EquiDesign逆折叠框架论文发表
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EquiDesign逆折叠框架论文发表
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AI 综述
南京农业大学团队在《Briefings in Bioinformatics》发表 EquiDesign 蛋白质序列逆折叠框架，以 Equiformer 作为核心引擎建模长程空间相互作用。团队称，在 CATH 4.4 上训练后，该框架在 TS50/TS500 及 IDRome-120、TS45 等测试集上的序列恢复率优于现有方法，其中序列恢复率达 56.59%，比 ProteinMPNN 高 9.06%。 作者称，生成的序列在结构保真度、折叠稳定性和多样性上表现良好，并在九种蛋白质上生成热力学稳定的类天然折叠。研究同时指出，目前缺少对生成设计的高通量结构验证。源代码已在 GitHub 免费公开。
AI 根据报道生成 · 9 天前更新
最新进展10月26日 08:00
EquiDesign：基于Equiformer的蛋白质序列从头设计框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- Briefings in Bioinformatics精选EquiDesign：基于Equiformer的蛋白质序列从头设计框架
【全文总结】南京农业大学团队提出EquiDesign，用Equiformer替换传统消息传递层，在CATH 4.4上训练后实现蛋白质序列逆折叠设计，序列恢复率达56.59%，比ProteinMPNN高9.06%。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 2
- 可比范围峰值
- 211月2日 02:00
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