DDI_single：基于单序列的蛋白质结构域组装

结构域是蛋白质结构与功能的基本单元。恰当的结构域间组织对于多个相关功能的协同执行至关重要。因此，为了阐明多结构域蛋白的功能并设计调控这些功能的新药，确定其全长结构是一个关键步骤。现有的结构预测算法通常更擅长解析结构域内部构象，而不是建模结构域之间的相对位置。为应对准确确定多结构域蛋白构象这一挑战，我们开发了一种基于单序列的结构域组装算法，称为DDI_single。DDI_single利用蛋白质语言模型ESM-1b直接从氨基酸序列中提取特征，并通过一种新颖的门控交叉注意力模块准确预测结构域残基对之间的相互作用，从而实现结构域的正确组装。在已知结构域定义的前提下，DDI_single在预测结构域间残基对相对距离的任务上，其准确率比基于单序列的结构预测算法trRosettaX_single高出20%以上。在组装空间构象已知的结构域时，DDI_single能够正确组装测试集中的74.4%样本（TM-score>0.5）。在组装空间构象未知的结构域时，若结构域内部空间构象已被正确建模，DDI_single能够正确组装73.9%的样本。

结构域是蛋白质结构与功能的基本单元。合理的结构域间组织对于实现多个相关功能的协同执行至关重要。因此，为了阐明多结构域蛋白质的功能并设计调控这些功能的新药，确定其全长结构是一个关键步骤。现有的结构预测算法通常更擅长解析结构域内部构象，而不是对结构域之间的相对位置进行建模。

为应对多结构域蛋白质构象精确确定这一挑战，我们开发了一种基于单序列的结构域组装算法，称为 DDI_single。DDI_single 利用蛋白质语言模型 ESM-1b 直接从氨基酸序列中提取特征，并通过一种新颖的门控交叉注意力模块准确预测结构域间残基对之间的相互作用，从而实现结构域的正确组装。

在已知结构域定义的前提下，DDI_single 在预测结构域间残基对相对距离的任务中，其准确率比基于单序列的结构预测算法 trRosettaX_single 高出 20% 以上。在组装已知空间构象的结构域时，DDI_single 能够正确组装测试集中的 74.4% 样本（TM-score>0.5）。在组装空间构象未知的结构域时，当结构域内部空间构象被正确建模的情况下，DDI_single 能够正确组装 73.9% 的样本。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.05.730531v1?rss=1

🏷️ 蛋白质结构域组装 多结构域蛋白 单序列预测 蛋白质语言模型 门控交叉注意力 结构预测