用RoseTTAFold All⁃Atom进行广义的生物分子建模与设计  

作　　者：赵林(编译) 

机构地区：[1]不详

出　　处：《广东药科大学学报》2024年第2期90-90,共1页Journal of Guangdong Pharmaceutical University

摘　　要：深度学习方法已经彻底改变了蛋白质结构预测和设计,但目前仅限于蛋白质系统。研究人员描述了RoseT‐TAFold All Atom(RFAA),它可以将氨基酸和DNA碱基的基于残基的表示符号与所有其他基团的原子表示符号相结合,从而对给定序列和化学结构的包含蛋白质、核酸、小分子、金属和共价修饰的组件进行建模。通过对去噪任务进行微调,科学家们获得了RFdiffusionAA,它能围绕小分子构建蛋白质结构。从围绕目标小分子的氨基酸残基的随机分布开始,研究人员通过晶体学和结合测量学,设计并实验验证了与心脏病治疗药物地高辛、酶促辅因子血红素和光捕获分子bilin结合的蛋白质。

关 键 词：深度学习 心脏病治疗 生物分子 蛋白质结构预测 共价修饰 辅因子 测量学 随机分布 

分 类 号：R346[医药卫生—基础医学]