实现蛋白质动态对接预测!上海交大/星药科技/中山大学等联合推出几何深度生成模型DynamicBind

实现蛋白质动态对接预测!上海交大/星药科技/中山大学等联合推出几何深度生成模型DynamicBind

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原标题:实现蛋白质动态对接预测!上海交大/星药科技/中山大学等联合推出几何深度生成模型DynamicBind
关键字:蛋白质,结构,模型,药物,口袋
文章来源:HyperAI超神经
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作者:李姝
编辑:李宝珠
上海交通大学郑双佳课题组联合星药科技、中山大学药学院以及美国莱斯大学,提出了为蛋白质「动态对接」设计的几何深度生成模型 DynamicBind,可以有效地将蛋白质构象从最初的 AlphaFold 预测状态调整到 holo-like 状态,为后 AlphaFold 时代的药物研发提供了一种基于深度学习的、考虑蛋白动态变化的新研究策略。蛋白质是生命的物质基础,其功能与蛋白质结构、构象的动态性紧密相关,并且受配体调节。蛋白质-配体的相互作用研究对于药物的发现与筛选,具有重要意义。纵观其研究进程,AlphaFold 的面世是一个里程碑式突破,能够预测单个蛋白质的空间三维结构,为研究蛋白质–配体相互作用提供了结构基础。
但 AlphaFold 只能预测蛋白质在一个瞬间的静态结构,未能实现蛋白质结构动态变化的预测。当使用 AlphaFold 预测的无配体蛋白质结构作为对接进行输入时,所得到的配体位置预测往往与配体结合的共晶结构不吻合。并且,AlphaFold 预测的结构,很难展现出与配体结合最有利的侧链和主链构型,导致相关的活性位点不在正确的位置上,所以目前很难利用 Al


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