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RSS订阅原创 蛋白质backbone生成系列1-RFdiffusion原理学习
蛋白质骨架生成指的是对于αC骨架的生成，一般来说，对于骨架生成的评估指标有四个：①首先，如何保证设计骨架具有想要的功能，需要将其的计算，结构越复杂蛋白越大可能该值越小。②其次是骨架的，即通过MSA或foldseek等工具进行结构聚类查看。③，是指一个蛋白质结构骨架能够被至少一种氨基酸序列有效地填充，并且该序列能够折叠成预期的结构。
2025-04-17 21:22:39
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原创 ligandmpnn原理学习
配体与蛋白的对接位置必须准确且固定，若配体具有灵活性则需要手动构建多种配体结合构象：除了选择每个氨基酸最邻近的32个氨基酸外（protein-protein图），添加每个氨基酸最邻近的25个配体原子作为背景信息（protein-ligand图）：仍采用自回归随机解码，但并非是只解码为氨基酸，而是还要解码为每个氨基酸的每种Chi (χ) 角的概率分布（由于Chi角是描述氨基酸侧链构象的连续角度，其取值范围为-180°到 180°且成周期性，因此表示为混合高斯分布也就是几个正态分布）补充知识：chi 角。
2025-04-10 23:09:31
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原创 重学ProteinMPNN原理1
1.蛋白序列的独热编码2.基于多序列比对的进化信息3.二级结构信息4.残基间距离5.二面角扭转角度或其他结构物理信息6.蛋白表面信息7.原子坐标信息8.蛋白质图（蛋白质的氨基酸残基被表示为图中的节点（vertices），而氨基酸之间的相互作用（如共价键、氢键、范德华力等）被表示为边（edges））
2025-04-08 22:13:39
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原创 本地版Alphafold3批量提交脚本（以蛋白互作预测为例，可适用蛋白-DNA）
Alphafold3本地版虽然是可以自动检测输入是Alphafold3还是Alphafoldserver格式的，但毕竟AF3的格式简单，下面就以AF3格式的文件准备与提交为例，批量跑主要注意的几个点就是：1.单个文件中只能有一个互作对 2.注意给每个序列起id 3.种子必须给，一个几个的都行 4.其他像server版里面的count，time啊等等统统不要，已经归顺AF3了就要剪掉辫子详见。
2025-03-07 11:01:08
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原创 2022考研数学
汤、余的高数、线代、概率论基础、强化、习题课视频加讲义李yl线代、王sa概率论、武zx高数基础、强化习题课视频加讲义全是22考研的
2021-09-02 12:04:41
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空空如也
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