新SOTA,浙大、中科院深度学习模型可靠、准确预测蛋白-配体
中国科学院、浙江大学的研究人员提出了 SurfDock,这是一种深度学习方法,通过将蛋白质序列、三维结构图和表面级特征整合到等变架构中来解决这一挑战。
中国科学院、浙江大学的研究人员提出了 SurfDock,这是一种深度学习方法,通过将蛋白质序列、三维结构图和表面级特征整合到等变架构中来解决这一挑战。
• 2023年,Crews教授成立了HALDA Therapeutics,并在ASCO-GU大会上公开他们最新技术平台RIPTAC,同时在bioRxiv上发表了最新文章,描述了RIPTAC概念验证研究结果。
解析配体-蛋白相互作用有助于全面揭示配体分子的生理功能和作用机制,进而为疾病治疗以及药物研发提供新的思路。由于蛋白质并非均一的整体,大多数配体与蛋白的结合仅发生在蛋白质的局部区域。鉴定配体结合区域能够直接为药物研发提供可供结合的位点,同时为深入研究药物-蛋白构
2024年12月6日,中国科学院上海药物研究所徐华强团队在Acta Pharmacologica Sinica发表了文章AlphaFold3 versus experimental structures: Assessment of the accuracy
配体 alphafold3 徐华强 2024-12-09 09:00 2
相比AlphaFold2对单个蛋白质结构的精准预测,AlphaFold3能够高准确性预测蛋白质与各种生物分子相互作用的结构。这一最新模型能够预测含有蛋白质数据库内几乎所有分子类型的复合物的结构,包括配体(小分子)、蛋白质、核酸(DNA和RNA)如何聚集在一起并
配体 alphafold3 徐华强 2024-12-08 13:24 2
金属有机框架(Metal-Organic Frameworks,MOFs)材料是金属有机节点与有机配体分子通过有序配位形成的配位聚合物。基于MOFs的纳米酶因其具有较高的比表面积、有序的孔隙结构等优点而受到广泛关注。随着MOFs纳米酶催化活性调控策略研究的不断
美国西北大学Edward H. Sargent团队在Science期刊发表题为“Amidination of ligands for chemical and field-effect passivation stabilizes perovskite sol
近几十年来,锂离子电池(LIBs)已广泛应用于消费电子产品和电动汽车等领域,展现了其无可替代的重要性。为了突破传统商用石墨负极材料低的比容量,科研人员正积极寻找新型负极材料。由金属离子和有机配体组成的金属-有机骨架(MOFs)因其多变的拓扑结构和可调的结构特性