小结:在该项工作中,我们开发了一种基于深度学习的蛋白界面设计方法ProBID-Net。该方法以蛋白-蛋白界面结构为输入,通过理解蛋白-蛋白相互作用,实现界面序列的准确设计。结构域-结构域界面数据的加入增强了模型的泛化能力。在各项测试中,ProBID-Net在界面残基恢复率、困惑度、界面疏水保守性和折叠能力等方面表现出优异的...
该模型能够根据给定的受体蛋白结构,预测配体蛋白界面上的氨基酸序列,并在多项测试中展现了优良的性能。近日,该项研究成果已在线发表于Chemical Science期刊。 ProBID-Net首先提取目标残基及其周围相邻链残基主链原子在三维网格中的密度分布,...
transformer也被用来研究蛋白质-蛋白质界面,并通过结合Vision Transformer架构与混合和多注意力网络来区分类似天然的蛋白质复合物和错误构象。 本研究提出了一种基于图的方法,称为ProInterVal,用于借助广泛的训练数据集,利用学习到的界面表示来验证蛋白质-蛋白质界面的生物学相关性。作者的方法结合了一种新颖的图对比auto...
Pymol - 分析蛋白-蛋白相互作用界面 现成的蛋白-蛋白界面分析的python命令文档确实有,不知道核酸-蛋白有没有 03:10 【运行Python代码】 【在命令框输入命令分析】 06:46 【分析氢键相互作用】 07:43 【分析非极性相互作用】 只能通过测量距离判断是否属于非极性相互作用的范围 09:28 【放假原子】 测量好之后点击...
利用UCSF Chimera分析蛋白-蛋白相互作用界面作用力本期内容一木为大家分享使用UCSF Chimera分析蛋白-蛋白相互作用分析。我们以猪胰蛋白酶(链A)和大豆胰蛋白酶抑制剂(链B)复合物结构为例为大家进行演示。PDB ID为1AVX,复合物结构下载后经过预处理(加氢、去水、补全缺失残基、能量最小化等)并保存为1AVX.pdb...
文章介绍了DeepRank，一个基于3DCNN的通用深度学习框架，用于蛋白-蛋白界面（PPIs）数据集的数据挖掘。DeepRank主要有两个功能：生物和人工晶体PPIs的分类和对接模型的评估。DeepRank可以和最先进的方法竞争。1DeepRank介绍 DeepRank是一个Python3包，允许对3D蛋白质-蛋白质复合物的数据集进行端到端训练。该框架由两个...
下面我们将蛋白-蛋白互作界面的氨基酸残基单独选择出来,一般相互作用距离不会超过5Å,我们这里就选择距离彼此5Å范围内的氨基酸残基。首先我们先选择A链中距离B链5 Å范围内的氨基酸残基,输入以下命令: Command: select : .a & :.b zr<5 我们将该选择部分单独命名,在菜单栏点击“Select>Name Selection”,输入...
文章介绍了DeepRank,一个基于3DCNN的通用深度学习框架,用于蛋白-蛋白界面(PPIs)数据集的数据挖掘。DeepRank主要有两个功能:生物和人工晶体PPIs的分类和对接模型的评估。DeepRank可以和最先进的方法竞争。 1.DeepRank介绍 DeepRank是一个Python3包,允许对3D蛋白质-蛋白质复合物的数据集进行端到端训练。该框架由两个...