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突破AlphaFold的极限来预测蛋白质如何改变形状

来源:Phys.org 2026-09-05 约 1 分钟读完
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本期编译精选。

蛋白质的成形变化对其功能至关重要,但对阿尔法福德3等最先进的人工智能预测仍然具有挑战性。分子科学研究所(IMS)的研究人员和高级研究研究生大学(Graduate University for Advanced Studies)的SOKENDAI在预测的结构之间引入了回冲力,使AlphaFold3可以对多位相容性进行抽样,表示其默认设置很少被捕获。

(编译自 Phys.org;原文

来源:Phys.org(原文)
本文系本站对该英文资讯的编译与转述,非全文翻译;版权归原作者所有。
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