bioRxiv · Bioinformatics· Rao, P. V., Sommer, D., Davidson, D., Alberstein, R. G., Ludwiczak, J., Kleinhenz, J., Vani, B., Park, E., Lee, J. H., Izadi, S., Kiefer, J. R., Bonneau, R., Mahajan, S. P., Watkins, A. M., Dreyer, F. A. ·· 5 天前精选AI 评分70
Cadense：用机器学习从序列快速生成抗体构象集合
Rapid generation of antibody conformational ensembles using machine learning
AI 导读
作者提出生成式框架 Cadense，可从抗体序列生成多样 Fv 结构集合，其构象与生物物理性质分布对齐分子动力学结果，并将原本数天的模拟计算缩短到秒级生成。作者报告该集合能同时恢复同一抗体的 apo 与 holo 构象，并可作为基于物理的对接输入以刻画抗体与抗原相互作用中的构象柔性。该工作为预印本摘要，尚未给出实验验证细节。
推荐理由
该预印本提出从序列生成抗体构象集合的方法，把分子动力学的构象分布压缩到秒级生成，为抗体对接提供动态输入。
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