文章预览
2024年6月27日，Philip M. Kim 和Osama Abdin在 Nature Machine Intelligence 期刊上发表了一篇题为“ Direct conformational sampling from peptide energy landscapes through hypernetwork-conditioned diffusion ”的研究文章。 文章介绍了一种名为PepFlow的可转移生成模型，该模型能够直接从输入肽的允许构象空间中进行全原子采样 。通过在 扩散框架 中训练模型并随后使用等效流进行构象采样， PepFlow克服了全原子建模的高昂成本 。文章详细讨论了该模型在预测肽结构和有效再现实验肽群体方面的高效性，并展示了该模型在肽对接和设计中的潜在应用。PepFlow的引入为生物分子结构预测提供了新的视角，有望在未来的药物开发中发挥重要作用。 关键字： 全原子构象采样、E(3)等变图神经网络、分子动力学模拟、生成模型 引言 肽类分子是一类高度灵活的分子，在许多生物过程中发挥着重
………………………………
