基在骨架布局的卵白质序列设计是全新卵白质设计的要害问题之一。最近几年来，跟着深度进修方式和手艺的成长，全新卵白质序列设计获得了主要进展。此中代表性的工作包罗ProteinMPNN、ABACUS-R、ProDesign-LE等，都在序列设计中获得了主要进展，并进行了响应的尝试验证。但是，这些代表性的方式在模子练习和成果输出中均没有直接斟酌卵白质侧链的原仔细节信息。一方面，卵白质侧链构象对卵白质履行功能具有主要感化。另外一方面，年夜量的序列设计较法依靠布局猜测来评估设计序列的靠得住性，而单序列布局猜测照旧是一个很是年夜的挑战。近期，北京年夜学化学与份子工程学院/前沿交叉学科研究院定量生物学中间/北年夜-清华生命科学结合中间/北京年夜学成都前沿交叉生物手艺研究院传授来鲁华和北京年夜学化学与份子工程学院副研究员张长胜团队成长了全原子卵白质序列设计的深度进修算法GeoSeqBuilder，这一功效近期颁发在Angewandte Chemie1，文章初稿2024年3月以预印本情势颁发2。GeoSeqBuilder在生成序列的同时，也给出了高精度的侧链构象，可以更直接给出原子之间的彼此感化，不需要进行单序列布局猜测。GeoSeqBuilder在自然卵白质布局、全新设计布局和酶的序列设计的尝试测试中取得了高成功率，解析的晶体布局与设计布局模子在原子标准细节上高度吻合。

GeoSeqBuilder首要包括三部门：（1）多标准图卷积收集用在进修中间残基四周5阶邻人的情况信息；（2）三角收集用在暗示进修残基程度的二体和三体彼此感化；（3）迭代模块基在以上彀络从肇端序列动身更新序列，多步迭代后获得收敛序列。GeoSeqBuilder终究输出设计序列对应的卵白质全原子模子。具体见图1。

图1 GeoSeqBuilder框架图

GeoSeqBuilder在CATH4.3数据集长进行练习和验证，序列恢复率到达了52%，与ProteinMPNN等方式的表示近似。另外，GeoSeqBuilder设计出来的列位点的残基类型凡是和野生型具有类似的物理化学性质。GeoSeqBuilde生成的各类残基的品貌与自然卵白近似。GeoSeqBuider对侧链构象猜测的成果也远优在基在传统能量函数的方式FASPR和Scwrl4（见图 2）。

图2 GeoSeqBuilder的序列和侧链构象猜测成果

该工作起首选择了两个典型的卵白质折叠骨架对GeoSeqBuilder生成的序列进行尝试验证，包罗自然硫氧还原卵白（1FB0）和经由过程空想模子人工设计的螺旋束骨架（0705）。作者别离为其设计了9条和6条序列，这些序列都可以在年夜肠杆菌中以可溶情势表达。对硫氧还原卵白从头设计的序列具有很高的热不变性，热变性温度较野生型卵白提高了40摄氏度，X-射线晶体学布局解析注解设计的全原子模子与所解出的晶体布局高度吻合，而且设计卵白质具有新的疏水聚积焦点，具体见图3。

图3 GeoSeqBuider成功为靶标1FB0和0705设计了序列，设计模子与晶体布局高度一致

以上成果注解GeoSeqBuilder进修到了卵白质折叠布局和序列的关系，可以在连结卵白质折叠布局准确性的同时设计出新的疏水焦点。一般认为疏水焦点在卵白序列的天然进化进程中是比力守旧的，疏水焦点从头设计后的卵白是不是还会连结原本的功能是一个很有趣的问题。作者选择细胞铁灭亡中的要害卵白谷胱甘肽过氧化物酶（gpx4，PDB代码2obi）作为研究对象，固定gpx4的溶剂表露残基位点，只设计gpx4的疏水焦点区域，并选择5条序列进行尝试验证，此中4条序列的卵白可以测出gpx4的酶反映活性，3条活性高在野生型卵白。作者随后解出了这4个有酶活性的设计卵白的高分辩晶体布局，均与计较设计的布局模子在原子程度上高度一致（图4）。

图4 利用GeoSeqBuilder为靶标gpx4设计了5种新的疏水焦点聚积体例，此中3条序列对应卵白的酶活性有显著提高

该工作成长了一种基在卵白质骨架布局和全原子模子的序列设计方式GeoSeqBuilder。该方式所设计的卵白质可溶性好、表达量和热不变性高，可以折叠成预设计的卵白质布局。值得留意的是，GeoSeqBuilder不但供给了与尝试布局一致的侧链构象，新设计的序列还供给了多样化的疏水焦点聚积体例，从而扩年夜了序列景不雅。GeoSeqBuilder不但在卵白质序列从头设计中具有主要意义，并且为卵白质工程和卵白质序列布局关系研究供给了新的视角。GeoSeqBuilder今朝已开源（https://github.com/PKUliujl/GeoSeqBuilder），为卵白质相干的科学研究和出产开辟供给了得力的东西。

该工作的第一作者为北年夜-清华生命科学结合中间2020级研究生刘佳乐，通信作者为来鲁华、张长胜。北年夜-清华生命科学结合中间研究生郭政、北年夜化学学院博士后由瀚天对该工作的完成作出了主要进献。相干工作获得了国度重点研发打算（2022YFA303700）和国度天然科学基金委员会项目（21977007，22237002，T2321001）的帮助。

参考文献

[1] Jiale Liu, Zheng Guo, Hantian You, Changsheng Zhang*, and Luhua Lai*. All-Atom Protein Sequence Design Based on Geometric Deep Learning.Angew. Chem. Int. Ed. 2024, e202411461.

[2] Jiale Liu, Zheng Guo, Changsheng Zhang*, and Luhua Lai*. All-atom protein sequence design based on geometric deep learning. bioRxiv（2024）：2024-03.

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