【Science】全蛋白质组的蛋白互作预测

本研究针对人类蛋白质组中蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）预测的挑战，开发了基于深度学习的RF2-PPI方法。背景方面，现有方法在复杂人类蛋白质组中效果有限，且实验数据存在不一致性。研究目的旨在通过整合30PB基因组数据和2亿个预测蛋白结构，构建高效预测网络。该方法结合omicMSA增强共进化信号，并利用结构域相互作用数据扩展训练集17倍。结论显示，系统筛选预测出17,849个高置信度PPI（90%准确率），其中3,631个为新发现相互作用，显著推进了对人类互作组的理解，但IDR介导的弱相互作用预测仍是未来挑战。