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哈哈哈,先模仿一下Apple的语气。今天我们先来读一下论文,然后再部署一下simpleFold玩一下。
今天来介绍一篇使用蛋白质语言模型设计AAV衣壳的文章:这篇论文开发了一种结合蛋白质语言模型和强化学习的生成式设计框架,旨在生成兼具高度序列新颖性与功能活性的新型...
1.per protein prediction,这个就是说使用蛋白质语言模型对整个蛋白质序列进行全局层面的预测输出。
"Protein Language Model Choice: Big Isn't Always Better"
细胞毒性T细胞在适应性免疫系统中扮演着至关重要的角色,通过寻找、结合并杀灭表面呈现外来抗原的细胞。因此,更好地理解T细胞免疫力将极大地帮助开发新的癌症免疫疗法和...
想象一下,在我们身体内部,数以万计的蛋白质分子正在进行着一场永不停歇的"社交派对"。它们相互识别、结合、分离,形成了维持生命活动的复杂网络。这些蛋白质之间的相互...
这两个箭头位置是等着模型(可以是任意模型,可以是esm2蛋白质语言模型,whatever)去猜测这些位置的氨基酸是什么。
Simulating 500 million years of evolution with a language model
使用ESM-C模型获取蛋白质的特征表达(embedding),进行一个简单蛋白质序列分类的任务。
对于蛋白质序列的研究和结构的研究现在变得越来越热门,所谓工欲善其事,必先利其器,所以今天我们就来介绍一下ESM3, 使用ESM3可以对蛋白质进行特征提取,无论是...
今天要分享的是kaggle的一场比赛:Stanford RNA 3D Folding
这篇论文的核心目标,是在 AAV2 capsid 的局部可变区域中,用“蛋白语言模型微调 + 强化学习奖励引导”去生成既有功能可行性、又尽量跳出训练分布的新序列...
近年来,深度学习领域的迅速进步对蛋白质设计产生了显著影响。最近,深度学习方法在蛋白质结构预测方面取得了重大突破,使我们能够得到数百万种蛋白质的高质量模型。结合用...
先说一下今天用到的数据集,虽然之前有文章讲过,但是这次可以讲的更透彻一些,温故而知新嘛:
我们都知道pytorch是经典的动态图,所以这个参数retain_graph是一个布尔类型的值,它的true or false直接说明了在计算过程中是否保留图
这里猜测的是alphafold3直接对序列进行了结构的预测,然后再对蛋白质-蛋白质进行了docking,
在生物信息学、合成生物学、药物研发、生物材料制备等领域,深度学习技术的革新正在重塑蛋白质设计工具的边界,使其从单纯的结构预测跃升至具有创造性的设计层面。
仅通过简单的文字提示(填词),你便能迅速创作出一首包含背景音乐和填词的两分钟完整曲目。
很久很久之前就对Rosetta有所耳闻,有一篇文章叫做denovo protein design,说的就是用rosetta来设计蛋白质。
最近在帮实验室的学姐分析一些蛋白质序列,然后就接触到了DSSP这个算法。于是写一篇小笔记,仅此来记录一下本次的使用记录。
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