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Science | ProteinMPNN : 基于深度学习的蛋白序列设计

本文介绍华盛顿大学的蛋白质设计科学家D. Baker在2022年9月15发表在Science研究工作Robust deep learning–based protein sequence design using ProteinMPNN。研究团队开发了一种基于深度学习的蛋白质序列设计方法 ProteinMPNN,它在计算机和实验测试中均具有出色的性能。天然蛋白质骨架上,ProteinMPNN 的序列恢复率为 52.4%,而 Rosetta 为 32.9%。不同位置的氨基酸序列可以在单链或多链之间偶联,从而能够应用于当前广泛的蛋白质设计任务。研究团队使用 X-ray晶体学、cryoEM 和功能研究通过挽救以前失败的蛋白质单体设计(使用 Rosetta 或 AlphaFold设计的蛋白质单体、环状同源寡聚体、四面体纳米颗粒和靶结合蛋白)证明了 ProteinMPNN 的广泛实用性和高精度,

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