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        韓國版AlphaFold?深度學習模型AlphaPPIMd:用于蛋白質-蛋白質復合物構象集合探索

        AIGC動態1年前 (2024)發布 HyperAI超神經
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        韓國版AlphaFold?深度學習模型AlphaPPIMd:用于蛋白質-蛋白質復合物構象集合探索

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        原標題:韓國版AlphaFold?深度學習模型AlphaPPIMd:用于蛋白質-蛋白質復合物構象集合探索
        關鍵字:蛋白質,復合物,模型,軌跡,動力學
        文章來源:HyperAI超神經
        內容字數:0字

        內容摘要:


        作者:田小幺
        編輯:李寶珠,三羊
        延世大學王建民博士及其合作者通過將深度學習與生成式人工智能相結合,構建 AlphaPPIMd 模型,通過分子動力學模擬揭示出蛋白質相互作用的奧秘。在生命的舞臺上,蛋白質扮演著不可或缺的角色。它們是生物體中最為活躍的分子,參與細胞的構建、修復、能量轉換、信號傳遞以及無數關鍵的生物學功能。同時,蛋白質的結構與其功能密切相關,而它們的功能又通過與蛋白質、多肽、核苷酸以及各種小分子的復雜相互作用來實現。這種蛋白質-蛋白質相互作用 (PPI) 是細胞內許多生物過程的核心,從細胞信號傳導到免疫反應,再到細胞周期的調控,無不涉及 PPI。
        然而,人們目前對蛋白質三維結構及其相互作用特性的了解仍不夠全面。傳統的實驗技術,如 X 射線晶體學和冷凍電鏡,雖然能夠提供高分辨率的蛋白質結構信息,但耗時且成本高昂,且在解析動態過程和低豐度蛋白質時面臨挑戰。這極大限制了人們對蛋白質功能和相互作用機制的深入理解,進而影響了藥物設計和蛋白質工程的發展。
        針對于此,延世大學王建民博士及其合作者通過將深度學習與生成式 AI 相結合,利用基于 Transformer 的生成神經網絡學習探索


        原文鏈接:韓國版AlphaFold?深度學習模型AlphaPPIMd:用于蛋白質-蛋白質復合物構象集合探索

        聯系作者

        文章來源:HyperAI超神經
        作者微信:HyperAI
        作者簡介:解構技術先進性與普適性,解讀更前沿的 AIForScience 案例

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