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分子动力学（MD）模拟技术在研究蛋白-蛋白复合物的构象多样性和动态行为方面发挥了关键作用。然而，这种技术在采样效率和计算成本方面存在显著的局限性。为了突破这些局限，生成模型近年来得到了快速发展，并已广泛应用于蛋白质构象采样，但这些模型在深入挖掘蛋白-蛋白复合物的复杂构象景观方面仍有诸多限制。 湖南大学曾湘祥课题组针对这一问题，开发了基于Transformer的生成模型框架，用于快速探索蛋白-蛋白复合物的构象集合。研究人员首先通过MD模拟获取蛋白-蛋白复合物的构象数据，然后训练AlphaPPImd模型学习模拟结果的数据分布，用于生成新的蛋白质构象集合。实验结果证明 该模型能够生成超越MD时间尺度且较为合理的新构象，为探索蛋白-蛋白复合物的构象系综提供了新的视角 。近日，该项研究工作发表在美国化学会出版的计
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