嗅觉受体失活状态的机器学习建模

2024-11-28 2384 来源：食品风味化学与感观分析公众号

简介

1.题目

嗅觉受体失活状态的机器学习建模：人类OR51E2为例研究

2.期刊

Journal of Chemical Information and Modeling

3.单位

高级模拟研究所IAS-5/神经科学和医学研究所INM-9

4.内容概要

嗅觉受体（ORs）的原子水平研究是一项具有挑战性的任务，因为G-蛋白偶联受体家族成员的结构确定/预测在实验/计算上存在困难。在这里，我们开发了一种协议，从最近的机器学习算法从头预测的一组结构中执行一系列分子动力学模拟，并将其应用于一个经过充分研究的受体，人类OR51E2。我们的研究表明需要模拟来完善和验证这些模型。考虑到这两种酸性残基在人类ORs中的保守性，我们推测这一要求也适用于该家族的其他400个成员。鉴于几乎同时发表的同一受体在活性状态下的CryoEM结构，我们提出该方案作为不断增长的ORs结构测定领域的硅补充。

5.文章原文