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Nat Mach Intell|上海交通大学郑双佳等:基于几何深度学习的RNA-配体结合特异性预测框架

RNA分子作为生物过程的关键调节因子,在基因表达、免疫反应和信号传导中发挥着核心作用,已成为治疗各种疾病的潜在靶点。 然而,发现能够选择性结合特定RNA构象的小分子药物仍面临巨大挑战。 为突破这一瓶颈,上海交通大学郑双佳团队联合广东工业大学陈修才团队开发了一种名为 GerNA-Bind的几何深度学习框架 。
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