Nature Methods重要进展：准确预测不同类型蛋白质如何与DNA结合

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南加州大学研究人员开发的一种新的人工智能模型可以预测不同蛋白质如何与DNA结合。 南加州大学的研究人员开发了一种新的人工智能模型，并发表在《自然方法》杂志上，该模型可以准确预测不同类型蛋白质如何与DNA结合，这一技术进步有望减少开发新药和其他医学治疗所需的时间。 该工具被称为结合特异性深度预测器(DeepPBS)，是一种几何深度学习模型，旨在从蛋白质- dna复合物结构中预测蛋白质- DNA结合特异性。DeepPBS允许科学家和研究人员将蛋白质-DNA复合物的数据结构输入到在线计算工具中。 蛋白质- DNA复合物的结构包含通常与单个DNA序列结合的蛋白质。为了理解基因调控，重要的是能够获得蛋白质与任何DNA序列或基因组区域的结合特异性，deepppbs是一种人工智能工具，取代了高通量测序或结构生物学实验来揭示蛋白质- dna结合特异性的需要 ………………………………