DEER引导加权蛋白构象集合生成
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DEER引导加权蛋白构象集合生成
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AI 综述
Kao、Meiler与Mchaourab团队将可微自旋中心扩散模型与冻结的Boltz-2结构生成器结合，使完整的实验DEER距离分布P(r)能在推理时引导加权蛋白构象集合生成；在已知组成的合成P(r)上，该流程恢复了各组分的群体比例，包括双峰分布的两个组分。 团队还依据不同生化条件下的实验P(r)，对PfMATE、LmrP、MhsT和P-glycoprotein进行建模，并从生成的集合中推导条件依赖的自由能差异。
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最新进展11月1日 00:00
可微自旋中心扩散模型驱动DEER引导的加权蛋白构象集合生成流程报道时间线
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11月1日
- bioRxiv · Bioinformatics可微自旋中心扩散模型驱动DEER引导的加权蛋白构象集合生成流程
研究团队开发了可微的自旋中心扩散模型，并与冻结的Boltz-2结构生成器结合，使完整DEER距离分布能在推理时引导加权蛋白构象集合生成。在已知组成的合成P(r)上，该流程恢复了ensemble populations，包括双峰分布的两个组分。团队还依据不同生化条件下的实验P(r)，对PfMATE、LmrP、MhsT和P-glycoprotein进行建模，并从集合中推导条件依赖的自由能差异。
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