Towards inferring atomic scale conformation landscape of biomolecules from cryo-electron tomography data
Die Studie stellt DeepMDTOMO vor, ein überwachtes Deep-Learning-Framework, das die präzise Vorhersage atomarer Konformationen aus verrauschten Cryo-ET-Subtomogrammen ermöglicht und damit die rechenintensive, physikbasierte flexible Anpassung von Biomolekülen effizient beschleunigt.