链间
助力发现药物靶点，华科大开发深度迁移学习方法，预测跨膜蛋白
编辑 | 萝卜皮膜蛋白由大约四分之一的人类基因编码。链间残基-残基接触信息对于膜蛋白复合物的结构预测很重要，对于理解其分子机制很有价值。尽管已经提出了许多深度学习方法来预测膜蛋白中的蛋白内接触或螺旋-螺旋相互作用，但由于跨膜蛋白数量有限，准确预测其链间接触仍然具有挑战性。为了应对这一挑战，华中科技大学的研究人员利用从非跨膜蛋白大数据集中预先训练的知识，开发了一种深度迁移学习方法，用于预测跨膜蛋白复合物的链间接触，称为 DeepTMP。DeepTMP 利用几何三角形感知模块从蛋白质语言模型生成的共同进化信息中捕获正确
8/21/2023 5:31:00 PM
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