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SyNDock: 可学习的群同步方法用于 N 个刚性蛋白质的对接
本研究介绍了 SyNDock，一种自动化框架，可以在几秒钟内快速组装精确的多聚体复合物，显示出在关键性能指标方面优于现有的对接软件的性能，并将多聚体蛋白对接表述为学习全局转换的问题，其可应用于将链单元置于全局一致性的解决方案中，同时提出了一
PDFa year ago
基于冰冻电子显微密度图的蛋白质结构的深度学习重建：最新进展与未来的方向
综述了用于自动重建蛋白质结构的各种深度学习方法，分析了它们的影响，并讨论了为训练深度学习模型准备高质量数据集的挑战。未来，需要开发更先进的深度学习模型，能够有效地将冷冻电镜数据与其他补充数据源（如蛋白质序列和 AlphaFold 预测结构）
PDF2 years ago
深度强化学习重建蛋白质四聚体结构的研究
利用预测的蛋白质间接触来构建蛋白质复合物的四级结构，本研究介绍了一种基于深度强化学习的自学习方法（DRLComplex），并在两个标准数据集上进行了测试，结果表明 DRLComplex 在使用真实接触信息时，可以实现高平均 TM 分数和低平
PDF2 years ago
DProQ：一种用于蛋白质复合物结构评估的门控图形转换器
本研究提出了一种新的模型 DProQ，使用带门控机制的图网络结构对蛋白质复合物结构的预测质量进行判定，其在四个新开发的数据集上的表现达到了最先进水平。
PDF2 years ago
EGR: 三维蛋白质复合物结构的等变图形细化和评估
本文介绍了一种新的 E (3)-equivariant 图神经网络 (EGR)，旨在用于多任务结构细化和评估蛋白质复合物的效果最优，证实其在蛋白质复合物原子精细化和评估方面的效果最好，并针对未来研究进行了简要展示和总结，为大分子细化和结构分
PDF2 years ago