研究人员开发了一个由AI驱动的框架，能够生成详细的蛋白质全原子模型，包括其动态运动。这种新方法超越了静态蛋白质快照，能够捕捉细微的原子重排。这项工作发表在NeurIPS 2025的会议论文集中，对理解蛋白质相互作用和药物发现具有重要意义。 AI
影响 能够实现更准确的蛋白质相互作用建模，可能加速药物发现和开发。
排序理由 AI研究论文发表在会议论文集中。
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@ EPFL researchers have developed an # AI -based generative framework that produces complete, all-atom structural ensembles of # proteins and their movements. Unlike previous systems, which focus on producing static ‘snapshots’ of proteins, the method captures subtle rearrangemen…