构象变化
高精度预测蛋白构象变化,中国科大、上科大通用深度学习模型
编辑 | KX预测蛋白质构象变化是计算生物学和人工智能领域的一大挑战。 主流的 AlphaFold 等算法可以高通量预测蛋白质的静态结构,但对蛋白质构象变化预测却束手无策。 为了解决这个问题,中国科学技术大学和上海科技大学的研究人员,提出了一种新颖的深度学习策略,即利用高通量生物物理采样来规避与蛋白质构象转变相关的数据匮乏。
11/25/2024 5:54:00 PM
ScienceAI
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
OpenAI
AIGC
AI
ChatGPT
AI绘画
DeepSeek
数据
模型
机器人
谷歌
大模型
Midjourney
智能
用户
开源
学习
GPT
微软
Meta
图像
AI创作
技术
论文
Stable Diffusion
Gemini
马斯克
算法
蛋白质
芯片
代码
生成式
英伟达
腾讯
神经网络
研究
计算
Anthropic
3D
Sora
AI for Science
AI设计
机器学习
开发者
GPU
AI视频
华为
场景
人形机器人
预测
百度
苹果
伟达
Transformer
深度学习
xAI
Claude
模态
字节跳动
大语言模型
搜索
驾驶
具身智能
神器推荐
文本
Copilot
LLaMA
算力
安全
视觉
视频生成
训练
干货合集
应用
大型语言模型
亚马逊
科技
智能体
AGI
DeepMind