میکروسکوپ الکترونی کرایوژنیک (cryo-EM) انقلابی در زیستشناسی ساختاری ایجاد کرده است، بهطوری که هر ساله تعداد بیشتری از ساختارها با این روش تعیین میشوند.
بااینحال، چالشهایی در تفسیر دقیق نقشههای cryo-EM باقی مانده است. نواحی با وضوح محلی پایین میتوانند منجر به خطاهایی در مدلسازی دستی شوند.
برای ارزیابی دقت مدلهای ساختاری، امتیازهای اعتبارسنجی توسعه یافتهاند که هم سازگاری بین چگالی نقشه و ساختار و هم ویژگیهای هندسی و استریوشیمیایی مدلهای پروتئینی را بررسی میکنند.
پیشرفتهای اخیر، هوش مصنوعی (AI) را به این حوزه وارد کرده است. این ابزارهای نوظهور مبتنی بر هوش مصنوعی قابلیتهای منحصربهفردی در اعتبارسنجی و بهبود مدلهای اتمی پروتئینهای استخراجشده از cryo-EM ارائه میدهند که میتواند به ساختارهای دقیقتر و درک عمیقتر سیستمهای زیستی پیچیده منجر شود.
بااینحال، چالشهایی در تفسیر دقیق نقشههای cryo-EM باقی مانده است. نواحی با وضوح محلی پایین میتوانند منجر به خطاهایی در مدلسازی دستی شوند.
برای ارزیابی دقت مدلهای ساختاری، امتیازهای اعتبارسنجی توسعه یافتهاند که هم سازگاری بین چگالی نقشه و ساختار و هم ویژگیهای هندسی و استریوشیمیایی مدلهای پروتئینی را بررسی میکنند.
پیشرفتهای اخیر، هوش مصنوعی (AI) را به این حوزه وارد کرده است. این ابزارهای نوظهور مبتنی بر هوش مصنوعی قابلیتهای منحصربهفردی در اعتبارسنجی و بهبود مدلهای اتمی پروتئینهای استخراجشده از cryo-EM ارائه میدهند که میتواند به ساختارهای دقیقتر و درک عمیقتر سیستمهای زیستی پیچیده منجر شود.
Zhu et al. 2025
👍2🔥1🤔1
tgoop.com/IRBioinformatics/2016
Create:
Last Update:
Last Update:
میکروسکوپ الکترونی کرایوژنیک (cryo-EM) انقلابی در زیستشناسی ساختاری ایجاد کرده است، بهطوری که هر ساله تعداد بیشتری از ساختارها با این روش تعیین میشوند.
بااینحال، چالشهایی در تفسیر دقیق نقشههای cryo-EM باقی مانده است. نواحی با وضوح محلی پایین میتوانند منجر به خطاهایی در مدلسازی دستی شوند.
برای ارزیابی دقت مدلهای ساختاری، امتیازهای اعتبارسنجی توسعه یافتهاند که هم سازگاری بین چگالی نقشه و ساختار و هم ویژگیهای هندسی و استریوشیمیایی مدلهای پروتئینی را بررسی میکنند.
پیشرفتهای اخیر، هوش مصنوعی (AI) را به این حوزه وارد کرده است. این ابزارهای نوظهور مبتنی بر هوش مصنوعی قابلیتهای منحصربهفردی در اعتبارسنجی و بهبود مدلهای اتمی پروتئینهای استخراجشده از cryo-EM ارائه میدهند که میتواند به ساختارهای دقیقتر و درک عمیقتر سیستمهای زیستی پیچیده منجر شود.
بااینحال، چالشهایی در تفسیر دقیق نقشههای cryo-EM باقی مانده است. نواحی با وضوح محلی پایین میتوانند منجر به خطاهایی در مدلسازی دستی شوند.
برای ارزیابی دقت مدلهای ساختاری، امتیازهای اعتبارسنجی توسعه یافتهاند که هم سازگاری بین چگالی نقشه و ساختار و هم ویژگیهای هندسی و استریوشیمیایی مدلهای پروتئینی را بررسی میکنند.
پیشرفتهای اخیر، هوش مصنوعی (AI) را به این حوزه وارد کرده است. این ابزارهای نوظهور مبتنی بر هوش مصنوعی قابلیتهای منحصربهفردی در اعتبارسنجی و بهبود مدلهای اتمی پروتئینهای استخراجشده از cryo-EM ارائه میدهند که میتواند به ساختارهای دقیقتر و درک عمیقتر سیستمهای زیستی پیچیده منجر شود.
Zhu et al. 2025
BY آکادمی بیوانفورماتیک محققان ایرانی





Share with your friend now:
tgoop.com/IRBioinformatics/2016