🧬 biology
Efficient exploration of conformational ensembles via protein interaction-informed deep learning
Este artículo presenta DynoM, un marco de aprendizaje profundo generativo entrenado en interacciones de complejos proteicos que supera significativamente a los modelos existentes de solo monómeros en la predicción de conjuntos conformacionales precisos y en la supresión de alucinaciones estructurales mediante el aprovechamiento de las restricciones físicas de largo alcance inherentes a los datos de complejos.