当成对的MSA较浅时,预测往往不令人满意,需要有效的策略来处理链间共同进化信息不足的情况,这是另一个重要的问题.对于蛋白质复合物的紊乱预测和宿主−病原体相互作用的预测也是目前该领域面临的挑战,主要原因是前者缺乏关于功能蛋白紊乱的数据,而后者缺乏共同进化信息。此外,在CASP15中,表现最好的组在不同类型中的...
2023年12月18日,张贵军课题组在Journal of Chemical Information and Modeling发表针对蛋白质结构预测的综述Recent Advances and Challenges in Protein Structure Prediction,主要讨论了在AlphaFold2出现后的一些主流方法。 1 背景介绍 截至2023年6月,已有超过2.4亿个氨基酸序列被存入UniProt数据库,而只有大约20万个实验确定...
恭喜张老师|张贵军课题组:蛋白质结构预测的最新进展与挑战 2023年12月18日,张贵军课题组在Journal of Chemical Information and Modeling发表针对蛋白质结构预测的综述Recent Advances and Challenges in Protein Structure Prediction,主要讨论了在AlphaFold2出现后的一些主流方法。 1 背景介绍 截至2023年6月,已有超过2.4亿...
张贵军教授课题组的研究团队在之前开展的基于超快形状识别(USR)蛋白质模型评估方法DeepUMQA(Bioinformatics, 2021)、基于序列和结构知识增强的蛋白质模型质量评估方法DeepUMQA2(Briefings in Bioinformatics,2022)、蛋白质复合物模型质量评估服务器DeepUMQA3(Bioinformatics, 2023)、基于等变图神经网络的蛋白质结构全局打分模...
另外，CASP13的Jaccard指标也表明，不同的接触预测服务器所捕获的接触集是不同的。如何利用每一个接触预测器所取得的完整信息去设计构象采样方法，将为共进化特征在蛋白质结构预测中的应用提供一种可能。浙江工业大学张贵军课题组于2021年11月28日在生物信息学领域期刊《Briefings in Bioinformatics》上发表了题为《...
近日,我校信息工程学院控制科学与工程学科俞立团队张贵军教授课题组在结构生物信息学研究中取得重要进展。研究成果“Assembling multidomain protein structures through analogous global structural alignments”以直接投稿方式发表在美国科学院院刊《PNAS》上。该论文以浙江工业大学为第一作者和通讯作者单位。课题组...
近日,我院俞立团队张贵军教授课题组在结构生物信息学研究中取得重要进展。研究成果“Assembling multidomain protein structures through analogous global structural alignments”以直接投稿方式发表在国际顶级期刊《美国科学院院刊》(PNAS)上。该论文以浙江工业大学为第一作者和通讯作者单位。周晓根博士为论文第一作者,张贵军...
原标题:张贵军教授课题组在《美国科学院院刊》(PNAS)发表研究成果 你不可以错过的大消息! 信息学院又一大神团队, 跟着小e一起来康康吧! Pick 大神期刊 《PNAS》是美国国家科学院的院刊,亦是公认的世界四大名刊(Nature,Science,PNAS, Cell)之一,百年经典期刊。自1914年创刊至今,PNAS提供具有高水平的前沿研究报告、...
张贵军教授课题组的研究团队在之前开展的基于超快形状识别(USR)蛋白质模型评估方法DeepUMQA(Bioinformatics, 2021)、基于序列和结构知识增强的蛋白质模型质量评估方法DeepUMQA2(Briefings in Bioinformatics,2022)、蛋白质复合物模型质量评估服务器DeepUMQA3(Bioinformatics, 2023)、基于等变图神经网络的蛋白质结构全局打分...