Линейное предсказание взаимодействий белков микроорганизмов в масштабе протеома

Взаимодействия белок–белок (PPI) лежат в основе биологических функций, однако предсказание взаимодействий в масштабе всего протеома сдерживается квадратичной вычислительной сложностью попарного сравнения «все со всеми». В настоящей работе мы представляем FlashPPI — метод контрастного обучения, основанный на взаимодействиях на уровне остатков, который обеспечивает линейное по времени предсказание физических интерфейсов белков по всему микробному протеому. Используя геномную языковую модель, фиксирующую кросс-белковые коэволюционные сигналы из метагеномных последовательностей, FlashPPI выравнивает взаимодействующие партнеры в общем латентном пространстве. Мы демонстрируем четырехкратное улучшение показателей по сравнению с существующими методами, основанными на последовательностях, при сокращении времени скрининга протеома с дней до минут. Существенно, FlashPPI обеспечивает сопоставимую эффективность скрининга с современными моделями сворачивания структуры при доле вычислительных затрат. Наконец, мы интегрировали FlashPPI в интерактивную веб-платформу, которая сочетает предсказанные сети с функциональными аннотациями и геномным контекстом, делая анализ сетей в масштабе протеома быстрым и доступным для исследований микроорганизмов.