来源：生物谷  作者：生物谷  时间：2022-06-13

 在一项新的研究中，来自德国马克斯-普朗克生物物理研究所、欧洲分子生物学实验室海德堡总部和法兰克福大学等研究机构的研究人员使用基于人工智能（AI）的预测，生成了大量的人类NUP及其亚复合物的结构模型。所产生的模型涵盖了迄今为止在结构上尚未表征的多种结构域和界面。与以前的和未发表的X射线和低温电镜结构进行比对，显示出前所未有的准确性。相关研究结果发表在2022年6月10日的Science期刊上，论文标题为“AI-based structure prediction empowers integrative structural analysis of human nuclear pores”。

 这些作者获得了人类NPC的收缩和扩张构象状态的高分辨率低温电子断层图。利用综合建模，他们将单个NUP的结构模型整合到低温电子断层图中。他们明确地纳入了几种起连接作用的NUP，并追踪它们在NPC支架上的轨迹。他们非常详细地阐明了膜相关NPC和跨膜NUP如何分布在内外核膜的融合拓扑结构中。由此产生的结构模型将人类NPC支架的结构覆盖率提高了约两倍。他们对照早期和新的实验数据广泛地验证了他们的模型。他们的模型的完整性使他们能够在一种明确的膜环境和溶剂中对NPC支架进行微秒级的粗粒度分子动力学模拟。这些模拟显示NPC支架在没有膜张力的情况下，可以防止原本稳定的双膜融合孔收缩到较小的直径。

 综上所述，这些作者构建出的70-MDa原子分辨率模型涵盖了人类NPC支架的90%以上。它捕捉到了收缩和扩张过程中发生的构象变化。它还揭示了天然无序NUP的精确锚定位点，识别这些锚定点是建立完整的NPC动态模型的先决条件。这项新的研究体现了基于人工智能的结构预测如何加速阐明原子分辨率下的亚细胞结构。