超越AF2?Iambic、英伟达、加州理工学院开发多尺度深度生成模型,进行状态特异性蛋白质-配体复合物结构预测
超越AF2?Iambic、英伟达、加州理工学院开发多尺度深度生成模型,进行状态特异性蛋白质-配体复合物结构预测由蛋白质和小分子配体形成的结合复合物无处不在,对生命至关重要。虽然最近科学家在蛋白质结构预测方面取得了进展,但现有算法无法系统地预测结合配体结构及其对蛋白质折叠的调节作用。
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由蛋白质和小分子配体形成的结合复合物无处不在,对生命至关重要。虽然最近科学家在蛋白质结构预测方面取得了进展,但现有算法无法系统地预测结合配体结构及其对蛋白质折叠的调节作用。
为了使机器具有人类的想象力,深度生成模型取得了重大进展。这些模型能创造逼真的样本,尤其是扩散模型,在多个领域表现出色。扩散模型解决了其他模型的限制,如 VAEs 的后验分布对齐问题、GANs 的不稳定性、EBMs 的计算量大和 NFs 的网络约束问题。
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