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蛋白质结构预测与结构比对方法的研究. 段谟杰. 【摘要】： 后基因组时代最主要的研究任务之一就是阐明蛋白质的功能。. 蛋白质功能可以帮助人们理解复杂的生命现象。. 但是在许多情况下，不仅要了解蛋白质所发挥的作用，更需要理解为什么蛋白质会具有 ...
蛋白质结构预测方法研究-蛋白质结构和功能预测是后基因组时代的重要研究内容，它不仅需要生物学者为之奋斗，同时为数学、计算机科学、信息科学、物理学、系统科学和管理科学等学科提出了挑战。围绕这一主题，本文进 …
成功预测98.5%人类蛋白质结构再登Nature，从头说说AlphaFold2的雄心壮志. 7月22日，DeepMind创始人哈撒比斯在官网上发布了一篇名为《 把AlphaFold的力量交到全世界的手中 》的文章。. 不得不说，现在很少能看到这么雄心壮志的题目了，并且，这还不是有意的夸大 ...
蛋白质结构预测. 邓海游 贾亚 张阳. 【摘要】： 从氨基酸序列出发预测蛋白质的三维结构是目前计算生物学和生物物理学领域最具挑战性和影响力的研究方向之一.本文从结构预测的研究背景出发,简要介绍了它的理论意义、应用需求及基本现状;并根据结构预测的 ...
前段时间，《自然》杂志刊登了 DeepMind 的两篇论文，介绍了该公司在蛋白质结构预测方向的最新进展。研究表明，DeepMind 的 AlphaFold 所预测的蛋白质结构已经能达到原子水平的准确率。与此同时，他们还在 GitHub 上公开了 AlphaFold 的源代码。
后基因组研究中蛋白结构与功能的预测,结构基因组学,蛋白质,建模,功能预测。阐述蛋白质结构建模和功能预测的基本方法以及最新研究进展 ,展望了蛋白质预测技术的前景。
[求助] 蛋白质结构方面预测模型，改投哪个杂志，推荐一下 已有1人参与 第一投稿，果断被biotechnology letters拒了，原因是 insufficient material of a biotechnological nature in …
蛋白质结构预测; 深度学习; 同源建模; 自由建模; 综述 Keywords: protein structure prediction deep learning homology modeling ab initio prediction review 分类号: R318；Q71 DOI: …
美国华盛顿大学David Baker团队利用三轨神经网络准确预测蛋白质的结构和相互作用。 相关论文于2021年7月15日在线发表在《科学》杂志上。 研究人员探索了包含相关理念的网络架构，并通过一个三轨网络获得了最佳性能，其中一维序列层面、二维距离图层面和三维坐标层面的信息被连续转换和整合。
投稿必看！蛋白质组学领域期刊盘点！，免费查看详细内容。6、Proteomics Clinical Applications属于PROTEOMICS 的子期刊，2017 年 IF 3.814，2016 年 IF 2.959，影响因子近几年 上升较快。 月刊，审稿速度一般为 4-8 周，年文章量 106 篇，2015 和 …
蛋白质结构预测与结构比对方法的研究. 段谟杰. 【摘要】： 后基因组时代最主要的研究任务之一就是阐明蛋白质的功能。. 蛋白质功能可以帮助人们理解复杂的生命现象。. 但是在许多情况下，不仅要了解蛋白质所发挥的作用，更需要理解为什么蛋白质会具有 ...
蛋白质结构预测方法研究-蛋白质结构和功能预测是后基因组时代的重要研究内容，它不仅需要生物学者为之奋斗，同时为数学、计算机科学、信息科学、物理学、系统科学和管理科学等学科提出了挑战。围绕这一主题，本文进 …
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蛋白质结构预测. 邓海游 贾亚 张阳. 【摘要】： 从氨基酸序列出发预测蛋白质的三维结构是目前计算生物学和生物物理学领域最具挑战性和影响力的研究方向之一.本文从结构预测的研究背景出发,简要介绍了它的理论意义、应用需求及基本现状;并根据结构预测的 ...
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美国华盛顿大学David Baker团队利用三轨神经网络准确预测蛋白质的结构和相互作用。 相关论文于2021年7月15日在线发表在《科学》杂志上。 研究人员探索了包含相关理念的网络架构，并通过一个三轨网络获得了最佳性能，其中一维序列层面、二维距离图层面和三维坐标层面的信息被连续转换和整合。
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