Nat. Mach. Intell. | FFPred-GAN：“以假乱真“—基于GAN创建合成特征样本改进蛋白质功能预测...
今天给大家介绍伦敦大学学院David T. Jones 教授课题组发表在Nature Machine Intelligence 的一篇文章。文章中指出，现存的蛋白质功能预测方法受限于训练样本量的瓶颈，为了解决这个问题，作者提出了一种新的基于生成对抗网络的方法FFPred-GAN。FFPred-GAN能够准确学习蛋白质序列的生物物理特征的高维分布，并生成高质量的合成蛋白质特征样本。实验结果表明，通....
Nat. Mach. Intell. | 快速的蛋白质结构从头预测
今天给大家介绍一篇Nature Machine Intelligence期刊的论文“AmoebaContact and GDFold as a pipeline for rapid de novo protein structure prediction”，该工作由清华大学龚海鹏课题组完成。本文提出一种基于机器学习的残基Contact预测方法辅助蛋白质结构从头预测，不仅改善了预测精度，而且提高了....
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