中国分子之心开源新AI算法，攻克蛋白质侧链预测与序列设计难题
蛋白质结构和功能的形成，很大程度上取决于侧链原子间的相互作用，因此，精准的蛋白质侧链预测（PSCP）是解决蛋白质结构预测和蛋白质设计难题的关键一环。但此前蛋白质结构预测大多聚焦于主链结构，侧链结构预测始终是一个未被完全解决的难题。
近日，分子之心许锦波团队推出一种新的PSCP深度架构AttnPacker，在速度、内存效率和整体精度方面取得大幅提升，是目前已知的最优侧链结构预测算法，也是全球首创的可同时进行蛋白质侧链预测和序列设计的AI算法。
论文发表在《美国科学院院刊》（PNAS）上，其预训练模型、源代码和推理脚本都已在Github上开源。
AttnPacker是一种端到端的预测蛋白质侧链坐标的深度学习方法。它联合模拟了侧链相互作用，直接预测的侧链结构在物理上更可行，具有更少的原子碰撞和更理想的键长和角度。
具体而言，AttnPacker引入了一种利用PSCP的几何和关系方面的深度图转换器架构。受AlphaFold2启发，分子之心提出了位置感知三角形更新，以使用基于图形的框架来计算三角形注意力和乘法更新，从而优化成对特征。通过这种方法，AttnPacker的内存显著减少并拥有更高容量的模型。此外，分子之心探索了几种SE(3)等变注意力机制，并提出了一种用于从3D点学习的等变变换器架构。找有价值的信息，请记住Byteclicks.com
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