蛋白质接触图的预测：使用双向循环神经网络
摘要：蛋白质二维接触图可以准确重构蛋白质三维结构，精确度可以达到2A或更好，并且这种重构是蛋白质折叠问题的可行计算方法。传统方法的预测准确度通常太差以至于没有用处，但是最近的深度学习模型显著提高了准确度。在这项研究中，我们提出了一个由双向循环神经网络和人工神经网络组成的神经网络模型。在蛋白质数据银行中的非冗余数据库上，这个深度学习模型达到了0.80的准确度，远高于之前的模型。这项研究在蛋白质二维接触图预测方面代表了一个重大突破，并可能为蛋白质折叠问题迈出了重要一步。
作者：Yuhong Wang, Wei Li, Hongmao Sun, Kennie Cruz-Gutierrez
论文ID：1906.04527
分类：Biomolecules
分类简称：q-bio.BM
提交时间：2019-06-12