榴莲忘返2014

榴莲忘返 2014 在结构生物学的世界里，原子间的距离决定着相互作用的强弱，也蕴藏着生命活动的奥秘。而 PyMol 作为一款功能强大的可视化软件，为我们打开了通往微观世界的大...

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榴莲忘返 2014 蛋白质和配体之间的相互作用就像一把钥匙开一把锁，只有完美契合才能发挥最佳效果。想要设计出高效的药物，深入了解这些相互作用至关重要。 今天，我们将以 PD-...

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榴莲忘返 2014 一、 蛋白质表面电荷的重要性 蛋白质是生命活动的主要承担者，其结构与其功能息息相关。蛋白质的表面电荷分布对其折叠、稳定性以及与其他分子（例如其他蛋白质、配...

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导读 Nipah 病毒（NiV）是一种单链、负义、高致死率的 RNA 病毒。在印度和孟加拉国，其致死率高达 70-80%，但目前尚无美国食品药品监督管理局（FDA）认可的药物...

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导读 研究者通过药效团模型和 3D QSAR 研究，筛选并优化 HDAC3 抑制剂。 🧬 HDAC3 是一种表观遗传调节因子，与多种癌症和神经退行性疾病的过表达有关 🖥️ 对...

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导读 DBPP-Predictor 通过整合物理化学和 ADMET 属性，提出了一种新型的预测策略。 在外部验证集上，DBPP-Predictor 展现出卓越的泛化能力，其 ...

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导读 通过随机森林分类器，提高多肽分子对接的准确性。 近年来，60 种多肽药物在主要市场获批和超过 150 种多肽进行临床试验，多肽治疗领域受到广泛关注。 然而，传统对接评分...

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导读 ◊为应对抗生素抗耐药性困局，发现新型抗生素结构类别显得尤为迫切。在探索化学空间时，传统的深度学习方法多采用难以提供化学理解的「黑盒」模型。本研究运用一种可解释的、基于子...

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导读 通过整合 ChEMBL 活性数据和 CrossDocked 的靶点信息，BigBind 数据集在 BANANA 模型的辅助下，有效提高了虚拟筛选的成效。 🧬 BigBi...

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导读 E2EATP 模型通过应用蛋白语言模型，提升了 ATP 结合位点预测的速度与准确性。 🧬 蛋白-ATP 结合位点识别的重要性 💻 现有计算方法的不足：受限于特征表示的质...

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导读 模板对接法生成的激酶-配体复合物数据能显著提升基于结构的 E(3)-不变图神经网络（GNN）在预测结合亲和力方面的精度。 在现代药物发现流程中，机器学习模型广泛用于探索...

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榴莲忘返 2014 导读 基于结构的药物发现其优势在于能够快速、经济地探索庞大化学空间，筛选出有潜力的配体以进行深入实验研究。 相对自由能微扰（RFEP）及类似方法虽是结合亲...

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导读 在该研究中，研究者首先对最新的诱导契合对接技术 IFD-MD 进行了回溯验证。选取公开的 GPCR 实验结构作为验证对象，研究显示 95%的交叉对接产生的构象在前两个预...

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今天给大家介绍一篇 2023 年发表在 Bioinformatics 上的文章, 标题为:《DeepProSite: structure-aware protein bind...