据ScienceAI公众号4月25日消息，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）和瑞士生物信息学研究所开发出一种蛋白质结合界面的通用预测器PeSTo，提供准确、灵活、快速且用户友好的解决方案。该团队提出一个基于旋转等变transformer的神经网络模型，可直接作用于仅标有元素名称的原子坐标，同时以此构建蛋白质结合界面的通用预测器PeSTo可以高置信度预测和区分涉及核酸、脂质、离子和小分子的界面，且无需系统物理参数化，实现低计算成本处理大量结构数据集。该研究可用于剖析蛋白质广泛而动态的相互作用景观，以及发现新的生物学见解。相关研究成果发表于Nature Communications期刊。

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