Jul, 2018

3D 蛋白结构端到端学习用于界面预测

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TL;DR本研究基于一个大型数据库，通过开发学习模型 SASNet，改进了蛋白质相互作用预测的方法，证明了现有模型的性能不足以适用于大尺度数据，新模型展现出更好的性能。
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发现论文，激发创造
  • 面向蛋白接口预测的高阶交互深度学习

    通过引入 2D dense prediction 方法和序列建模、配对交互等技术，我们提出了一种新的深度神经网络模型，能够通过图神经网络学习节点特征，并预测蛋白质界面的预测性能，并在实验中进行了验证并得出了可靠的结果。

    Jul, 2020

  • 利用层级相互作用进行蛋白质表面学习

    在结构生物信息学中，蛋白质间相互作用的预测是最重要且具有挑战性的问题之一。本文提出了一种基于深度学习技术的分层化化学和几何特征交互网络（HCGNet），通过建立化学特征和几何特征之间的分层交互来进行蛋白质表面分析，并通过大量实验证明我们的方法在位点预测任务和相互作用匹配任务上优于之前的最先进方法，分别提高了 2.3% 和 3.2%。

    Jan, 2024

  • ProteinNet：用于蛋白质结构机器学习的标准化数据集

    这篇研究论文介绍了一种名为 ProteinNet 的数据集，在蛋白质序列 - 结构关系的机器学习模型的训练和评估方面提供了一种标准化机制，并提出了一种方法来克服已有数据集中存在的一些挑战。

    Feb, 2019

  • 基于结构的虚拟筛选中相互作用预测的深度学习架构

    介绍了一种基于深度学习的结构虚拟筛选算法，通过对每个化合物分别应用可学习原子卷积和 softmax 操作生成固定大小的蛋白质和小分子指纹。使用这些指纹进行内积计算来预测结合位点的亲和性，并且介绍了一种新的基准数据集 DUD-E 和 PDBBind 数据库。

    Oct, 2016

  • ContactNet：基于几何的深度学习模型用于预测蛋白质 - 蛋白质相互作用

    我们开发了一种基于注意力的图神经网络 (ContactNet)，用于将从对接算法中得到的蛋白质相互作用模型分类为准确和错误的模型，不需要多序列比对，适用于其他类型的相互作用。

    Jun, 2024

  • AtomSurf：蛋白质结构学习的表面表示

    通过将蛋白质表示为三维网格表面并将其与基于图的方法相结合，我们提出了一种综合性的框架，融合了表面表示和图像的学习方法，能够在所有测试任务中取得最先进的结果。

    Sep, 2023

  • 基于结构信息的蛋白质语言模型

    通过将远程同源检测集成到蛋白质语言模型中，我们实现了将结构信息融入蛋白质语言模型，从而在蛋白质功能预测任务中提高了功能注释准确性。

    Feb, 2024

  • 用层级旋转等变神经网络选择蛋白质复合物的结构模型

    本文介绍了一种基于机器学习的方法，利用 3D 原子坐标来直接标识蛋白质复合物的准确模型，提高准确模型的识别，也可以用于绝对预测准确结构模型的方法。

    Jun, 2020

  • 序列协同演化揭示蛋白质复合物的 3D 接触和结构

    该研究表明，通过分析蛋白质序列之间的相关进化序列变化，可以准确识别与蛋白质配对的残基，从而确定蛋白质复合物的三维结构，可用于残基分辨率下的互作预测，并且随着序列数据库的增长，这种方法可以扩展到基因组范围内蛋白质相互作用网络的阐明和互作预测。

    May, 2014

  • 3D 蛋白质结构的对比表示学习

    本文介绍了一种利用无监督对比学习来学习有意义的蛋白质结构表示的框架，其利用蛋白质数据银行中的蛋白质，展示了这些表示可以用于解决多种任务，如蛋白质功能预测、蛋白质折叠分类、结构相似性预测和蛋白质配体结合亲和力预测。此外，作者还表明，使用该算法预训练的微调网络在许多任务中取得了新的最优结果。

    May, 2022