Neopep：MLFF能量强化学习预测非天然肽结构
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Neopep：MLFF能量强化学习预测非天然肽结构
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AI 综述
Jagannathan 与 Kim 在 bioRxiv 预印发表 Neopep，一个以序列为条件的扩散模型，用于预测含非天然氨基酸（ncAA）多肽的结构。模型先在 PDB 结构上预训练建立结构先验，再用冻结的机器学习力场（MLFF）对模型生成的结构打分，并将该能量信号回传以微调模型。 作者称，Neopep 生成的含 ncAA 多肽结构与真实结构的平均 RMSD 低于未经微调的版本及其他现有结构预测方法。模型训练时使用固定的 189 种 ncAA，但作者称其架构在原子层面运作，原则上可推广到任意化学结构。
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最新进展10月28日 08:00
Neopep：用机器学习力场能量强化学习预测非天然氨基酸多肽结构报道时间线
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10月28日
- bioRxiv · Bioinformatics精选Neopep：用机器学习力场能量强化学习预测非天然氨基酸多肽结构
作者提出 Neopep，一个以序列为条件的扩散模型，用于含非天然氨基酸（ncAA）多肽的结构预测：先在 PDB 结构上预训练建立结构先验，再用冻结的机器学习力场（MLFF）对模型提出的结构打分，并将该能量信号回传以微调模型。
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