FFF@Apps｜基于蛋白片段预测的冷冻电镜结构自动搭建

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基于蛋白片段预测的冷冻电镜结构自动搭建

冷冻电镜技术已成为生物学研究中分析分子结构的关键工具，尤其在研究大型生物分子复合物和膜蛋白结构方面具有显著优势。尽管这一技术在实验图像处理和三维重建方面取得了显著进展，但在全原子模型结构搭建方面仍存在挑战。目前常用的原子模型构建方法包括手动建模和自动建模两大类，各自具有优缺点。手动建模准确但是耗时长，自动建模效率高，但是结果往往不够准确。冷冻电镜领域亟需一种高效且准确的全自动结构搭建方法。

为了解决这些挑战，研究者们提出了一种新方法 FFF（"Fragment-guided Flexible Fitting”）[1] ，它通过结合蛋白质结构预测、蛋白质结构识别和柔性拟合算法，实现了快速且可靠的冷冻电镜结构建模（图1）。与手动建模相比（1-2周），FFF 在常见蛋白体系上仅需 10-30 分钟。这一方法有望进一步提高冷冻电镜技术在生物结构研究中的准确性和可靠性。

图 1. FFF 算法示意图

这里挑选了一个具有多种稳定构象的转运蛋白 ASCT2 帮助理解FFF的算法逻辑。其最主要的构象有两种，一种构象是朝细胞内打开的（6RVX）[2], 另一个是朝细胞外打开的状态 (7BCQ) [3]。我们在这个案例里将根据朝外打开状态的密度图搭建全原子模型结构。欢迎打开 FFF Notebook 进行尝试。

FFF @ Apps

FFF App 提供了两种使用模式供您使用：

• 从密度图中搭建结构：map2struct | Build a structure from a cryo-EM map
• 从密度图中识别结构：map2seq | Cryo-EM map recognition only
  
  

您可以方便地在 Bohrium® Apps 的页面上，按照下面的流程（以map2struct模式为例）提交冷冻电镜结构自动搭建的作业：

1. 打开 https://app.bohrium.dp.tech/fff/，可以自行选择 Guest 模式（仅浏览）或登录模式（支持任务提交）

2. 如果您当前没有验证的文件，可以在 Example Artifacts 中下载示例文件，在 documentation 中查看详细的用户指导手册

3. 在 form 中选择 Sub Model，上传文件

4. 设置参数

5. 系统的参数已设置好

6. Review 设置后设定工作前缀，选择应用运行费用的承担项目，当您注册 Bohrium 后系统会自动创建一个项目，如果您需要特定的项目扣费，可以在 Bohrium 平台“工作台-项目”中创建和管理自己的项目

7. 成功提交后可以点击任务详情查看具体运行情况

8. 运行结束后可以查看可视化报告，并可调节展示密度图 isovalue

阅读原文加入「FFF App 交流群」，与算法开发团队碰撞你的思考。

关于 Bohrium® Apps

Bohrium® Apps 是深势科技通过 MLOps 等新一代开发工具和基础设施，让算法代码可以快速上线为易用的应用，让新想法的验证效率从几个月缩短到几天。

开发者只需简单地修改算法运行入口的 Argument Parser 相关代码，便可以自动生成算法运行所需的丰富用户界面以及完整的 Job 管理运行、用户管理、数据管理、模型管理、性能评估、付费授权和结果可视化等周边全整套功能。

对于 App 用户来说，简单四个步骤提交任务，便可快速返回结果：

1. IO Options：配置输入文件

2. Job Options：设置变量

3. System Options：配置系统级参数

4. Review：所有配置参数的摘要

我们将在「NBHub App 专栏」持续为大家介绍更多 AI4S 应用，如想成为 App 开发者，请填写此表单申请加入 Bohrium Apps 开发者社区：https://dptechnology.feishu.cn/share/base/form/shrcn96VSkz0xFUjLTbaSNdgrwg