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上海交大&中山大学团队使用ESMFold、预训练言语模型以及Graph Transformer，进行蛋白质连系位点展望
编辑 | 萝卜皮辨别蛋白质的性能位点，例如蛋白质、肽或其他生物成分的连系位点，对于理解相关的生物进程和药物计划至关重要。然而，现有的鉴于序列的要领的展望准确性有限，因为它们只考虑序列相邻的上下文特征并且缺乏构造信息。上海交通大学和中山大学的研讨人员提出了 DeepProSite，用于利用蛋白质构造和序列信息来辨别蛋白质连系位点。DeepProSite 首先从 ESMFold 生成蛋白质构造，并从预…- 6
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