PPI-ID: 德克萨斯大学研究团队最新款蛋白-蛋白互作(PPI)预测工具上线

PPI-ID 全称为 Protein - Protein Interaction Identifier。由来自美国德克萨斯大学奥斯汀分校的 Haley V. Goodwin 和 Nigel S. Atkinson 共同开发。它借助已有的数据库信息，如 ELM、3did、Interpro 和 DOMINE 等，能够精准预测蛋白质间潜在的相互作用界面。

简介

从技术原理来看，PPI-ID 整合了多种功能。一方面，它可以将蛋白质相互作用结构域和基序（Motif)映射到分子结构上，筛选出距离足够近、具备相互作用可能性的区域；另一方面，针对仅提供蛋白质序列的情况，它能预测适合用 AlphaFold-Multimer 进行建模的区域，并且只有在每种蛋白质都包含配对序列的一半时，才会报告潜在的相互作用。

PPI-ID 的优势显著。在结构分析方面，它能通过分子可视化、基于接触距离识别界面以及标记接触残基等功能，助力研究人员深入剖析预测的二聚体模型；在预测准确性上，经过对已知二聚体的测试，展现出了较高的精度，为后续实验提供了可靠的理论依据。

使用流程

网站地址：http://ppi-id.biosci.utexas.edu:7215/

1. 从Uniprot ID预测蛋白互作

在 “Predict from Accession”选项卡中，输入蛋白质的Accession号。PPI-ID 会利用这些登录号访问 InterPro API、UniProt API 等，获取蛋白质的相关信息，如结构域和序列信息。之后，程序会在其庞大的数据库中查询匹配的结构域 - 结构域相互作用（DDI）和结构域(domain)-基序(motif)相互作用（DMI）信息，进而预测潜在的相互作用。如果用户还提供了蛋白质复合物的 pdb 文件，PPI-ID 可以通过接触距离过滤功能，筛选出真正可能相互作用的区域，使结果更加精准。

2. 从序列预测蛋白互作

在 “Predict from Sequence” 选项卡下，用户需上传从 InterProScan 获得的蛋白质结构域信息，以及通过 PPI-ID 的 “Get SLiM Information” 选项卡获取的基序信息（若有）。PPI-ID 会对这些信息进行深度分析，预测蛋白质间的相互作用。这种模式的优势在于，即使是合成蛋白质、未被充分研究的异构体或蛋白质片段，只要有相应的序列信息，都能进行 PPI 预测和分析。

总结

PPI-ID 为蛋白-蛋白相互作用的研究开辟了新的路径，其创新的功能和便捷的使用流程，有望推动生命科学领域在蛋白质作用机制等方面的研究取得更多突破。