Umol
成功率超越RoseTTAFold系列,用序列信息直接预测蛋白质-配体复合物结构
编辑 | 萝卜皮蛋白质-配体对接是药物发现和开发中一种成熟的工具,用于缩小实验测试的潜在治疗范围。然而,高质量的蛋白质结构是必需的,而且蛋白质通常被视为完全或部分刚性的。在这里,柏林自由大学(Freie Universität Berlin)的研究人员开发了一个人工智能系统,可以直接从序列信息预测蛋白质-配体复合物的完全柔性全原子结构。虽然经典对接方法仍然更胜一筹,但这也取决于目标蛋白质的晶体结构。除了预测灵活的全原子结构外,预测置信度指标 (plDDT) 还可用于选择准确的预测,以及区分强结合剂和弱结合剂。该研究
6/18/2024 6:29:00 PM
ScienceAI
- 1
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
谷歌
AI绘画
机器人
大模型
数据
Midjourney
开源
Meta
智能
微软
AI新词
用户
GPT
学习
技术
智能体
马斯克
Gemini
图像
Anthropic
英伟达
AI创作
训练
LLM
论文
代码
算法
Agent
AI for Science
芯片
苹果
腾讯
Claude
Stable Diffusion
蛋白质
开发者
生成式
神经网络
xAI
机器学习
3D
RAG
人形机器人
研究
AI视频
大语言模型
生成
具身智能
Sora
工具
GPU
百度
华为
计算
字节跳动
AI设计
AGI
大型语言模型
搜索
视频生成
场景
深度学习
DeepMind
架构
生成式AI
编程
视觉
Transformer
预测
AI模型
伟达
特斯拉
亚马逊