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复旦大学孙思琦团队 | 语言模型-快速的蛋白质同源物检测和RNA三级结构预测 | Nature子刊

今日新材料 2024-11-24 10:44
文章摘要
复旦大学孙思琦团队与香港中文大学、耶鲁大学联合团队提出了一种名为Dense Homolog Retriever (DHR)的新方法,用于快速且高灵敏度的蛋白质同源物检测。该方法利用蛋白质语言模型和密集检索技术,显著提升了多序列比对(MSA)构建速度和蛋白质结构预测效率。此外,孙思琦团队还与香港中文大学、麻省理工学院、智峪生科联合团队开发了RhoFold+,一种高精度端到端RNA三维结构预测方法,通过RNA语言模型和多序列比对数据,实现了RNA三维结构的高效预测。这两项研究展示了语言模型在生物学中的强大应用,为蛋白质和RNA的结构与功能分析提供了新的工具。
复旦大学孙思琦团队 | 语言模型-快速的蛋白质同源物检测和RNA三级结构预测 | Nature子刊
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Issue Editorial Masthead
DOI: 10.1021/efv040i005_2037331 Pub Date : 2026-02-05
IF 5.3 3区 工程技术 Q2
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