该研究提出了一种新的蛋白质动态结构预测方法trX2-D，通过基于物理采样的方式，改进trRosettaX2预测的蛋白质间残基几何构象，能够更好地捕捉蛋白质的动态变化，尤其是在大构象变化的蛋白质中表现优异，超越了AlphaFold2等现有静态模型。发表于 2025年06月02日
原文链接：https://x.com/BiologyAIDaily/status/1929510934521008385
生物信息学研究 | Generating dynamic structures through physics-based sampling of trRosettaX2-predicted inter-residue geometries
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