Característica de reconocimiento molecular

Las características de reconocimiento molecular ( MoRF ) son pequeñas regiones (de 10 a 70 residuos) intrínsecamente desordenadas en las proteínas que experimentan una transición de desorden a orden al unirse a sus parejas. Las MoRF están implicadas en las interacciones proteína-proteína , que sirven como paso inicial en el reconocimiento molecular . Las MoRF están desordenadas antes de unirse a sus parejas, mientras que forman una estructura 3D común después de interactuar con ellas. ^{[ 1 ] [ 2 ]} Como las regiones MoRF tienden a parecerse a proteínas desordenadas con algunas características de proteínas ordenadas, ^{[ 2 ]} pueden clasificarse como existentes en un estado semidesordenado extendido. ^{[ 3 ]}

Los MoRF se pueden separar en 4 categorías según la forma que adoptan una vez unidos a sus parejas. ^{[ 2 ]}

Las categorías son:

• α-MoRF (cuando forman hélices alfa )
• β-MoRF (cuando forman láminas beta )
• MoRF irregulares (cuando no forman ninguna forma)
• MoRF complejos (combinación de las categorías anteriores)

Determinar experimentalmente las estructuras de las proteínas es un proceso muy laborioso y costoso. Por lo tanto, en los últimos años se ha prestado especial atención a los métodos computacionales para predecir la estructura y las características estructurales de las proteínas. Algunos aspectos de la estructura de las proteínas, como la estructura secundaria y el desorden intrínseco , se han beneficiado enormemente de las aplicaciones del aprendizaje profundo en una gran cantidad de datos anotados. Sin embargo, la predicción computacional de las regiones MoRF sigue siendo una tarea compleja debido a la disponibilidad limitada de datos anotados y a la rareza de la clase MoRF en sí. ^{[ 4 ]} La mayoría de los métodos actuales se han entrenado y evaluado en los conjuntos publicados por los autores de MoRFPred ^{[ 5 ]} en 2012, así como en otro conjunto publicado por los autores de MoRFChibi ^{[ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]} basado en datos MoRF anotados experimentalmente. La tabla siguiente detalla algunos métodos disponibles a partir de 2019 para la predicción de MoRF (también se abordan problemas relacionados). ^{[ 9 ]}

mpMoRFsDB ^{[ 22 ]}

Base de datos de plegamiento mutuo inducido por unión (MFIB) ^{[ 23 ]}