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Proton-PottsMPNN设计pH敏感PD-L1结合体
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AI 综述
2026年10月1日,bioRxiv发布预印本,研究者提出序列设计模型Proton-PottsMPNN,将组氨酸、天冬氨酸和谷氨酸的质子化与去质子化状态作为独立序列token显式表示,围绕可滴定残基重塑微环境。基于该模型从头设计并合成展示于酵母的8,407个PD-L1候选结合体,经不同pH下FACS与MACS筛选分别获得237和288个独特pH依赖设计,转变pH跨4.0至5.8。
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最新进展10月1日 08:00
预印本提出Proton-PottsMPNN,设计出转变pH跨4.0至5.8的pH依赖PD-L1结合体。报道时间线
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10月1日
- bioRxiv 预印本Proton-PottsMPNN:显式建模质子化状态的pH敏感结合体设计模型
研究者提出序列设计模型Proton-PottsMPNN,将组氨酸、天冬氨酸和谷氨酸的质子化与去质子化状态作为独立序列token显式表示,从而围绕可滴定残基重塑微环境。基于该模型从头设计并合成展示于酵母的8,407个PD-L1候选结合体,经不同pH下FACS与MACS筛选分别获得237和288个独特pH依赖设计,转变pH跨4.0至5.8。
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