FoldScape按折叠进度生成蛋白质构象集合
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FoldScape按折叠进度生成蛋白质构象集合
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AI 综述
Lisheng Zhang 等作者提出 FoldScape，一个序列条件深度学习框架，可按指定的折叠分数 Q 生成蛋白质构象集合。其训练数据为 10,000 条蛋白质序列的约 100 万个构象。 在匹配样本对比中，作者报告 FoldScape 的构象空间覆盖率在回转半径、天然接触分数 Q 和二级结构分数上分别为 0.989、0.722 和 0.877，而 AlphaFold 3 系综对应为 0.05、0.05 和 0.10。上述覆盖率数字为论文报告结果。
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最新进展11月5日 13:00
FoldScape：从序列预测蛋白质任意折叠阶段的结构报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- arXiv cs.AIFoldScape：从序列预测蛋白质任意折叠阶段的结构
FoldScape 是一个序列条件深度学习框架，可按指定折叠分数 Q 生成蛋白质构象系综，训练数据为 10,000 条蛋白质序列的约 100 万个构象。在匹配样本对比中，其构象空间覆盖率在回转半径、天然接触分数 Q 和二级结构分数上分别达到 0.989、0.722 和 0.877，而 AlphaFold 3 系综仅为 0.05、0.05 和 0.10。
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