Predicción de la Estructura Proteica Condicionada

La predicción de estructura proteica basada en aprendizaje profundo ha facilitado avances importantes en las ciencias biológicas. Sin embargo, los métodos actuales presentan dificultades para predecir conformaciones alternativas y ofrecen una integración limitada del conocimiento experto sobre la dinámica de proteínas. Presentamos AFEXplorer, un enfoque genérico que adapta las predicciones de AlphaFold a restricciones definidas por el usuario en espacios de coordenadas gruesas mediante la optimización de características embebidas. Su eficacia para generar conformaciones funcionales de proteínas conforme a condiciones predefinidas se demuestra mediante ejemplos exhaustivos. AFEXplorer funciona como una plataforma versátil para la predicción condicionada de estructuras proteicas, cerrando la brecha entre modelos automáticos y conocimientos específicos del dominio. Publicado por la American Physical Society 2024