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HighFold-Lasso实现套索肽结构预测

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AI 综述

Sen等人开发了套索肽结构预测方法HighFold-Lasso,将定制共价连接与套索支架引导的自适应低噪声初始化结合,实现由套索构象先验引导的条件结构生成。 在52个实验测定结构的测试集上,该方法套索拓扑成功率达100%,环-环区域C-alpha平均RMSD为1.942埃,完整肽为2.375埃。 该框架支持四类经典套索肽(I-IV)建模,并可表示非经典氨基酸,作者称可为套索肽的结构-功能研究与分子工程提供计算支持。

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10月16日
  1. bioRxiv · Bioinformatics
    HighFold-Lasso:利用AlphaFold3的拓扑引导套索肽结构预测

    HighFold-Lasso结合定制共价连接与套索支架引导的自适应低噪声初始化,实现由套索构象先验引导的条件结构生成。在52个实验测定结构的测试集上,其套索拓扑成功率达100%,环-环区域C-alpha平均RMSD为1.942埃,完整肽为2.375埃。该框架支持四类经典套索肽(I-IV)建模,并可表示非经典氨基酸。

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