LigandMPNN

比Rosetta快250倍，亲和力提升百倍，David Baker开发原子上下文条件蛋白序列设计新工具

编辑 | 萝卜皮小分子、核苷酸和金属离子条件下的蛋白质序列设计，对于酶和小分子结合剂以及传感器设计至关重要。但是，当前最先进的深度学习序列设计方法无法对非蛋白质原子和分子进行建模。华盛顿大学的 Cameron Glasscock、David Baker 团队提出了一种基于深度学习的蛋白质序列设计方法，称为 LigandMPNN，该方法可以模拟生物分子系统的所有非蛋白质成分。

3/31/2025 2:04:00 PM

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