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蛋白质结构预测对于理解蛋白质稳定性和相互作用至关重要。它具有巨大的药物发现和蛋白质工程潜力。然而，尽管结构生物信息学和人工智能方面取得了进步，但仍需要确定结构预测的标准化模型。即使像Alphafold这样的突出模型也经常发生建筑变化。为了解决这一差距，已经介绍了最新进展和深度学习蛋白质结构预测的挑战的全面细节。此外，还引入了用于用户提供的蛋白质序列的结构预测和可视化的基准系统。，人们已经引入了有效，准确的方法来破译蛋白质结构及其生物学作用，而已引入了葡萄蛋白。该模型利用了变压器结构的有效表示学习能力，可以直接预测整数编码的氨基酸序列的次级和三级结构。结果证明了摄取蛋白在二级结构预测中的作用。对于增强其在预测高阶结构方面的性能是必要的进一步完善。现在
蛋白质结构预测，结构生物信息学和深度学习
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