NSMB | 黄胜友团队开发冷冻电镜蛋白质结构建模新方法EMProt

冷冻电镜是最重要的生物大分子结构解析技术之一。目前冷冻电镜技术已能常规地获得较高分辨率（小于4 Å）的密度图，但如何从异质性强、信噪比不均的密度图中精准构建完整的全原子结构，仍是该领域亟待解决的关键科学问题。传统建模策略往往依赖专家经验进行手动干预，或局限于局部的结构优化，难以实现全局一致的高精度建模。

2025年12月8日，华中科技大学黄胜友团队在Nature Structural & Molecular Biology发表了题为EMProt improves structure determination from cryo-EM maps的研究论文，报道了一种名为EMProt的冷冻电镜蛋白质结构自动建模新方法。该方法基于人工智能，深度融合冷冻电镜密度图、蛋白质序列与结构预测，实现了冷冻电镜蛋白质结构的全原子精确建模。

EMProt方法的核心创新在于其构建了一种三轨道注意力神经网络架构。该架构在三个并行层次上对特征进行提取与融合，包括单残基周围的局部密度信息、成对残基之间的中程密度关联，以及残基的三维结构信息。通过跨轨道注意力机制，模型能够实现不同特征间的动态交互与整合，从而在建模初始结构过程中同时利用密度图所提供的实验信号与残基本身的几何约束，有效提升全原子建模的准确性。此外，该方法通过将初始结构、冷冻电镜密度图与AlphaFold2所预测的蛋白质结构先验信息进行有机结合，进一步增强了在低分辨率区域的建模能力。即使在局部分辨率低于4 Å的区域，模型仍能依据多源信息推断出合理的原子坐标，从而显著提升整体结构的完整性与连续性。

图 1 ：EMProt基于三轨道注意力神经网络架构的自动建模方法流程图

评估结果表明，EMProt在结构完整度、原子坐标准确度以及结构-密度图匹配程度方面，均优于当前多种主流建模方法，并支持单纯从冷冻电镜密度图出发的高精度从头(de novo)建模。其全自动化流程可直接从密度图建立高质量的全原子结构模型，有效缓解因分辨率异质性所引起的结构片段缺失与局部建模错误等问题，为大规模、高精度的冷冻电镜蛋白质结构解析提供了一个快速可靠的新工具。 EMProt 免费获取网址：

http://huanglab.phys.hust.edu.cn/EMProt/ 。

黄胜友 教授团队 长期致力于生物分子相互作用计算 及复合物结构 预测研究，近年来聚焦AI for Science，在蛋白质-蛋白质、蛋白质- 核酸 、蛋白质-小分子 相互作用 预测 及冷冻电镜结构建模 方面取得诸多重要进展，开发了 HDOCK、EMReady、EMRNA、EMPr ot 等 一系列方法、软件和计算平台，在Nature Biotechnology、Nature Machine Intelligence、Nature Structural & Molecular Biology、Nature Protocols等期刊发表多篇论文。 课题组长期招聘优秀博士后，欢迎咨询。

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https://jinshuju.net/f/ZqXwZt或扫描二维码投递简历

https://www.nature.com/articles/s41594-025-01723-1

制版人： 十一

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