论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测

这是一篇二区的文章，算是一个综述，记录一下在阅读过程中遇到的问题。

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、蛋白质接触图谱

蛋白质接触图谱是一种用于表示蛋白质三维结构的工具。它使用一个二元二维矩阵来表示所有可能的氨基酸残基对之间的距离¹⁴。

在这个矩阵中，如果两个氨基酸在空间中的距离小于一定的阈值（通常是8Å），那么我们就认为这两个氨基酸是接触的，矩阵中对应的元素值为1；否则，我们认为这两个氨基酸不接触，矩阵中对应的元素值为0²。

蛋白质接触图谱的主要意义在于，它提供了一种直观的方式来理解蛋白质的三维结构，特别是蛋白质内部各个氨基酸之间的相互作用。这对于理解蛋白质的功能，以及进行药物设计等任务具有重要的意义²。

Source: Conversation with Copilot, 28/05/2024
(1) Biopython | 计算蛋白质的接触图(contact map) - 优快云博客. https://blog.youkuaiyun.com/u012325865/article/details/121118617.
(2) Biopython | 计算蛋白质的接触图(contact map) - 华为云社区. https://bbs.huaweicloud.com/blogs/308589.
(3) 蛋白质结构预测—残基接触的基础知识—接触概念（三）_残基的ca-优快云博客. https://blog.youkuaiyun.com/qq_36112387/article/details/117029591.
(4) 【9.4.1】蛋白-配体相互作用指纹图谱（PLIF） - Sam’ Note. https://bing.com/search?q=%e8%9b%8b%e7%99%bd%e8%b4%a8%e6%8e%a5%e8%a7%a6%e5%9b%be%e8%b0%b1%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88.
(5) undefined. https://files.rcsb.org/download/.

蛋白质接触图谱是一种二元二维矩阵，用于表示蛋白质三维结构中所有可能的氨基酸残基对之间的距离。以下是一个简化的例子：

假设我们有一个由四个氨基酸残基组成的蛋白质，我们可以将其表示为一个4x4的矩阵。在这个矩阵中，如果两个氨基酸在空间中的距离小于一定的阈值（通常是8Å），那么我们就认为这两个氨基酸是接触的，矩阵中对应的元素值为1；否则，我们认为这两个氨基酸不接触，矩阵中对应的元素值为0。

例如，假设第一个和第二个氨基酸接触，第三个和第四个氨基酸接触，其他的氨基酸对不接触，那么我们可以得到以下的接触图谱：

0 1 0 0
1 0 0 0
0 0 0 1
0 0 1 0

在这个例子中，矩阵的第一行和第二列的元素值为1，表示第一个和第二个氨基酸接触；矩阵的第三行和第四列的元素值为1，表示第三个和第四个氨基酸接触¹。

这只是一个简化的例子，实际的蛋白质接触图谱会更复杂，因为蛋白质通常由数百到数千个氨基酸残基组成，而且它们在空间中的排列方式也会非常复杂¹。希望这个例子能帮助你理解蛋白质接触图谱的基本概念！如果你有任何其他问题或需要进一步的解释，请随时告诉我！

Source: Conversation with C