JCTC | 深度学习驱动蛋白质结构生成与通路发现

[图片] 这篇论文详细介绍了深度学习与MD模拟结合在蛋白质结构生成与通路发现中的应用。  01  引言 蛋白质在生物学功能中起着至关重要的作用，其结构的准确预测和动力学研究对理解信号传导途径和生物机制至关重要。尽管实验技术不断进步，但分子级别的详细观察仍然受限于空间和时间尺度的限制。分子动力学（MD）模拟是一种能够在分子层次提供洞见的工具，但在处理复杂蛋白质构象变化时存在计算资源需求高的瓶颈。 为了应对这一挑战，本文提出了一种基于深度学习的创新解决方案，将MD模拟与机器学习（ML）结合，尤其是利用自编码...【查看原文】