随着人工智能的快速发展,深度神经网络能够从蛋白质结构或序列数据中学习高阶特征,深入掌握蛋白质序列与结构的关系,从而实现功能蛋白的高效设计。 为此, 复旦大学药学院戚逸飞/王任小团队开发了专门用于PPI界面序列设计的模型——ProBID-Net。 该模型能够根据给定的受体蛋白结构,预测配体蛋白界面上的氨基酸序列,并在多项测试中展现了优良的性能。
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