今天为大家介绍一篇发表在nature communications上的论文，“Harnessing protein folding neural networks for peptid-protein docking”. 文章证明AlphaFold2除了能够进行结构预测之外，还可以快速准确地模拟多肽-蛋白质相互作用。在不需要多肽的多序列比对信息的情况下，作者应用AlphaFold2成功建模出多肽-蛋白质复合体，并且还可以处理配体结合诱导的受体构象变化。

作者提出一种多肽-蛋白质对接方法，该方法结合生物学概念，将相互作用模拟为蛋白质折叠，并利用训练好的神经网络来预测单体蛋白质结构。实验表明，通过将多肽连接到受体，神经网络会生成准确的多肽-蛋白质复合结构。这一性能的实现要归功于AF2能够 (1) 准确识别非结构化区域并将它们建模为linker，以及 (2) 预测多肽-受体复合物，而无需对多肽进行多序列比对。

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