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川大蒲雪梅教授组Nature Communications：机器学习驱动的靶标蛋白变构位点的智能识别方法

化学谷 2024-10-04 09:00

文章摘要

蒲雪梅教授团队开发了一种结合机器学习和分子动力学（MD）的杂化机器学习方法（RHML），用于从复杂的MD构象空间中识别靶标蛋白的变构位点。该方法成功识别了β2AR受体的一个全新变构位点及负变构调剂，并通过实验验证了其有效性。研究结果不仅为变构药物的研发提供了新的智能分析工具，还为β2AR变构药物的研发提供了新的变构位点，特别是为治疗充血性心力衰竭（CHF）所需的β-blocker的研发提供了潜力的候选物。

川大蒲雪梅教授组Nature Communications：机器学习驱动的靶标蛋白变构位点的智能识别方法

查看文献： Integrative residue-intuitive machine learning and MD Approach to Unveil Allosteric Site and Mechanism for β2AR
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