研究团队提出转运蛋白底物特异性预测框架TraSPIN

Tong Pan、Fuyi Li、Jiangning Song等研究团队提出TraSPIN，联合建模转运蛋白与小分子底物，以预测转运蛋白的底物特异性；团队报告，其预测表现优于现有方法，并能泛化至未见过的底物和序列差异较大的转运蛋白。 这一几何深度学习框架通过语言模型引导的图学习，识别与底物识别有关的结构决定因素和序列基序。团队还通过跨物种推断及未表征溶质载体蛋白的功能解析，展示了其用于功能注释的潜力。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。