高精度预测蛋白构象变化,中国科大、上科大通用深度学习模型
编辑 | KX预测蛋白质构象变化是计算生物学和人工智能领域的一大挑战。 主流的 AlphaFold 等算法可以高通量预测蛋白质的静态结构,但对蛋白质构象变化预测却束手无策。 为了解决这个问题,中国科学技术大学和上海科技大学的研究人员,提出了一种新颖的深度学习策略,即利用高通量生物物理采样来规避与蛋白质构象转变相关的数据匮乏。- 970
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