bioRxiv 预印本· Hu, B., Lu, Z., Zaman, K., Sun, Z., He, X. ·· 19 小时前AI 评分20
EnsPlex：多源互补结构采样与拓扑感知候选筛选的蛋白复合物预测框架
EnsPlex: Integrative Protein Complex Prediction through Multi-source Complementary Structural Sampling and Topology-Aware Candidate Selection
AI 导读
EnsPlex 整合构象扩展对接、AlphaFold-Multimer、AlphaFold3 与 Boltz-1 进行多源结构采样，并训练 FACET 以 DockQ 及其分项指标为监督预测候选质量。在 102 个抗原-抗体体系中，相同输出预算下其目标成功率较 AlphaFold3 内置排序最高相对提升 27.8%。FACET 在内部候选池与同源过滤外部数据中均改善了来源内排序。
来源：bioRxiv 预印本 · biorxiv.org