DAQplugin：用于 ChimeraX 的基于深度学习的实时模型评估插件

尽管越来越多的蛋白质结构通过冷冻电子显微镜（cryo-EM）得以解析，蛋白质结构建模仍然经常受到残基错误指派和序列寄存器移位的影响，尤其是在密度模糊的区域。在此，我们提出 DAQplugin，这是一个 ChimeraX 插件，可利用基于深度学习的逐残基模型质量（DAQ）评分，对蛋白质模型与 cryo-EM 密度图进行实时评估。不同于现有通常在模型构建完成后才应用的验证工具，DAQplugin 能够在模型构建和精修过程中实现基于深度学习的实时验证。据我们所知，DAQplugin 是首个在交互式建模环境中为 cryo-EM 图谱中的蛋白质模型提供基于深度学习的实时验证的工具。 除了识别潜在的建模错误外，DAQplugin 还可通过沿主链建议替代性的残基放置方式，为纠正序列寄存器移位提供指导。该插件中的计算经过专门设计，可在无需 GPU 硬件的情况下高效运行于通用 CPU 上。借助 DAQplugin，用户能够在标准笔记本电脑上，于交互式模型构建、模型-图谱拟合和精修过程中执行基于深度学习的验证。DAQplugin 有助于实现对 cryo-EM 密度图更准确的解析，并提高蛋白质结构模型可靠性评估的水平。

尽管越来越多的蛋白质结构通过冷冻电子显微镜（cryo-EM）得以解析，蛋白质结构建模仍然常常受到残基错误指派和序列配准偏移的影响，尤其是在密度模糊的区域中。本文提出了DAQplugin，这是一款ChimeraX插件，利用基于深度学习的逐残基模型质量（DAQ）评分，对蛋白质模型与cryo-EM密度图进行实时评估。不同于通常在模型构建完成后才应用的现有验证工具，DAQplugin能够在模型构建和精修过程中实现基于深度学习的实时验证。据我们所知，DAQplugin是首个在交互式建模环境中为cryo-EM密度图提供蛋白质模型实时深度学习验证的工具。除识别潜在建模错误外，DAQplugin还可通过沿主链建议替代性残基放置方式，为校正序列配准偏移提供指导。该插件中的计算经过优化，可在无需GPU硬件的情况下于通用CPU上高效运行。借助DAQplugin，用户可在标准笔记本电脑上，在交互式模型构建、模型-密度图拟合和精修过程中执行基于深度学习的验证。DAQplugin有助于更准确地解析cryo-EM密度图，并提高蛋白质结构模型可靠性评估的水平。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.11.731735v1?rss=1

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