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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。
PDF8 days ago
蛋白质突变影响预测的多级交互建模
通过自我监督的多层预训练框架 ProMIM，全面捕获三个层级的蛋白质相互作用，该框架在标准基准测试中表现优异，特别是在可能导致蛋白质背骨构象显著变化的突变上，还能进行零样本评估，显示了其作为新一代强大的药物开发工具在 SARS-CoV-2
PDFa month ago
应用 eGNNs 在残基和原子图与语言模型信息相结合下，预测多突变下的蛋白结合亲和力：eGRAL
通过深度学习及图神经网络，使用蛋白质的大规模语言模型提取特征，针对蛋白质复合物中的多个氨基酸替代预测结合亲和力的变化
PDF2 months ago
揭示蛋白质相互作用基准中的数据泄漏
分析了蛋白质相互作用数据集中常见的数据泄漏问题并提出了构建基于蛋白质相互作用界面的结构相似性的数据集划分方法。
PDF3 months ago
蛋白质相互作用的图神经网络 —— 简要调查
蛋白质相互作用（PPI）在广泛的生物过程中起着关键作用。本文回顾了各种基于图的方法，并讨论了它们在 PPI 预测中的应用。我们将这些方法分为两个主要组，一类采用图神经网络（GNN）或图卷积网络（GCN），而第二类则利用图注意力网络（GAT）
PDF3 months ago
ProLLM: 蛋白链思路增强 LLM 用于蛋白质相互作用预测
蛋白质 - 蛋白质相互作用的预测对于理解生物功能和疾病发展至关重要，本文介绍了一种基于大型语言模型的新框架 ProLLM，利用 ProCoT 蛋白质推理过程作为自然语言提示，通过结构化数据和自然语言的映射，实现了有效的间接连接蛋白质的预测，
PDF3 months ago
利用基于注意力的关系上下文信息从生物医学文献中提取蛋白质相互作用（PPIs）
通过多源蛋白质相互作用数据集，利用基于 Transformer 的深度学习方法改善关系提取表现，从而协助理解生物系统中的疾病发展、基因 / 蛋白质功能和生物过程。
PDF4 months ago
SGNet：深度学习中对称蛋白质复合物的折叠
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。
PDF4 months ago
含氧有机化合物的贝叶斯委员会机潜力
通过使用适用于氧含有机化合物的贝叶斯委员会机器学习方法，该研究探讨了蛋白质相互作用以及蛋白质和有机化合物的粘合亲和性的预测模型，并通过系统测试将其定位为一种有潜力的全能学习机器。
PDF4 months ago
MAPE-PPI: 通过微环境感知蛋白质嵌入实现高效有效的蛋白质相互作用预测
通过定义氨基酸残基的序列和结构上下文，我们提出了一种微环境感知的蛋白质嵌入（MPAE-PPI）方法，将微环境编码为具有足够大的词汇（例如代码本）的化学有意义的离散代码，用于高效的大规模蛋白质相互作用（PPI）预测。经过广泛实验表明，MPAE
PDF4 months ago
利用 PPI 检索进行高效的蛋白质相互作用研究
利用已有的蛋白质相互作用数据，在嵌入空间中有效搜索潜在的蛋白质相互作用，并在形成蛋白质复合物的过程中，有效地识别潜在的结合伴侣以及其相应的结合位点。
PDF5 months ago
通过侧链扩散概率模型预测蛋白质结合的突变效果
利用未标记的实验蛋白质结构，通过基于表示学习的方法，我们提出了 SidechainDiff，它利用了 Riemannian 扩散模型来学习侧链构象的生成过程，并且可以给出蛋白质结合界面上突变的结构背景表示。通过利用这些学习到的表示，我们在预
PDF8 months ago
提升泛化能力的蛋白质相互作用设计学习
通过构建 PPIRef 数据集和使用 PPIformer 模型，本研究发现可以提高蛋白质 - 蛋白质相互作用的突变并表明其在仿真药物研究和疗法改进中的潜力。
PDF8 months ago
基于 K-mer 的蛋白质相互作用预测方法改进：混沌游戏表示法、深度学习和降低表示偏差
通过提取非冗余的匹配数据进行无偏机器学习，开发了能够学习和预测蛋白质编码基因的混沌游戏表示中蛋白质 - 蛋白质相互作用的卷积神经网络模型。
PDF8 months ago
检测社群的两种新方法：基于 Omicron 系变异的蛋白质相互作用网络的案例研究
本研究旨在利用 ABCDE、ALCDE、Girvan-Newman、Louvain、Leiden 和 Label Propagation algorithm 等算法，分析 Omicron 病毒网络的结构组织和相互连接，以深入了解蛋白质相互作
PDFa year ago
IJCAISemiGNN-PPI: 自集成多图神经网络用于高效通用的蛋白质相互作用预测
本文提出了一种名为 SemiGNN-PPI 的自我整合的多图神经网络方法，用于预测蛋白质 - 蛋白质相互作用，并通过设计多个图一致性约束来提高其性能。实验表明，SemiGNN-PPI 优于最先进的 PPI 预测方法，尤其是在训练数据注释有限
PDFa year ago
基于 GPT 和 BERT 模型在生物医学文本中识别蛋白质相互作用的评估
该论文研究了使用 GPT 和 BERT 模型在生物医学文本中检测蛋白质相互作用，结果发现 GPT 模型能够在生物医学文献挖掘任务中有效地检测 PPI，并且具有潜力。
PDFa year ago
通过编码器 - 解码器语言模型有条件生成成对抗体链序列
pAbT5 是第一个用于蛋白质 - 蛋白质相互作用的编码器 - 解码器 LM，其通过使用 T5-based 架构对抗体链配对进行正向和逆向翻译，可以准确地反映链配对。
PDFa year ago
基于远程标注和置信度校准的大规模蛋白质翻译后修饰抽取
在这项研究中，作者使用 IntAct PPI 数据库创建了一个远程监督的数据集，用 PPI-BioBERT-x10 训练集成的 BioBERT 模型来预测蛋白质对之间的 PTMs，并提出一个置信度校准的方法以对其进行过滤和人工筛选。他们发现
PDF2 years ago
ICLR利用注意力机制探究 β 冠状病毒序列的人兽共患潜力
应用改进的长短时记忆深度神经网络分类器在高度保守的病毒蛋白质靶标上预测 β 冠状病毒系中人兽共患可能性，分类器准确率高达 94％，蛋白质 - 蛋白质相互作用会影响病毒复制和人兽共患传播。
PDF3 years ago