基于图深度学习的免疫受体构象灵活性预测

基于图深度学习的免疫受体构象灵活性预测

虽然可以利用深度学习模型从序列数据预测静态蛋白质构象，但蛋白质并非静态生化产物。ITsFlexible是一种基于图的深度学习工具，通过训练实验捕获的蛋白质构象新数据集，能够对蛋白质的动态特性进行分类。

图1：ITsFlexible预测CDR环灵活性的工作流程

该技术通过构建图神经网络模型，分析蛋白质结构中的关键区域（如抗体和T细胞受体的互补决定区）构象变化。与传统静态结构预测方法不同，该工具能够捕捉蛋白质在生物过程中的动态构象变化特性。

这项研究展示了深度学习在蛋白质动态行为预测方面的突破，为理解免疫受体的功能机制提供了新的技术手段。