因此作者设计了一个通用的模型DeepPBS应用于结合特异性预测任务，并通过提取蛋白质重原子的重要性评分来帮助研究人员理解蛋白质-DNA界面的相互作用。总之，DeepPBS模型不仅在预测蛋白质与DNA结合的任务中彰显了其显著的预测性能，而且为蛋白质工程和合成生物学等领域提供了宝贵的理论基础和见解。01 引言 转录因子在各种调...
DeepPBS 的输入不仅限于实验结构。蛋白质结构预测方法（包括 AlphaFold、OpenFold 和 RoseTTAFold）以及蛋白质-DNA 复合物建模器（例如 RoseTTAFoldNA (RFNA)、RoseTTAFold All-Atom、MELD-DNA 和 AlphaFold3）的快速发展，导致可供分析的结构数据数量呈指数级增长。这一场景凸显了对用于分析蛋白质-DNA 结构的通用计...
“Deep PBS是一种AI模型，它可以通过取代高通量测序或结构生物学实验来揭示蛋白质–DNA的结合特异性。”AI分析、预测蛋白质–DNA结构 Deep PBS采用了几何深度学习模型，是一种利用几何结构来分析数据的机器学习方法。该模型旨在通过捕捉蛋白质–DNA的化学特性和几何背景，来预测其结合特异性。Deep PBS基于这些数据生成...
预测蛋白质与DNA结合特异性是理解基因调控中一个既具挑战性又至关重要的任务。蛋白质-DNA复合物通常会与特定的DNA靶位点结合,而一个蛋白质可以以不同的结合特异性与多种DNA序列结合。这些信息无法通过单一结构直接获得。为了解决这一问题,作者提出了结合特异性深度预测模型(DeepPBS),这是一个几何深度学习模型,旨在从...
DNA-蛋白质结合位点DNA形状特征密集连接网络容错编码多尺度卷积能够与基因上游的特定核苷酸序列结合的蛋白质被称为转录因子,转录因子结合位点是指与特定的转录因子结合的DNA片段,它被称为基序,通常位于基因的上游区域.准确预测DNA-蛋白质结合位点(DNA-protein binding sites,DPBS)对于研究基因表达的调控机制具有重要的生物...
转录因子结合位点（TFBS）是TF结合的DNA片段，通常在4-30bp范围内。转录因子通常同时调节多个基因，在某种程度上，其在不同基因上的结合位点是保守的，但并不完全相同。因此，DNA-蛋白质结合的准确预测对于理解转录因子的生理作用，表征基因组的特定功能特征以及阐明在复杂生物体中如何精心编排高度特异性的序列表达程序...
综合方法是指将多种预测方法和实验数据相结合,进行全面分析和预测的方法。这种方法利用多种信息源(如蛋白质序列、结构、动力学等)来预测蛋白质与DNA的结合方式和结合位点。综合方法能够对复杂的结合过程进行较为准确的模拟和预测,从而为实验研究提供指导。 总结起来,DNA结合蛋白复杂物的结构预测方法有分子对接、生物信息...
南加州大学研究人员开发的一种新的人工智能模型可以预测不同蛋白质如何与DNA结合。 南加州大学的研究人员开发了一种新的人工智能模型,并发表在《自然方法》杂志上,该模型可以准确预测不同类型蛋白质如何与DNA结合,这一技术进步有望减少开发新药和...
此项研究提供了一种新的高通量生物计算方法,它能够快速准确地从大规模蛋白质序列中预测出潜在的DNA结合位点。 研究人员首先在PDNA-128测试集上比较ULDNA和9种主流的蛋白质-DNA结合位点预测方法的性能,其中PDNA-128包含了128条在2023年1月以后加入蛋白质结构数据库PDB的蛋白质序列。从表1中可见,ULDNA的MCC (...