Mar, 2024

SGNet：深度学习中对称蛋白质复合物的折叠

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TL;DR我们提出了一种名为 SGNet 的蛋白质折叠框架，以建模对称组装中的蛋白质相互作用，从而解决了对称蛋白质复合物中的计算问题。我们的方法在四聚体蛋白质结构预测中可以模拟所有全局对称类型，并在对称蛋白质复合物基准测试上展示了其有效性。
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发现论文，激发创造
  • DeepSF: 深度卷积神经网络用于蛋白质序列到褶皱的映射

    使用深度 1D 卷积神经网络（DeepSF）对任何蛋白质序列进行直接分类，将其映射到 1195 个已知折叠中的一个，从而实现蛋白质折叠识别和序列结构关系研究，并在 SCOP 数据集上的测试中取得了 80.4％的分类精度。

    Jun, 2017

  • 深度学习神经网络在蛋白质计算设计中的应用

    本文探究将深度学习神经网络应用于蛋白质设计，以预测蛋白质中每个残基上 20 种天然氨基酸的几率，并且以网络输出为残基类型约束，顺利提高 Rosetta 工具设计三种天然蛋白质的平均序列一致性，同时相比早期方法，本研究以多层神经网络构建的方法在序列一致性方面提高了约 3% 的准确率，这些结果将推动计算蛋白质设计方法的进一步发展。

    Jan, 2018

  • 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

  • 深度监督卷积生成随机网络在蛋白质二级结构预测中的应用

    利用一种基于深度分层表示的监督式生成随机网络模型来预测蛋白质的局部二级结构，该模型采用了卷积架构来使其规模化并提高学习效率，预测准确率可达 66.4%。

    Mar, 2014

  • 蛋白质结构感知的自监督学习

    我们提出了一种新颖的结构感知的蛋白自监督学习方法，利用图神经网络模型预训练，从残基距离和二面角的角度考虑自监督学习任务，借鉴预训练蛋白语言模型的序列信息结合专门设计的 GNN 模型的结构信息进行伪二级优化，实验证明该方法在多个监督型下游任务中的有效性。

    Apr, 2022

  • 卷积深度网络用于蛋白质折叠质量评估

    本研究基于深度学习技术开发神经网络进行蛋白结构评分预测，仅使用三维原子密度数据，无需预定义的结构特征，并在 CASP7 到 CASP10 数据集上进行训练，测试结果表明该网络在多种蛋白质结构上具有良好的性能表现。

    Jan, 2018

  • 使用多尺度深度卷积神经网络和下一步条件进行蛋白质二级结构预测

    本研究通过深度学习技术，使卷积神经网络适应蛋白二级结构预测问题，达到了 70％的准确度，并尝试使用序列到序列学习和集合策略进一步提高精确度。

    Nov, 2016

  • 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

  • 蛋白质折叠模拟的几何解耦表示学习

    利用生成型神经网络学习药物靶标蛋白结构的结构集合，以便于更好的理解药物机理和发展治疗方法，同时通过蛋白几何自编码器模型在蛋白质的内在和外在几何学上进行分离编码，快速生成蛋白质构象的方案。

    May, 2022

  • AlphaDesign：一种基于图形的蛋白质设计方法， 并在 AlphaFoldDB 上进行了基准测试

    该研究基于 AlphaFold DB 建立了一个新的基于图的基准测试 AlphaDesign，并提出了一种使用蛋白质角度作为新特征、使用简化图变换器编码器（SGT）和使用自信蛋白解码器（CPD）来提高精度的新方法 - ADesign。实验表明，此方法比以前的图形模型表现要好得多，均值精度提高了 8％，推断速度比以前快 40 多倍。

    Feb, 2022