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然而,随着深度学习技术的发展,为从头设计蛋白质提供了可能,尤其是对于那些拥有复杂活性位点的蛋白质,如丝氨酸水解酶——这是已知最大的一类酶家族之一。贝克团队此次引入了一种名为PLACER(蛋白质—配体原子构象集合再现)的新型机器学习网络,该网络通过分析蛋白质骨架、氨基酸特性和结合分子的化学结构,来预测酶活性位点的精确原子排列。
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11月5日,记者从北京雁栖湖应用数学研究院获悉,该院院长丘成桐与该院研究员邬荣领、吴杰等研究人员基于GLMY同源性理论提出了一个统计力学框架,为揭示复杂系统高阶相互作用提供了新视角。相关论文日前发表于《美国国家科学院院刊》。
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