IXThinker·2025-07-22 12:10

機器學習輔助設計高親和力兩性共聚物靶向蛋白

南京理工大學學者在Macromolecules發表研究，結合機器學習與粗粒度模擬，基於序列計算設計高親和力兩親性共聚物，用於靶向識別蛋白質，為生物醫用高分子提供新思路。

研究對象

蛋白親和試劑（PARs）是一類用於特異性識別和結合蛋白質的分子，在靶向蛋白研究中扮演重要角色，其親和力直接影響實際效用，也是今次計算設計的落點。