Amylo-Pipe：用于蛋白质和肽聚集机理与动力学预测的一体化网络服务器

蛋白质聚集是淀粉样相关疾病的核心机制，同时也是蛋白质治疗药物开发性面临的一项重大挑战。在过去二十年中，针对蛋白质和多肽中聚集易感区域（APR）的预测以及聚集倾向的评估已取得显著进展。相比之下，由于实验数据的可获得性有限且异质性较高，聚集动力学的预测受到的关注相对较少。因此，APR预测算法给出的聚集倾向被广泛接受为预测蛋白质及其突变体聚集动力学相对变化的一种手段。既往研究已利用大规模数据集表明，聚集倾向与聚集动力学之间仅表现出较弱或不一致的相关性。在本研究中，我们将用于蛋白质聚集研究的先进互补型机制预测工具和动力学预测工具整合到一个统一且用户友好的网络框架中，命名为“Amylo-Pipe”。Amylo-Pipe还实现了对蛋白质工程尤为实用的功能，例如守门残基突变扫描，以支持抗聚集变体的设计。通过在单一界面中整合多项预测任务，Amylo-Pipe能够比仅依赖APR的工作流程更全面地评估聚集行为。该网络服务器可免费访问：https://web.iitm.ac.in/bioinfo2/amylopipe/。

蛋白质聚集是淀粉样蛋白相关疾病的核心过程，同时也是蛋白质治疗药物开发性中的一项重大挑战。过去二十年来，在预测蛋白质和肽中的聚集易感区域（aggregation-prone regions, APRs）以及评估其聚集倾向方面，已取得显著进展。相比之下，由于实验数据的可获得性有限且异质性较高，聚集动力学的预测所受到的关注相对较少。因此，APR 预测算法给出的聚集倾向被广泛接受为预测蛋白质及其突变体聚集动力学相对变化的一种手段。既往研究已利用大规模数据集表明，聚集倾向与聚集动力学之间仅表现出较弱或不一致的相关性。在本研究中，我们将当前最先进且相互补充的蛋白质聚集机制与动力学预测工具整合到一个统一、易于使用的网络框架中，并将其命名为“Amylo-Pipe”。Amylo-Pipe 还实现了对蛋白质工程尤为实用的功能，例如守门残基突变扫描，以支持抗聚集变体的设计。通过在单一界面中整合多项预测任务，Amylo-Pipe 相较于仅基于 APR 的工作流程，能够对聚集行为进行更全面的评估。该网络服务器可免费访问：https://web.iitm.ac.in/bioinfo2/amylopipe/。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.09.731090v1?rss=1

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