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    Nat Methods | OpenFold:对AlphaFold2重新训练提供了关于其学习机制和泛化能力的新见解

    今天为大家介绍的是来自Mohammed AlQuraishi团队的一篇论文。AlphaFold2凭借极高的蛋白质结构预测准确性,彻底改变了结构生物学。然而,其实现方式缺乏训练新模型所需的代码和数据。这些对于解决新任务(如蛋白质-配体复合物结构预测)、研究模型的学习过程以及评估模型在未见过的折叠空间区域的泛化能力都是必要的。在此,作者介绍了OpenFold,这是一种快速、高效且可训练的AlphaFold2实现。作者从零开始训练OpenFold,达到了与AlphaFold2相同的准确性。在此基础上,作者发现OpenFold在泛化能力上表现出色,即使训练集的规模和多样性被刻意限制,包括几乎完全排除某些二级结构元素类别的情况。通过分析训练过程中产生的中间结构,作者还获得了OpenFold在折叠学习过程中层次化方式的见解。总之,作者的研究展示了OpenFold的强大和实用性,并相信其将成为蛋白质建模领域的重要资源。

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    ICML 2024 | SurfPro:基于连续表面的功能性蛋白质设计

    今天为大家介绍的是来自Wengong Jin团队的一篇论文。如何设计具有特定功能的蛋白质?作者受到了化学直觉的启发,即几何结构和生化特性都对蛋白质的功能至关重要。因此本文提出了一种新方法SurfPro,能够在给定目标表面及其相关生化特性的情况下生成功能性蛋白质。SurfPro包含一个分层编码器,逐步建模蛋白质表面的几何形状和生化特性,以及一个自回归解码器来生成氨基酸序列。作者在标准逆折叠(inverse folding)的基准测试CATH 4.2和两个功能性蛋白质设计任务(蛋白质结合体设计和酶设计)上对SurfPro进行了评估。SurfPro在各项测试中均优于之前的最先进的逆折叠方法,在CATH 4.2上的序列恢复率达到了57.78%,并且在蛋白质-蛋白质结合和酶-底物相互作用评分方面表现出更高的成功率。

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