蛋白质结构预测综述

• 作者: 刘子楠 宋枭禹 黎河山
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: 蛋白质结构预测 深度学习 同源建模 自由建模 综述
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 医学生物物理
• 页码范围: 1203-1207
• 页数: 5页
• 分类号: R318|Q71
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2020.09.023

摘要

蛋白质结构预测对于从分子层面理解蛋白质的生物功能具有重要意义.本研究从同源建模、自由建模等经典方法以及深度学习这几个方面来阐述蛋白质结构预测方面的进展.已知结构蛋白质模板数量的增加、序列比对等算法对信息提取能力的提升以及片段拼接技术的应用使得同源建模在预测蛋白结构的能力大大提升.域分割和片段分割技术及并行计算策略的应用使得自由建模方法在预测远程氨基酸接触能力不断提升.深度学习技术与以上经典方法的结合提升了蛋白结构预测的准确性和速度,但是对于没有同源性蛋白结构的预测,仍然存在巨大的挑战.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘子楠		1	0	0.0	0.0
2	黎河山		1	0	0.0	0.0
3	宋枭禹		1	0	0.0	0.0