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2022年03月24日研究成果

通過自監督學習提高對蛋白質相互作用的預測

宋森團隊

        清華大學腦與智能實驗室及生物醫學工程系研究員、智源研究員宋森等針對預測蛋白質互相作用問題,提出了采用圖神經網絡,先在單個蛋白上通過從對微擾動的蛋白結構預測其原始蛋白結構這一自監督學習任務,學習蛋白質結構的幾何知識的方法,基于該網絡學到的表征訓練的模型在預測氨基酸突變對蛋白質相互結合強度的影響這一任務中明顯好于其他模型,尤其在多個氨基酸突變的情況下表現尤其突出;相關成果發表在《PLOS 計算生物學》雜志上(2021年6月)


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圖. 通過自監督方法學習蛋白幾何結構(左)可以幫助預測突變對蛋白間結合強度的預測(右)

(圖片來源:學者提供)


Xianggen Liu, Yunan Luo, Pengyong Li, Sen Song*, Jian Peng*,Deep geometric representations for modeling effects of mutations on protein-protein binding affinity. PLoS Computational Biology 17.8 (2021): e1009284



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