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— — 背景 —— 针对蛋白质结构骨架的序列设计是全新蛋白质设计中的关键问题之一。近年来,随着深度学习方法和技术的发展,全新蛋白质序列设计取得了重要进展。其中代表性的工作包括ProteinMPNN,ABACUS-R,ProDesign-LE等,都在序列设计中取得了重要进展,并进行了相应的实验验证。然而,这些代表性的方法均没有考虑蛋白质侧链的原子细节信息。一方面,蛋白质侧链构象对蛋白质执行功能具有重要作用。另一方面,大量的序列设计算法依赖结构预测来评估设计序列的可靠性,而单序列结构预测依旧是一个非常大的挑战。近期,北京大学来鲁华/张长胜团队发展了全原子蛋白质序列设计的深度学习算法GeoSeqBuilder,这一成果近期发表于Angewandte Chemie [1],文章初稿2024年3月以预印本形式发表 [2]。GeoSeqBuilder在生成序列的同时,也给出了高精度的侧链构
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