Buchumschlag

Chemistry-informed Machine Learning Explains Calcium-binding Proteins Fuzzy Shape for Communicating Changes in the Atomic States of Calcium Ions

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhang, Pengzhi, Nde, Jules, Eliaz, Yossi, Jennings, Nathaniel, Cieplak, Piotr, Cheung, Margaret. S.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Quantitative Methods
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Protein binding affinity prediction under multiple substitutions applying eGNNs on Residue and Atomic graphs combined with Language model information: eGRAL
von: Fiorellini-Bernardis, Arturo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Topological Machine Learning for Protein-Nucleic Acid Binding Affinity Changes Upon Mutation
von: Liu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Identification of Proteins in Tomograms (GRIP-Tomo) 2.0: Topologically Aware Classification for Proteins
von: Li, Chengxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Benchmark for Quantum Chemistry Relaxations via Machine Learning Interatomic Potentials
von: Fu, Cong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A-CODE: Fully Atomic Protein Co-Design with Unified Multimodal Diffusion
von: Cheng, Chaoran, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GastroDL-Fusion: A Dual-Modal Deep Learning Framework Integrating Protein-Ligand Complexes and Gene Sequences for Gastrointestinal Disease Drug Discovery
von: Gao, Ziyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainty quantification of receptor ligand binding sites prediction
von: Chen, Nanjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Leveraging Machine Learning Models for Peptide-Protein Interaction Prediction
von: Yin, Song, et al.
Veröffentlicht: (2023)

LAMP-PRo: Label-aware Attention for Multi-label Prediction of DNA- and RNA-binding Proteins using Protein Language Models
von: Ghosh, Nimisha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SBSM-Pro: Support Bio-sequence Machine for Proteins
von: Wang, Yizheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

An exponential logarithmic measure of drug receptor binding and saturation
von: Tozzi, Arturo
Veröffentlicht: (2026)

Evaluating protein binding interfaces with PUMBA
von: Shirali, Azam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ANTIPASTI: interpretable prediction of antibody binding affinity exploiting Normal Modes and Deep Learning
von: Michalewicz, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CalM: A Self-Supervised Foundation Model for Population Dynamics in Calcium Imaging Data
von: Xu, Xinhong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Protein Engineering Tournament: An Open Science Benchmark for Protein Modeling and Design
von: Armer, Chase, et al.
Veröffentlicht: (2023)

VibeProteinBench: An Evaluation Benchmark for Language-interfaced Vibe Protein Design
von: Seo, Hyunjin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Continued domain-specific pre-training of protein language models for pMHC-I binding prediction
von: Mares, Sergio E., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Virtual Cells: Predict, Explain, Discover
von: Noutahi, Emmanuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LiveProteinBench: A Contamination-Free Benchmark for Assessing Models' Specialized Capabilities in Protein Science
von: Rong, Dingyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ProtT-Affinity: Sequence-Based Protein-Protein Binding Affinity Prediction Using ProtT5 Embeddings
von: Lou, Hongfu
Veröffentlicht: (2025)

Automated Protein Motif Localization using Concept Activation Vectors in Protein Language Model Embedding Space
von: Shamail, Ahmad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Co-Enrichment of Proteins in Extracellular Vesicles
von: Shen, Molly L., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Protein design and RNA design: Perspectives
von: Xi Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Twin Peaks: Dual-Head Architecture for Structure-Free Prediction of Protein-Protein Binding Affinity and Mutation Effects
von: Dey, Supantha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improved prediction of ligand-protein binding affinities by meta-modeling
von: Lee, Ho-Joon, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Edge-aware GAT-based protein binding site prediction
von: Yang, Weisen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Increasing certainty in systems biology models using Bayesian multimodel inference
von: Linden-Santangeli, Nathaniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AutoProteinEngine: A Large Language Model Driven Agent Framework for Multimodal AutoML in Protein Engineering
von: Liu, Yungeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scaling and Data Saturation in Protein Language Models
von: Spinner, Aviv, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Detection of circular permutations by Protein Language Models
von: Hu, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Machine Learning Tool to Analyse Spectroscopic Changes in High-Dimensional Data
von: Martinez-Serra, Alberto, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The three-dimensional impulse-response model: Modeling the training process in accordance with energy system-specific adaptation
von: Kontro, Hilkka, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FAPS: A Fast Platform for Protein Structureomics Analysis
von: Wilken, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Computational optimisation of slow cooling profiles for the cryopreservation of cells in suspension
von: Jennings, Jack Lee, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Persistent Sheaf Laplacian Analysis of Protein Stability and Solubility Changes upon Mutation
von: Ren, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Machine learning-based multimodal prognostic models integrating pathology images and high-throughput omic data for overall survival prediction in cancer: a systematic review
von: Jennings, Charlotte, et al.
Veröffentlicht: (2025)

T cell receptor binding prediction: A machine learning revolution
von: Weber, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2023)

CAP: Commutative Algebra Prediction of Protein-Nucleic Acid Binding Affinities
von: Zia, Mushal, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ProT-GFDM: A Generative Fractional Diffusion Model for Protein Generation
von: Liang, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FoldSAE: Learning to Steer Protein Folding Through Sparse Representations
von: Zarzecki, Wojciech, et al.
Veröffentlicht: (2025)