仅几秒，准确推断蛋白动力学信息，山大、北理工等AI模型RMSF-net登Nature子刊

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来源：ScienceAI 编辑：KX 蛋白质的动力学对于理解其机制至关重要。然而，通过计算预测蛋白质动学信息具有挑战性。 在此，来自山东大学、百图生科（ BioMap ）、北京理工大学、湖北医药学院、宁夏医科大学和阿卜杜拉国王科技大学（ KAUST ）的研究团队， 提出了一个神经网络模型 RMSF-net，其优于以前的方法，并在大规模蛋白质动力学数据集中产生最佳结果；该模型可以在几秒钟内准确推断出蛋白质的动力学信息。 通过从实验蛋白质结构数据和低温电子显微镜 (cryo-EM) 数据集成中有效地学习，该方法能够准确识别低温电子显微镜图和 PDB 模型之间的交互式双向约束和监督，以最大限度地提高动力学预测效率。 RMSF-net 是一个可免费使用的工具，将在蛋白质动力学研究中发挥重要作用。 该研究以「 Accurate Prediction of Protein Structural Flexibility by Deep Learning ………………………………