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超越AF2?Iambic、英偉達(dá)、加州理工學(xué)院開發(fā)多尺度深度生成模型,進(jìn)行狀態(tài)特異性蛋白質(zhì)-配體復(fù)合物結(jié)構(gòu)預(yù)測

AIGC動態(tài)2年前 (2024)發(fā)布 機(jī)器之心
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超越AF2?Iambic、英偉達(dá)、加州理工學(xué)院開發(fā)多尺度深度生成模型,進(jìn)行狀態(tài)特異性蛋白質(zhì)-配體復(fù)合物結(jié)構(gòu)預(yù)測

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原標(biāo)題:超越AF2?Iambic、英偉達(dá)、加州理工學(xué)院開發(fā)多尺度深度生成模型,進(jìn)行狀態(tài)特異性蛋白質(zhì)-配體復(fù)合物結(jié)構(gòu)預(yù)測
關(guān)鍵字:蛋白質(zhì),結(jié)構(gòu),復(fù)合物,模型,分子
文章來源:機(jī)器之心
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由蛋白質(zhì)和小分子配體形成的結(jié)合復(fù)合物無處不在,對生命至關(guān)重要。雖然最近科學(xué)家在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面取得了進(jìn)展,但現(xiàn)有算法無法系統(tǒng)地預(yù)測結(jié)合配體結(jié)構(gòu)及其對蛋白質(zhì)折疊的調(diào)節(jié)作用。
為了解決這種差異,AI 制藥公司 Iambic Therapeutics、英偉達(dá)(Nvidia Corporation)以及加州理工學(xué)院(California Institute of Technology)的研究人員提出了 NeuralPLexer,這是一種計算方法,可以僅使用蛋白質(zhì)序列和配體分子圖輸入直接預(yù)測蛋白質(zhì)-配體復(fù)合物結(jié)構(gòu)。
NeuralPLexer 采用深度生成模型以原子分辨率對結(jié)合復(fù)合物的三維結(jié)構(gòu)及其構(gòu)象變化進(jìn)行采樣。該模型基于擴(kuò)散過程,該過程結(jié)合了基本的生物物理約束和多尺度幾何深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),以分層方式迭代采樣殘留級接觸圖和所有重原子坐標(biāo)。
NeuralPLexer 預(yù)測與酶工程和藥物發(fā)現(xiàn)中重要靶點的結(jié)構(gòu)測定實驗相一致,其在蛋白質(zhì)組規(guī)模上加速功能蛋白和小分子設(shè)計方面擁有巨大潛力。
該研究以「St


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聯(lián)系作者

文章來源:機(jī)器之心
作者微信:almosthuman2014
作者簡介:專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺

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