Bakgrund: Protein-protein interaktioner är en central komponent i många biologiska processer och mediera en mängd olika funktioner. Att känna till den tertiära strukturen hos ett proteinkomplex är därför nödvändigt för att förstå interaktionsmekanismen. Men experimentella tekniker för att lösa strukturen av komplexet har ofta visat sig vara svårt. För detta ändamål, beräkningsprotein dockning metoder kan ge ett användbart alternativ för att ta itu med denna fråga. Förutsägelse av dockning konformationer bygger på metoder som effektivt fånga form funktioner i de deltagande proteiner samtidigt som vederbörlig hänsyn tas till konformationella förändringar som kan uppstå. Vi presenterar en ny proteindockningsalgoritm baserad på användningen av 3D Zernike deskriptorer som regionala egenskaper hos molekylär form. Den viktigaste motivationen för att använda dessa deskriptorer är deras variation till omvandling, förutom en kompakt representation av lokala ytform egenskaper. Dockningsdecoys genereras med hjälp av geometrisk hashing, som sedan rankas av en poängfunktion som innehåller en begravd yta och en ny geometrisk komplementaritet term baserad på normala i samband med 3D Zernike form beskrivning. Vår dockningsalgoritm testades på både bundna och obundna fall i ZDOCK-riktmärket 2.0 dataset. I 74% av de bundna dockningsförutsägelserna kunde vår metod hitta en nära-inhemsk lösning (interface C-aRMSD ≤ 2,5 Å) inom de högsta 1000 leden. För obunden dockning, bland de 60 komplex för vilka vår algoritm returnerade minst en träff, var 60% av fallen rangordnade inom topp 2000. Jämförelse med befintliga formbaserade dockningsalgoritmer visar att vår metod har bättre prestanda än de andra i obunden dockning samtidigt som den förblir konkurrenskraftig för bundna dockningsärenden. Vi visar för första gången att 3D Zernike deskriptorer är skickliga i att fånga form komplementaritet vid protein-protein-gränssnittet och användbara för protein dockning förutsägelse. Rigorösa benchmarkingstudier visar att vår dockningsmetod har en överlägsen prestanda jämfört med befintliga metoder.
LZerD REF använder också Geometriska Hashing för formmatchning i det första steget och innehåller en ny geometribaserad poängfunktion med 3D Zernike-deskriptorer i det sista steget.
Protein-protein docking using region-based 3D Zernike descriptors
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}