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AF2Complex:研究人员利用深度学习来预测蛋白质复合体的物理相互作用
由AF2Complex从蛋白质序列中预测的两个蛋白质复合物结构的三维渲染图。
信贷:μ高
美国乔治亚理工学院(Georgia Tech)和美国能源部橡树岭国家实验室的研究人员建立了一个深度学习模型，用来预测蛋白质和蛋白质复合体的生物活性结构。
该模型基于人工智能实验室DeepMind的AlphaFold 2神经网络，该神经网络旨在从单个蛋白质的氨基酸序列推断出其三维结构。
研究人员并没有像最初设计的那样将单个蛋白质序列的特征插入AlphaFold 2中，而是混合了多个序列的输入特征，再结合评估蛋白质相互作用强度的新指标，产生了AF2Complex算法。
AF2Complex识别了500多个蛋白质对中哪一个能够形成复合物，在识别已知的实验相互作用的任意对方面，它优于传统的对接方法和AlphaFold 2。
从乔治亚理工学院
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