论文地址：APE-Gen: A Fast Method for Generating Ensembles of Bound Peptide-MHC Conformationshttps://www.mdpi.com/1420-3049/24/5/881/pdf

github地址：APE-Genhttps://github.com/KavrakiLab/APE-Gen

1、Abstract

肽和MHC复合物（pMHCs）的结构分析具有可解释和一般结合预测的前景。

本文介绍了APE-Gen（锚定肽MHC集合生成器），一种快速生成结合pMHC构象的方法。

APE-Gen具体过程包括：

（I）将给定肽的末端锚定在MHC结合位点的已知口袋附近；

（ii）通过循环建模对肽主干构象进行采样；

（iii）执行能量最小化以固定空间冲突，在每一轮累积构象，从而生成一组结合构象（pMHC）。

2、background

基于peptide-MHC的方法主要分为两种：1、基于序列的方法；2、基于结构的方法

虽然基于序列的方法允许快速预测pMHC结合，但它们对于未包含在训练集中的同种异体的性能很难量化；

另一种计算方法是基于分析pMHCs的结构。基于结构的方法有可能在pMHC中更具解释性和通用性，因为亲和力预测是基于结构特征的存在，如原子相互作用。例如，结构分析可以基于X射线晶体学实验得出的结构，在蛋白质数据库（PDB）中大约有600个pMHC晶体结构可用。然而，鉴于pMHC晶体结构的数量仅涵盖pMHC组合的一小部分，已经开发了计算方法来模拟与MHC结合的肽的构象。

3、Proposed Method

本文提出的APE-Gen通过反复循环的环建模和能量最小化生成结合构象的集合，并且只需要肽和MHC的序列作为输入。

（i）将给定肽的末端锚定在MHC结合位点的已知口袋附近；

（ii）通过环建模对肽骨架构象进行采样；

（iii）执行能量最小化以修复空间冲突。

能量最小化是通过通常用于对接，然后通过评分函数实现的，该评分函数模拟静电、氢键、溶剂化和疏水效应。

在一轮结束时，取样的构象与前一轮中取样的构象汇集在一起，能量最低的构象被用作下一轮的输入。经过环建模和能量最小化的结合APE-Gen可以生成多种结合的pMHC构象，用于进一步的结构分析。

实验部分就是做了验证，重点还是主要构建过程，详情可以参考文献！

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APE-Gen：锚定肽-MHC集合生成器

1、Abstract

2、background

3、Proposed Method

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