变构
Nature子刊,川大团队机器学习结合MD,预测蛋白质变构,助力药物研发
编辑 | 萝卜皮变构药物为现代药物设计提供了一条新途径。然而,识别隐蔽的变构位点是一项艰巨的挑战。四川大学蒲雪梅教授、邵振华研究员团队提出了一种先进的计算流程,结合残基驱动的混合机器学习模型(RHML)和分子动力学(MD)模拟,成功识别出了变构位点、变构调节剂,并揭示了它们的调控机制。具体而言,在 β2 肾上腺素能受体(β2AR)中,团队发现了位于残基 D79^2.50、F282^6.44、N318^7.45和S319^7.46 附近的一个新的变构位点及潜在调节剂 ZINC5042。通过分子力学/广义 Born 表
9/25/2024 4:22:00 PM
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