AlphaKnot 2.0 — веб-сервис и база данных, разработанные для анализа топологической запутанности белковых структур, полученных с помощью методов предсказания структуры, в частности AlphaFold. Платформа предоставляет инструменты для идентификации, классификации и визуализации узлов и сложных топологических особенностей в трехмерных моделях белков, облегчая исследование явлений, связанных с топологией полипептидной цепи, таких как узлы, скручивания и связанные с ними конформационные ограничения.
Проект объединяет автоматизированные алгоритмы распознавания топологических объектов и систематизированную коллекцию анализируемых моделей, предоставляя пользователю как интерактивный интерфейс для изучения отдельных структур, так и возможности пакетной обработки больших наборов предсказанных моделей. Если официальная документация или подробные публикации по версии 2.0 ограничены, описание ниже опирается на общепринятые подходы и типичные функции подобных ресурсов для анализа топологии белков.
- Идентификация узлов: автоматическое обнаружение и классификация топологических узлов различной сложности в белковых моделях, включая определение типа узла и его местоположения в последовательности.
- Анализ и метрики: расчёт количественных показателей топологической запутанности, таких как минимальный набор пересечений, индекс узла и другие метрические характеристики, используемые для сравнительных исследований.
- Каталогизация структур: построение и поддержание базы данных проанализированных моделей с возможностью поиска по идентификаторам, типам узлов, длине цепи и дополнительным параметрам предсказания.
- Визуализация: встроенные средства для интерактивного просмотра модели и выделения топологических элементов, позволяющие отслеживать путь полипептидной цепи и наблюдать локальные конфигурации, ответственные за узлы.
- Пакетная обработка: функции для массового анализа коллекций предсказанных структур, включая мультипоточную обработку и экспорт результатов в табличном виде для дальнейшего статистического анализа.
- Совместимость с AlphaFold-форматами: поддержка входных данных и выходных форматов, используемых в распространённых конвейерах предсказания структуры, что упрощает интеграцию в рабочие процессы биоинформатических исследований.
- Функции фильтрации и поиска: гибкие критерии отбора структур по качеству предсказания, наличию и типу узлов, длине цепи и другим аннотациям, с возможностью сортировки результатов.
- Документирование и экспорт: генерация отчётов по отдельным структурам и наборам данных, экспорт метаданных и результатов анализа для публикаций и репликации исследований.
- Применения в исследованиях: поддержка задач изучения эволюции топологии, корреляций между структурной запутанностью и функцией белков, а также анализ последствий топологии для стабильности и сборки белковых комплексов.