Nat. Methods. 速递：考虑生物背景信息的单细胞蛋白质计算模型

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来自哈佛大学的Marinka Zitnik教授团队开发了一种考虑生物背景信息的单细胞蛋白质计算模型——PINNACLE，为每个蛋白质生成细胞类型特异的低维表示，进而完成诸如发现靶点、分析特定细胞类型的药物反应等下游任务。 关键词： 单细胞蛋白质， 生物背景信息， 几何深度学习， 表示学习 论文题目：Contextual AI models for single-cell protein biology 论文来源： Nature Methods 论文链接： https://doi.org/10.1038/s41592-024-02341-3 蛋白质是生命过程的执行者。在漫长的研究过程中，人们对蛋白质从结构到功能都有了全方位的了解。近年来，随着AlphaFold等工具的兴起，科学家们开始使用人工智能模型对蛋白质进行研究。具体而言，计算生物学者广泛使用表征学习 （Representation Learning） 的手段对蛋白质进行建模，并完成诸如结构预测、靶点发现、亲和力预测等下游任务。然而， ………………………………