MiniFold:迷你折叠

迷你折叠 抽象的 简介：蛋白质折叠问题（根据其序列预测蛋白质结构）是一个有趣的问题，因为可用的DNA序列数据正以前所未有的速度越来越便宜，甚至比摩尔定律还要快。 最近的研究，以便准确地预测多肽的[结构已应用于深度学习技术 ， ]。 方法：在这项工作中，我们提出了一种尝试模仿AlphaFold系统进行蛋白质预测的体系结构[ ]。 我们使用一维残差网络（ResNets）来预测二面角扭转角，并使用2-D ResNets来预测蛋白质氨基酸之间的距离图[ ]。 我们使用CASP7 ProteinNet数据集部分来训练和评估模型[ ]。 可以在找到所描述系统的开源实现。 结果：根据蛋白质的序列和PSSM，我们能够获得蛋白质的距离图和扭转角预测。 我们的角度预测模型的MAE（平均绝对误差）得分为0.39，Phi和Psi的得分分别为0.39和0.43 R ^ 2，而SoTA分别为0.69（Ph