精度媲美AlphaFold，EPFL的AI方法从序列中匹配蛋白质互作

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将 ScienceAI   设为 星标 第一时间掌握 新鲜的 AI for Science 资讯 编辑 | 枯叶蝶 蛋白质是生命的基石，参与几乎所有的生物过程。了解蛋白质如何相互作用对于解释细胞功能的复杂性至关重要，对药物开发和疾病治疗也具有重要意义。 洛桑联邦理工学院（École Polytechnique Fédérale de Lausanne，EPFL）的 Anne-Florence Bitbol 团队提出了 一种配对相互作用的蛋白质序列的方法，该方法利用了在多个序列比对上训练的蛋白质语言模型的强大功能；它对于小型数据集表现良好，它可以通过监督方法改进蛋白质复合物的结构预测。 该研究以「 Pairing interacting protein sequences using masked language modeling 」为题，于 2024 年 6 月 24 日发布在《 PNAS 》。 蛋白质间的相互作用对细胞功能至关重要，它们确保了信号传导的特异性和多蛋白复合体（如分子马达或受体）的形成。预测蛋白 ………………………………