Cet ensemble de données provient du documentDynamicBind : prédiction de la structure du complexe protéine-ligand spécifique du ligand avec un modèle génératif équivariant profondLes ensembles d'entraînement et de test du jeu de données AlphaFold ont été utilisés pour prédire l'arrimage dynamique des protéines. Cet article a été publié par le groupe de recherche de Zheng Shuangjia à l'Université Jiao Tong de Shanghai, en collaboration avec StarPharmaceuticals, la faculté de pharmacie de l'Université Sun Yat-sen et l'Université Rice aux États-Unis. L'équipe de recherche a proposé un modèle génératif géométrique profond DynamicBind conçu pour l'arrimage dynamique des protéines, capable d'ajuster efficacement la conformation des protéines de la prédiction initiale d'AlphaFold à un état de type holographique, offrant ainsi un nouveau paradigme de recherche basé sur l'apprentissage profond qui prend en compte les changements dynamiques des protéines pour le développement de médicaments à l'ère post-AlphaFold.

Les données originales utilisées dans l'article proviennent d'un ensemble de données public PDbbind2020Les données de recherche et les données de formation traitées générées dans cette étude sont disponibles en téléchargement sur cette page.