Qui cite « Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold », et pour quoi

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Les premiers résultats

1. La-Ribo: RNA Co-Design via Geometry-Latent Flow Matching l'utilise Il adopte la convention atom37 pour représenter les structures par des coordonnées d’atomes lourds.
2. ProTok: Unified Protein Tokenization via Modular Multi-Codebook Quantization l'utilise Il utilise des structures de Swiss-Prot prédites par AlphaFold 2 pour entraîner ProTok.
3. MARCO: The Radioactive Watermark for Protein Generative Models l'utilise Il intègre le mécanisme Invariant Point Attention d’AlphaFold dans son architecture.
4. Multi-Scale Temporal Flows for Peptide Trajectory Generation l'utilise Il utilise des représentations structurales associées à AlphaFold et un module IPA pour encoder le contexte initial.
5. Multiscale Quantum-Classical Simulation of Protein Autoproteolysis in a Million-Atom Membrane Environment l'utilise Il utilise des modèles AlphaFold d’ADGRG1 pour construire un modèle composite et effectuer des alignements structuraux.
6. HierDTA: Hierarchical Structure-Aware Representation Learning for Drug--Target Affinity Prediction l'utilise Il construit des graphes de résidus à partir de structures prédites issues de la base AlphaFold.

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