图表示学习在蛋白质建模方面的最新进展

最新推荐文章于 2026-01-01 10:51:21 发布
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文章探讨了蛋白质的三级结构如何决定其功能，以及如何利用一级结构预测三级结构。通过结合结构和序列信息，使用机器学习方法进行蛋白质设计，包括从头设计和序列设计，以创建具有特定功能的蛋白质。

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蛋白质的三级结构能够决定蛋白质的功能：例如调节人体内各种免疫翻译等。
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应用于蛋白质结构预测：利用蛋白质一级结构（也就是蛋白质序列），预测蛋白质的三级结构。

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应用于蛋白质功能的标注。
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引导蛋白质设计：包括蛋白质从头设计和蛋白质序列设计。
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1.同时利用蛋白质结构和序列信息来学习特征表示。
2.对蛋白质设计基础模型

问题：真正设计出有用的蛋白质需要多久？

深度学习在蛋白质折叠预测中的应用
AI天才研究院
10-27 1009
《深度学习在蛋白质折叠预测中的应用》 关键词： 深度学习、蛋白质折叠、预测模型、生物信息学、机器学习。 摘要： 本文探讨了深度学习在蛋白质折叠预测中的应用，从背景与挑
深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）领域的研究进展（2022-2025）
02-15 1428
蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-Protein Interaction, PPI）是指两个或多个蛋白质通过物理结合形成复合物，进而调控细胞信号传导、代谢、免疫应答等生命活动的过程。PPI是生物体内复杂功能网络的核心，例如酶与底物的结合、抗体与抗原的识别、受体与配体的信号传递等均依赖于此。据估计，人类蛋白质组中约80%的功能通过PPI实现，其异常可能导致癌症、神经退行性疾病等。PPI的结构基础PPI界面通常由互补的疏水区、氢键网络和静电相互作用构成。
图神经网络在蛋白质结构预测中的最新进展
AI智能探索者的博客
05-25 1227
蛋白质结构预测是连接基因序列与功能研究的“桥梁”：已知人类基因组含约2万个蛋白质编码基因，但实验解析的结构仅覆盖约17%（截至2023年PDB数据库数据）。本文聚焦“图神经网络（GNN）”这一深度学习工具，探讨其如何突破传统方法限制，在蛋白质三维结构预测中实现性能飞跃，并梳理2020年后的关键进展（如AlphaFold2中的GNN模块、多尺度建模新方法）。本文从“蛋白质结构的拼图难题”切入，用“社区社交”比喻GNN的核心机制；通过数学公式与代码示例拆解GNN如何建模蛋白质残基关系；
深度学习在药物研发方面的进展
MurphyStar的博客
02-01 2433
深度学习算法已被应用于药物发现和开发，为药物科学的计算决策打开了一扇新的大门。基于药物研发的深度学习模型的成功得益于深度学习算法在计算机视觉（Computer Vision, CV）和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）等领域的快速发展、高性能算力的进步以及生物医药数据库中信息的爆炸式增长。
ICLR2023 | 基于几何结构预训练的蛋白质表示学习
DrugOne
05-04 2140
为了填补这一差距，最近的研究利用大量未标记的蛋白质序列数据来学习蛋白质的有效表示，然而这些方法没有利用可用的蛋白质结构信息，而蛋白质结构已被证明是蛋白质功能的决定因素。通过多个基准任务的全面实验验证，文章中的模型在从头开始训练时效果优于以前的编码器，并且在使用更少的数据进行预训练的情况下实现堪比甚至超越最先进的基线方法的效果。需要注意的是，作者的模型是在不到100万个结构的数据集上进行预训练的，而所有基于序列的预训练基线都是在百万或十亿级别的序列数据库上进行预训练的。这证明了作者预训练策略的有效性。
50、基于同源性的蛋白质结构建模
game4的博客
06-29 143
本文介绍了基于同源性的蛋白质结构建模方法，包括序列比对、模板选择、模型构建与优化等关键步骤。同时探讨了深度学习和先进算法在提升预测准确性中的应用，并结合实际案例分析展示了该技术的广泛应用前景。
ProteinGCN | 使用图卷积网络表示学习蛋白质结构
DrugOne
08-07 4458
作者 | 周密指导 |闵小平（厦门大学）对蛋白质结构模型准确性局部（单残基）和全局（整个结构）的预测是许多蛋白质建模应用程序中必不可少的步骤。随着最近深度学习技术的发展，单模型质量评估的...
深度学习助力蛋白质设计最新干货!【建议看完收藏】
2401_83941020的博客
07-22 2315
主要介绍蛋白质设计的底层逻辑与基本规则，学习蛋白质结构预测、蛋白质序列设计、蛋白质-蛋白质相互作用分析、以及蛋白质功能注释和优化方法，掌握深度学习在蛋白质设计中的常见算法以及实际方法，培养学生具备基本的深度学习蛋白质设计能力和蛋白质人工智能应用的前沿视野，为参与解决生物医学、生物工程和生物能源等方面的重大问题提供更多机会。近年来，深度学习领域的迅速进步对蛋白质设计产生了显著影响。结合用于生成建模和序列分析的新型架构，这些方法在过去几年里极大改变了蛋白质设计领域，提高了识别新蛋白质序列和结构的准确性和能力。
深度学习在蛋白质结构预测中的突破
AI天才研究院
10-27 1413
深度学习在蛋白质结构预测中的突破 关键词： 蛋白质结构预测、深度学习、AlphaFold、生物信息学 摘要： 本文深入探讨了深度学习在蛋白质结构预测中的突破性应用。通过分析深度学习的基本原理和算法，结合蛋白质结构预测的挑战和解决方案，本文重点介绍了深
SMP 2019, 图神经网络GNN最新理论进展和应用探索（表示学习分论坛）.zip
10-29
08-18-图神经网络在交叉学科领域的应用研究-SMP2019.pdf.pdf"中，魏忠钰博士可能深入阐述了GNN在不同领域的应用，如化学分子结构分析（药物发现）、生物信息学（蛋白质结构预测）、社交网络分析（用户行为建模）、...
构建个人学习与工作LLM应用系统的核心运行机制：一种人机协同系统“认知引擎”的架构原理
weixin_41939376的博客
12-28 868
摘要：本文提出构建"人机协同认知引擎"的方法论，旨在将临时性对话升级为可持续复利的认知生产力系统。核心架构包含六层功能：情境层（明确任务背景）、世界模型层（构建个人知识体系）、证据与记忆层（确保可追溯性）、推理与规划层（生成可执行计划）、行动与外部化层（输出实际成果）以及评估与学习层（持续优化）。
学习C#调用OpenXml操作word文档的基本用法（14：学习文档编号定义类）
gc_2299的博客
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学习文档编号定义类NumberingDefinitionsPart的主要属性
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zhuguanlin121的博客
12-28 871
template.cpp template2.cpp exception.cpp exception2.cpp exception3.cpp exception4.cpp exception5.cpp exception6.cpp exception7.cpp exception8.cpp 19th_smartpointer person.cpp person2.cpp person3.cpp person4.cpp person5.cpp person6.cpp person7.cpp person8.c
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mg668的博客
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环境变量 GIT_COMMITTER_DATE 和 GIT_AUTHOR_DATE:改变历史中的时间戳;请注意，修改提交日期可能会对版本历史造成混乱，因此请谨慎使用此命令，并确保只修改个人使用仓库的提交。–no-edit 参数来避免在修改提交时打开编辑器让你更改提交信息。保持原有的提交信息;PS:git commit --amend 命令用于修改最近一次的提交;另外，如果你想要修改的是最近的一次提交日期，也可以使用。PS:–date 参数来指定新的提交日期;-m 选项后面跟的是新的提交信息;
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