bioRxiv · Bioinformatics· Ren, Q., Wu, L., Zha, J., Li, M., Feng, W., Zhang, H., Yang, H., Li, R., Liu, X., He, J., Zhou, W., Song, Y., Wu, C., Shen, Q., Cheng, X., Qin, W., Zheng, Z., Zhang, J. ·· 4 天前精选AI 评分78
AsBench2与AllositeUltra：跨状态表征学习用于动态蛋白变构位点发现
Cross-state representation learning enables prospective discovery of dynamic protein allosteric sites
AI 导读
研究团队提出跨状态位点识别基准AsBench2和深度学习框架AllositeUltra，后者整合结构感知语言模型与物理动力学等多模态蛋白表征，并配合残基引导的候选补充，使位点检测不再依赖静态口袋几何。
推荐理由
研究提出跨状态变构位点识别框架与配套基准，为从静态结构推广到apo与底物结合态提供参照。
来源：bioRxiv · Bioinformatics · biorxiv.org