图2. 结合AlphaFold2与XL-MS模拟柔性蛋白的构象
A）已知谷氨酰胺结合的周质蛋白（QBP）在PDB中具有开放和封闭的构象，但AF2默认只预测封闭的构象。高预测对齐误差（PAE）块通常表示域之间的边界，但QBP被预测为一个单一的低PAE块，较高的PAE区域（图中白色）是由展开的N端造成的。
A）在3DRobot数据集中，10到100%的crosslink或monolink恢复范围内，crosslink和monolink评分函数在排序精度和近原生结构选择方面的性能。总体而言，XLP在得分中表现最好，特别是在低交联回收率（≤ 30%）时。橙色星号表示XLP显著优于MNXL的回收率，黑色星号表示相反（***p < 0.001， **p < 0.01， *p < 0.05）。从XLP中删除深度信息会使性能降至低于MNXL，但高于MP分数。
B）通过增加一定比例的错误交联来模拟错误发现率（FDR）会导致XLP在3DRobot数据集中200个蛋白质的中位数排名准确性和中位数近原生选择方面的性能变差。蓝线描绘了FDR和交联恢复的组合，其中AUC中等程度地识别了近原生结构（AUC ≥ 0.7）。在低交联回收率下，XLP在高达10%的FDR下仍然具有中等的识别能力，并且在更高的交联回收率下可以承受高达30%的FDR。
A）C3、荧光素酶和QBP在预测AF2模型中的差异，用各自开放和封闭PDB构象的RMSD表示。每个点代表一个AF2模型。黄色箭头指向Top1-XLP/MP评分模型。在所有情况下，XLP或MP要么能够选择接近原生的模型，要么在没有接近原生结构的情况下，从AF2预测集中选择RMSD较低的结构之一。对于C3和QBP，AF2结构位于开放和封闭构象之间的一条直线上，表明AF2系综可能代表了两个构象之间的物理相关的中间结构。
B）XLP和MP分数与模型精度大致成正比关系，因此与封闭（左）和开放（右）构象的RMSD成反比。相应的RMSD与pTM图显示用于比较。PDB构象用黄色箭头表示。在每种情况下都显示了近原生选择（AUC）和排序精度（CC）（na，表示没有发现近原生结构）。除QBP闭合构象外，XLP和MP评分的AUC和CC均优于AF2的pTM评分。
PDB模型作为参考，以及AF2集合中的三个代表性结构：XLP或MP得分最高的，最准确的（PDB结构的RMSD最低），以及pTM得分最高的模型。相应的XLP分数和目标构象的RMSD显示在每个模型旁边，每个结构下面的括号中显示了模型在精度方面的排名。在每种情况下，实验得出的crosslinks都显示出来，用Cα-Cα距离表示（蓝色:<21 Å，黄色:21 - 33 Å，红色>33 Å）。
PDB模型作为参考，以及AF2集合中的三个代表性结构：XLP或MP得分最高的，最准确的（PDB结构的RMSD最低），以及pTM得分最高的模型。相应的XLP或MP分数和目标构象的RMSD显示在每个模型旁边，每个结构下面的括号中显示了模型在精度方面的排名。在每种情况下，都显示了实验衍生的crosslinks（C3和荧光素酶）或monolinks（QBP）。crosslinks以Cα-Cα距离着色（蓝色:<21 Å，黄色:21 - 33 Å，红色>33 Å），monolinks以残差深度着色（蓝色:≤6.25 Å，红色:>6.25 Å）。
编辑：李惠琳
文章引用：Manalastas-Cantos K, Adoni KR, Pfeifer M, et al. Modeling Flexible Protein Structure With AlphaFold2 and Crosslinking Mass Spectrometry. Mol Cell Proteomics. Published online January 22, 2024. doi:10.1016/j.mcpro.2024.100724
Manalastas-Cantos K, Adoni KR, Pfeifer M, et al. Modeling Flexible Protein Structure With AlphaFold2 and Crosslinking Mass Spectrometry. Mol Cell Proteomics. Published online January 22, 2024. doi:10.1016/j.mcpro.2024.100724
