Metapredict: быстрый, точный и простой в использовании предиктор консенсусных оценок неупорядоченности и структуры

Интринсически неупорядоченные белки и участки белков составляют значительную долю многих протеомов и выполняют широкий спектр важных функций. Для понимания роли неупорядоченных участков белков в биологических процессах необходимо прежде всего правильно их выявить. Вычислительные методы предсказания неупорядоченности стали основным инструментом для планирования экспериментов, интерпретации результатов и выдвижения гипотез. Поскольку существует множество предикторов, для уменьшения систематических смещений и ограничений отдельных методов широко используют консенсусные оценки. Они объединяют результаты нескольких независимых предикторов неупорядоченности и присваивают каждому остатку значение, отражающее число методов, предсказывающих его неупорядоченность. Хотя консенсусные оценки помогают компенсировать присущие отдельным предикторам ограничения, их расчёт требует значительных вычислительных ресурсов. Кроме того, для этого необходимо установить несколько программных средств, что может быть чрезвычайно затруднительно. Чтобы решить эту проблему, мы разработали основанный на глубоком обучении предиктор консенсусных оценок неупорядоченности. В нашей модели metapredict используется двунаправленная рекуррентная нейронная сеть, обученная на консенсусных оценках неупорядоченности для 12 протеомов. По результатам сравнительной оценки с использованием двух независимых подходов metapredict вошёл в число наиболее точных доступных предикторов неупорядоченности. Кроме того, metapredict работает очень быстро и позволяет предсказывать неупорядоченность на уровне целого протеома за считаные минуты. Важно, что исходный код metapredict полностью открыт, а сама программа доступна в виде пакета Python, набора инструментов командной строки и веб-сервера, что расширяет возможности её практического применения. Мы считаем, что metapredict — удобный, доступный, точный и высокопроизводительный предиктор как для отдельных белков, так и для протеомов.