一種基于注意力的卷積神經網絡深度學習模型，該模型可利用初級序列生成的簡單二級結構來提供高度準確的糖基轉移酶折疊預測。 背景介紹 糖基轉移酶(GT…… Continue reading →

華中科技大學寧康教授團隊基于地球上4個主要生物群落(腸道、湖泊、土壤和發酵罐)的42.5億個微生物群落序列構建了AI模型MetaSource，預…… Continue reading →

一種通用且可配置的深度學習框架，可利用3D卷積神經網絡進行蛋白質-蛋白質界面(PPIs)的數據挖掘。 背景介紹 高度調控的蛋白-蛋白相互作用網絡…… Continue reading →

中科院上藥所鄭明月研究員團隊利用深度生成模型、激酶選擇性篩選等計算手段，設計了一種新型DDR1抑制劑，該化合物能有效抗炎，在DSS誘導的小鼠結腸…… Continue reading →

Hu-mAb工具可以對輸入序列進行人源化評分，同時提示可降低免疫原性并保持療效的人源化突變位點，以此加速人源化過程。 背景介紹 單克隆抗體（mA…… Continue reading →

一個協同進化導向的蛋白-蛋白相互作用識別管道，將RoseTTAFold的速度和AlphaFold的精度結合，系統性地評估了830萬對酵母蛋白之間…… Continue reading →

一種整合了所有在BioPlex中親和純化后的人類蛋白圖譜免疫熒光圖像，進而創建了人類細胞結構的統一層次圖譜，即MuSIC。 背景介紹 真核細胞由…… Continue reading →

多核圖卷積網絡(GCMNK)將學習到的藥物特征輸入到具有三個全連接層的block中來預測DDI，AUC-ROC達到0.95，遠遠優于其他DDI預…… Continue reading →

高通量實驗與定向進化啟發的深度學習方法碰撞，展示了機器學習使核靶向非生物微蛋白的從頭設計將反義寡聚體輸送到細胞核的過程。模型還可破譯和可視化序列…… Continue reading →

CS-Annotate的核心是一種多任務深度學習模型的運用，可以同時從化學位移指紋中對溶劑暴露、堿基堆積和配對狀態以及單個RNA殘基構象進行分類…… Continue reading →