Protein-protein docking based on shape complementarity and Voronoi fingerprint
Abstract
Predicting the three-dimensional structures of protein-protein complexes is a major challenge for computational biology. Using a Voronoi tessellation model of protein structure, we showed previously that it was possible to use an evolutionary algorithm to train a scoring function to distinguish reliably between native and non-native docking conformations. Here, we show that this approach can be further improved by combining it with rigid body docking predictions generated by the Hex docking algorithm. This new approach is able to rank an acceptable or better conformation within the top 10 predictions for 7 out of the 9 targets available from rounds 8 to 18 of the CAPRI docking experiment.
La prédiction de la structure tri-dimensionnelle des complexes protéine-protéine est un enjeu majeur pour la bioinformatique. Nous avions montré dans des travaux précédents que grâce à la modélisation par un diagramme de Voronoï de la structure des protéines, et à l'utilisation d'algorithmes génétiques, il était possible d'optimiser des fonctions de score permettant de distinguer avec une bonne fiabilité les conformations natives des conformations non-natives. Nous montrons dans cet article que cette approche peut être sensiblement améliorée en combinant celle-ci avec des modèles en corps rigide générés par l'algorithme de docking Hex. Cette nouvelle approche, testée sur les cibles CAPRI des rounds 8 à 18, permet de classer dans les 10 meilleures, une conformation quasi-native pour 7 cibles sur les 9 disponibles.
| Origin | Files produced by the author(s) |
|---|
Loading...