• Исследователи из Университета Торонто разработали модель PepFlow для глубокого обучения.
• PepFlow предсказывает все возможные формы пептидов, расширяя функционал AlphaFold2.
• Моделирование 3D-структур пептидов поможет создавать новые лекарства.
• Производство пептидов дешевле, чем создание белковых аналогов.
• PepFlow использует машинное обучение и физические принципы для моделирования сворачивания пептидов.
• Пептиды играют важную роль в биологических процессах и разработке лекарств.
• PepFlow может превзойти AlphaFold2, генерируя целый спектр конформаций для пептидов.
• Инструмент моделирует структуры пептидов с необычными формами, такими как кольцеобразные структуры.
• PepFlow имеет ограничения, но авторы исследования предлагают направления для улучшения модели.