用于准确预测蛋白质结合界面的节能、高效、无参数几何深度学习

将 ScienceAI 设为星标第一时间掌握新鲜的 AI for Science 资讯编辑 | 萝卜皮蛋白质是生命必不可少的分子组成部分，它们特定的分子相互作用搭建起了生命的大多数生物学功能。然而，预测它们的结合界面仍然是一个挑战。洛桑联邦理工学院（EPFL）和瑞士生物信息学研究所（SIB）的研究人员提出了一个几何 Transformer，它直接作用于仅标有元素名称的原子坐标。由此产生的模型——蛋白质结构 Transformer（Protein Structure Transformer，PeSTo）——在预测蛋白质-蛋白质界面方面超越了当前的技术水平，并且还可以高度可信地预测和区分涉及核酸、脂质、离子和小分子的界面。它的低计算成本能够处理大量结构数据，例如分子动力学集合，允许发现在静态实验解决的结构中不易发现的界面。此外，可以轻松分析由从头结构预测提供的不断增长的折叠组，从而发现未 ………………………………