深度学习在蛋白质设计领域的前沿研究主要集中在蛋白质结构预测、蛋白质序列设计、蛋白质-蛋白质相互作用预测、蛋白质功能注释和蛋白质优化与筛选等方面。这些研究方向为开发新的功能性蛋白质和药物靶点提供了新思路,并在生物医学、药物研发和生物材料等领深度学习在蛋白质设计领域的应用被认为是当前的前沿研究方向之一,蛋白质结构预测与设计领域的未来将充满创新和跨学科的发展,为解决生物医学、生物工程和生物能源等方面的重大问题提供更多可能性。
蛋白质折叠和结构预测:深度学习模型可以预测蛋白质的三维结构,这对理解蛋白质的功能和开展蛋白质设计至关重要。通过深度神经网络模型和注意力机制的应用,可以更准确地预测蛋白质的折叠和结构。
蛋白质序列设计:深度学习可以用于预测蛋白质序列的功能和稳定性。通过神经网络模型和自然语言处理技术的结合,可以设计出具有特定功能和稳定性的蛋白质序列,例如酶活性、药物靶点等。
蛋白质-蛋白质相互作用预测:深度学习模型可以预测蛋白质和蛋白质之间的相互作用,从而帮助设计新的蛋白质复合物和抗体。
蛋白质功能注释和预测:深度学习可以进行蛋白质功能注释和预测,识别蛋白质的功能域、结构域和功能位点等。这有助于预测蛋白质的功能和相应的生物学作用。
蛋白质优化和筛选:深度学习可以用于优化和筛选设计出的蛋白质。通过神经网络和生成对抗网络的应用,可以提高蛋白质的稳定性、可溶性和活性,以满足特定的设计要求。
蛋白质-蛋白质相互作用预测:深度学习可用于预测蛋白质与蛋白质之间的相互作用,从而实现蛋白质和配体的高效率设计和筛选等。
网页链接
近年来发过哪些顶刊以及方向:
Nature communications| 使用基于结构的残基偏好进行蛋白质设计
Nature biotechnology| 用于功能性蛋白质设计的机器学习
Scientific reports| Deep-WET:一种基于深度学习的方法,使用具有加权特征的词嵌入技术预测 DNA 结合蛋白
Cell Systems| 深度学习为蛋白设计开启了新时代
Nat. Comput. Sci| 基于深度学习的无rotamer蛋白质设计
Comput Struct Biotech| 深度学习用于蛋白质设计:从结构到序列与功能
本课程围绕蛋白设计基础与前沿工作展开讲述,从蛋白结构的预测与优化到蛋白的从头设计进行深度教学,本课程主要面向有编程基础的学员,对基础知识进行详细讲解,并且会结合前沿文献讲解相关技术的应用。帮助学员们, 通过本次培训学员将了解蛋白质设计的底层逻辑与基本规则,并掌握蛋白质设计中的常见蛋白质设计算法的实际操作,具备基本的蛋白质设计算法开发的基础能力及前沿视野。#深度学习蛋白质设计##肽对接#
蛋白质折叠和结构预测:深度学习模型可以预测蛋白质的三维结构,这对理解蛋白质的功能和开展蛋白质设计至关重要。通过深度神经网络模型和注意力机制的应用,可以更准确地预测蛋白质的折叠和结构。
蛋白质序列设计:深度学习可以用于预测蛋白质序列的功能和稳定性。通过神经网络模型和自然语言处理技术的结合,可以设计出具有特定功能和稳定性的蛋白质序列,例如酶活性、药物靶点等。
蛋白质-蛋白质相互作用预测:深度学习模型可以预测蛋白质和蛋白质之间的相互作用,从而帮助设计新的蛋白质复合物和抗体。
蛋白质功能注释和预测:深度学习可以进行蛋白质功能注释和预测,识别蛋白质的功能域、结构域和功能位点等。这有助于预测蛋白质的功能和相应的生物学作用。
蛋白质优化和筛选:深度学习可以用于优化和筛选设计出的蛋白质。通过神经网络和生成对抗网络的应用,可以提高蛋白质的稳定性、可溶性和活性,以满足特定的设计要求。
蛋白质-蛋白质相互作用预测:深度学习可用于预测蛋白质与蛋白质之间的相互作用,从而实现蛋白质和配体的高效率设计和筛选等。
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本课程围绕蛋白设计基础与前沿工作展开讲述,从蛋白结构的预测与优化到蛋白的从头设计进行深度教学,本课程主要面向有编程基础的学员,对基础知识进行详细讲解,并且会结合前沿文献讲解相关技术的应用。帮助学员们, 通过本次培训学员将了解蛋白质设计的底层逻辑与基本规则,并掌握蛋白质设计中的常见蛋白质设计算法的实际操作,具备基本的蛋白质设计算法开发的基础能力及前沿视野。#深度学习蛋白质设计##肽对接#