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多尺度生成扩散模型预测蛋白-配体复合物结构的动态骨架

今天给大家介绍的是来自加州理工大学Zhuoran Qiao和NVIDIA团队发表在arxiv上的预印本《DYNAMIC-BACKBONE PROTEIN-LIGAND STRUCTURE PREDICTION WITH MULTISCALE GENERATIVE DIFFUSION MODELS》。作者提出了一种名为NeuralPLexer的扩散模型框架,这一框架能够利用蛋白的骨架模板以及分子图的输入,快速预测蛋白-配体复合物的结构以及它们的波动。另外,本文发现当NeuralPLexer应用于蛋白质折叠因为配体存在而显著改变的系统时,这一框架可以完善类结合态蛋白的结构。这一结果表明,数据驱动的方法可以捕获蛋白质和小分子实体之间的结构协作性,为新药物靶点的计算识别和功能小分子和配体结合蛋白的端到端可微设计展示了方向和前景。

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机器人动力学建模:机械臂动力学

多体系统动力学形成了多种建模和分析的方法, 早期的动力学研究主要包括 Newton-Euler 矢量力学方法和基于 Lagrange 方程的分析力学方法。 这种方法对于解决自由度较少的简单刚体系统, 其方程数目比较少, 计算量也比较小, 比较容易, 但是, 对于复杂的刚体系统, 随着自由度的增加, 方程数目 会急剧增加, 计算量增大。 随着时代的发展, 计算机技术得到了突飞猛进的进步, 虽然可以利用计算机编程求解出动力学方程组, 但是, 对于求解下一时刻的关节角速度需要合适的数值积分方法, 而且需要编写程序, 虽然这种方法可以求解出方程的解, 但是, 由于这种编程方法不具有通用性, 针对每个具体问题, 都需要编程求解, 效率比较低, 因此, 如果能在动力学建模的同时就考虑其计算问题, 并且在建模过程中考虑其建模和求解的通用性, 就能较好的解决此问题。

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