用AlphaFold猜测结构等更靠近实践使用的场景中优势越来越显着。进一步剖析发现，约49.8%的DNA结合位点和49.5%的RNA结合位点坐落IDR-like/flexible柔性区域，显现了动态表征在蛋白质柔性功用区域中的使用潜力。
该效果还可进一步拓宽至蛋白质—小分子结合、变构调控及构象状况辨认等使命，为蛋白质功用研讨和智能生物制作供给新的办法根底。
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