PEPstrMOD2：化学修饰与非天然肽的下一代三级结构预测

尽管现有大多数方法仅限于预测仅含标准残基蛋白质的三级结构，PEPstrMOD服务器（开发于2015年）率先实现了对化学修饰肽和非天然肽的结构预测。尽管其已被广泛使用，原始框架仍受限于长度为7至25个残基的肽，并且依赖较早期的主链预测算法。为解决这些局限性，我们提出了PEPstrMOD2，相较于其前代版本引入了三项重大改进。首先，它以最先进的深度学习（DL）算法取代了原有的内部坐标生成方法，利用AlphaFold2和ESMFold进行高精度的初始结构预测。其次，通过整合新的、与AMBER力场兼容的分子库，显著扩展了可处理的化学空间，该库包含257种翻译后修饰（PTMs）、428种非标准氨基酸（NCAAs）以及243种末端修饰。最后，借助AlphaFold2（AF2）和ESMFold（EF）原生可扩展性的应用，PEPstrMOD2消除了原有的长度限制，从而能够对更长、更复杂的治疗性肽和小型蛋白质进行结构建模。我们在三个不同的肽数据集上，将PEPstrMOD2的性能与当前最先进的方法进行了评估。对于由80个环肽组成的AfCyc数据集，PEPstrMOD2获得了具有竞争力的平均原子水平均方根偏差（RMSD）2.05埃，而AlphaFold3（AF3）和AfCycDesign分别为1.13埃和1.82埃。值得注意的是，在修饰肽ModPep433数据集上，PEPstrMOD2优于AF3，取得了更低的平均RMSD值4.49埃，而AF3为4.67埃。此外，在ModPep16基准测试中，PEPstrMOD2达到了平均RMSD 2.50埃，其精度是原始PEPstrMOD（5.84埃）的两倍多。总之，PEPstrMOD2提供了一个强大、高通量且高精度的平台，有助于推动基于肽的药物开发和结构生物学研究。原始PEPstrMOD仅限于通过网络服务器界面使用，而PEPstrMOD2则同时提供直观的网络服务器和可通过GitHub获取的独立命令行工具，并支持Docker，以实现便捷部署和可复现的大规模建模流程（https://webs.iiitd.edu.in/raghava/pepstrmod/）。

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PEPstrMOD2：化学修饰与非天然肽的下一代三级结构预测

Saloni Jain， Naman Kumar Mehta， Sahil Raina， Pankaj Kumar， Varun， Gajendra P.S. Raghava

doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.22.733733

Saloni Jain 1 德里因陀罗普拉斯塔信息技术学院； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。 该作品依据 CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可协议 进行发布。

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发布于 2026 年 7 月 6 日。

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Saloni Jain， Naman Kumar Mehta， Sahil Raina， Pankaj Kumar， Varun， Gajendra P.S. Raghava

bioRxiv 2026.06.22.733733； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.22.733733

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Saloni Jain， Naman Kumar Mehta， Sahil Raina， Pankaj Kumar， Varun， Gajendra P.S. Raghava

bioRxiv 2026.06.22.733733； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.22.733733

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.22.733733v1?rss=1

🏷️ 肽三级结构预测 化学修饰肽 非天然肽 深度学习建模 AlphaFold2 治疗性肽