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  • 中新健康丨国际最新研究：机器学习模型检测血液蛋白或有助于预测帕金森病

    中新网北京6月19日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下学术期刊《自然-通讯》最新发表一篇医学研究论文认为，通过机器学习模型检测血液中的蛋白质，或有助于最早在运动症状出现前7年预测帕金森病的发生。帕金森病是一种神经退行性疾病，症状表现为行动迟缓、僵硬和静止性颤抖。在出现运动症状前，会有一段时间出现

  • 高精度预测蛋白构象变化，中国科大、上科大通用深度学习模型

    编辑 | KX预测蛋白质构象变化是计算生物学和人工智能领域的一大挑战。主流的 AlphaFold 等算法可以高通量预测蛋白质的静态结构，但对蛋白质构象变化预测却束手无策。为了解决这个问题，中国科学技术大学和上海科技大学的研究人员，提出了一种新颖的深度学习策略，即利用高通量生物物理采样来规避与蛋白质构

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    ACE2，即血管紧张素转换酶2，是SARS-CoV-2进入细胞所需的受体，在SARS-CoV-2入侵宿主细胞的过程中起着至关重要的作用。而新冠刺突蛋白结合剂具有和S蛋白结合的能力，从而成为SARS-CoV-2病毒的诱饵受体。通过与病毒竞争性结合，有效防止病毒与细胞表面的天然ACE2结合，进而阻止病毒

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    编辑 | 萝卜皮2024年，科学界迎来了重要的突破与创新，尤其是在人工智能与结构生物学的结合领域。正如今年诺贝尔奖颁发所体现的那样，人工智能（AI）技术的迅猛发展正在推动各学科的深度融合，揭示了生命科学研究的新机遇与前景。

  • Science子刊，斯坦福AI方法表示蛋白互作节点，增强功能识别与PPI推理

    编辑 | 白菜叶生物网络通过详细描绘基因、蛋白质及其他细胞成分之间的复杂相互作用，为建模生物系统提供了重要工具。这些网络将实体表示为节点，将其相互作用（从物理连接到功能关联）表示为边，从而为解析生物系统和过程的复杂性奠定了基础。例如，在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络中，复杂的连接关系包含了理解

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