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構造生物学：クライオ電子顕微鏡マップでの自動モデル構築とタンパク質の識別
Nature 628, 8007 doi: 10.1038/s41586-024-07215-4
原子モデルでクライオ電子顕微鏡（クライオEM）マップを解釈するには、三次元コンピューターグラフィックスプログラムにおける高いレベルの専門知識と労働集約的な手作業が必要である。今回我々は、クライオEMマップでの自動原子モデル構築のための機械学習手法であるModelAngeloを示す。ModelAngeloは、クライオEMマップからの情報をタンパク質のアミノ酸配列や構造からの情報と単一グラフニューラルネットワーク中で結び付けることによって、人間の専門家が構築したモデルと同等の質のタンパク質原子モデルを構築する。ヌクレオチドの場合は、ModelAngeloは人間が構築したのと同等の精度の骨格を構築する。アミノ配列が未知のタンパク質の識別では、隠れマルコフモデル配列検索で各残基に対して予測されたアミノ酸確率を用いることでModelAngeloによって人間の専門家を上回る結果が得られた。従って、クライオEMによる構造決定ではModelAngeloによってボトルネックが取り除かれて、客観性が向上するだろう。
