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当同源序列遇到结构诱饵时:通过 tFold 在 CASP14 中的精确接触预测(用于 CASP14 接触预测的 tFold)。

When homologous sequences meet structural decoys: Accurate contact prediction by tFold in CASP14-(tFold for CASP14 contact prediction).

机构信息

Tencent AI Lab, Shenzhen, China.

出版信息

Proteins. 2021 Dec;89(12):1901-1910. doi: 10.1002/prot.26232. Epub 2021 Sep 23.

Abstract

In this paper, we report our tFold framework's performance on the inter-residue contact prediction task in the 14th Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP14). Our tFold framework seamlessly combines both homologous sequences and structural decoys under an ultra-deep network architecture. Squeeze-excitation and axial attention mechanisms are employed to effectively capture inter-residue interactions. In CASP14, our best predictor achieves 41.78% in the averaged top-L precision for long-range contacts for all the 22 free-modeling (FM) targets, and ranked 1st among all the 60 participating teams. The tFold web server is now freely available at: https://drug.ai.tencent.com/console/en/tfold.

摘要

在本文中,我们报告了 tFold 框架在第十四届蛋白质结构预测关键评估(CASP14)中的残差接触预测任务上的性能。我们的 tFold 框架在超深度网络架构下无缝结合了同源序列和结构诱饵。挤压激发和轴向注意力机制被用于有效捕捉残差间的相互作用。在 CASP14 中,我们的最佳预测器在所有 22 个自由建模(FM)目标的长程接触的平均前 L 精度中达到 41.78%,在所有 60 个参赛队伍中排名第一。tFold 网页服务器现在可在以下网址免费使用:https://drug.ai.tencent.com/console/en/tfold。

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