الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم عميق هندسي
-
فك شيفرة واجهات ارتباط البروتين-الغشاء من التعلم العميق القائم على بصمة السطح ومحاكاة الديناميات الجزيئية Decoding Protein–Membrane Binding Interfaces from Surface-Fingerprint-Based Geometric Deep Learning and Molecular Dynamics Simulations
2026 | المؤلف: ByungUk Park وآخرون | المجلة: Journal of Chemical Information and Modeling | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)في هذا القسم، يقدم المؤلفون MaSIF-PMP، وهو نموذج تعلم عميق هندسي مصمم للتنبؤ بمواقع الربط السطحي (IBSs) للبروتينات المحيطية الغشائية (PMPs). تنشأ التحديات في التنبؤ بدقة بتفاعلات البروتين-الغشاء من الخصائص الفيزيائية والكيميائية المعقدة لمناطق الربط الغشائية وتوافر هياكل البروتينات المرتبطة بالغشاء التي تم تحديدها تجريبياً بشكل محدود. يتناول MaSIF-PMP هذه التحديات من خلال استخدام بصمات…
-
نموذج متعدد الأوضاع قائم على الرسم البياني والسطح واللغة لتوقع تفاعل البروتينات Multimodal graph, surface, and language-based model for protein protein interaction prediction
2026 | المؤلف: David Arteaga وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تقدم البحث GSMFormer-PPI، وهو إطار عمل مبتكر متعدد الوسائط مصمم لتعزيز توقع تفاعلات البروتين-بروتين (PPIs) من خلال دمج ميزات سطح الجزيئات البروتينية، الرسوم البيانية الهيكلية ثلاثية الأبعاد، وتضمينات تسلسل مستوى البقايا. غالبًا ما تتجاهل الطرق التقليدية المعلومات السطحية الحيوية وتستخدم تقنيات دمج ميزات بسيطة، مما يمكن أن يعيق الأداء التنبؤي. بالمقابل، يستخدم GSMFormer-PPI التعلم العميق…