通过计算方法预测蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)靶标和调节剂之间的相互作用可以加速PPI药物的筛选和设计。因此,上海交通大学魏冬青教授和熊毅副研究员团队开发了MultiPPIMI框架。该文章于2023年12月1日发表于《Journal of Chemical Information Modelling》。该框架基于生物和化学序列信息预测PPI和调节剂之间的相互作用,它可以推广到训练数据外的PPI
一、准备工作 在淘宝花6元购买pymol并安装(可以在windows上使用!);在在线对接软件上提交两种蛋白pdb文件得到对接结果的pdb文件,下载后打开pymol,导入对接结果的pdb文件: file open 选择文件路径 一般线上对接软件导出的对接结果pdb文件会有两个对象object:一个配体ligand和受体receptor,为了后面方便命令输入,可以修改名称简化表示 set
Reconstruction of dynamic networks with time-delayed interactions in presence of fast-varying noises Zhaoyang ZhangYang ChenYuanyuan MiGang HuNingbo University中科院脑网中心和国家模式识别实验室Chongqing UniversityBei
一.Mutual-DTI: A mutual interaction feature-based neural network for drug-target protein interaction prediction 基于相互作用特征的药物-靶蛋白相互作用预测神经网络 2023.5 与同样基于变压器的TransformerCPI相比,Mutual-DTI的复杂性较低。这背后的理由是,虽然M
文章地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32552056/ 标题:ANXA4 Activates JAK-STAT3 Signaling by Interacting with ANXA1 in Basal-Like Breast Cancer Gene :ANXA4 膜联蛋白A4(由ANXA4基因编码)是一种钙离子(Ca2+)-和磷脂结合蛋白的膜联蛋白