目的：热点是仅包含一小部分界面的残留物，但占结合能的大部分。 这些残留物对于了解蛋白质相互作用的原理至关重要。 实验研究如丙氨酸扫描诱变需要显着的努力; 因此，需要计算方法来预测蛋白质界面中的热点。

结果：

我们提出了一种新的直观有效的方法来确定计算的热点，基于避免浪费（C），溶剂可及表面积（AS A）访问和统计成对残留电位（PP）的界面残基。这些特征的结合是一个综合的方法来研究热点探测效果。预测的热点是观察到70%精度的实验热点与丙氨酸扫描能量数据库64%精度比较（ASEdb),还有70%准确度和73%结合界面数据库73%精度比较（BID）。几种机器学习方法适用于预测热点。我们的实证方法的性能超过了基于学习的方法的其他现有的热点预测成对的电位从溶剂残留阻塞是热点预测的主要鉴别特征。

结论：

我们的实验方法是在热点预测的一种简便方法还具有很高的精度和计算效率。我们相信，这种方法在蛋白质的结合位点的蛋白质相互作用的特异性治疗药物的设计提供了表征研究的见解。

1.简介

 蛋白质通过其界面与其他分子相互作用起作用。 蛋白质界面研究表明，能量分布不均匀。相反，存在称为热点的某些关键残留物，仅包含少量界面，但占结合能的大部分（Bogan and Thorn，1998; Clackson and Wells，1995）。 在实验上，通过评估自由能变化，将其变为丙氨酸，可以发现热点，对蛋白质缔合的稳定性起关键作用。 Thorn和Bogan（2001）在丙氨酸扫描能量数据库（ASEdb）中从丙氨酸扫描诱变实验中沉积了热点。 绑定接口数据库（BID）（Fischer等人，2003）在文献收集的界面中提供了实验验证的热点。

 热点氨基酸组成分析表明，一些残留较为有利。最常见的是Tyr，Arg和Trp，由于它们在热点上的大小和构型是至关重要的（Bogan和Thorn，1998）。此外，Bogan和Thorn报道说，热点被大量不太重要的残留物包围，最有可能用于从热点堵塞散装溶剂。发现溶剂的堵塞是高能相互作用的必要条件。来自实验研究的热点信息仅适用于非常有限数量的复合物，因此，需要计算方法来鉴定蛋白质相互作用位点的热点（DeLano，2002）。在开创性的工作中，Kortemme和Baker（2002）提出了一种物理模型（Robetta），用于检测蛋白质 - 蛋白质界面上的热点，这些蛋白质 - 蛋白质界面涉及包装相互作用，氢键和溶剂化的能量。计算热点，他们根据其模型计算出的残留物，与ASEdb中的实验热点相一致。同样，高等（2004）使用非共价相互作用来估计界面残基对结合的能量贡献。他们报道了预测从丙氨酸扫描诱变实验中获得的热点的成功率为88％（Gao et al。，2004）。 Serrano及其同事开发的另一种基于能量的模型（Guerois等，2002）用于预测突变对蛋白质复合物的能量效应。计算的突变能量变化与实验结果吻合良好。他们的方法也适用于热点预测。

   分子动力学（MD）模拟可以提供原子级别的蛋白质界面的详细分析，以更准确地预测最终点（Gonzalez-RuizandGohlke，2006）.Rajamani等人 （2004）研究了11种蛋白质复合物，发现蛋白质界面中的锚定残基显示出有限的迁移性，可能作为热点。 Kollman及其同事（Huo等，2002）应用MD研究了1：1人生长激素受体复合物的计算丙氨酸扫描，并与实验数据吻合较好。 尽管这些基于能量和基于MD的方法能够成功地识别单个蛋白质复合物的热点，但是由于其计算成本，它们在实践中不适用于大规模热点预测。