蛋白質具有豐富的結構數據，而DNA折紙數據集有限。近日，首爾國立大學Do-Nyun Kim提出了一個圖形神經網絡，可以快速準確地預測DNA折紙的三維構象。
本文要點：
1) 作者為模型訓練開發了一種數據驅動和物理解釋的混合方法，旨在最大限度地減少數據驅動的損失，也最大限度地降低物理解釋的損失。通過采用集成策略，該模型可以實時預測出單體DNA折紙結構的形狀。
2) 作者以無監督的方式對模型進行進一步細化，使其能夠分析由數十到數百個DNA塊組成的超分子組裝體。此外，該模型能夠對給定目標形狀的DNA折紙結構進行自動逆向設計。
Chien Truong-Quoc et.al Prediction of DNA origami shape using graph neural network Nature Materials 2024
DOI: 10.1038/s41563-024-01846-8
https://doi.org/10.1038/s41563-024-01846-8
