基于AlphaFold预测非天然环肽单体及其复合物三维结构的深度学习算法

本发明公开了一种基于AlphaFold预测非天然环肽单体及其复合物三维结构的深度学习算法，具体步骤包括：获取非天然线肽数据集；划分训练集、验证集和测试集；在AlphaFold中，添加用于捕获多肽原子尺度表征的神经网络；将得到的原子尺度表征池化后与AlphaFold原有的残基尺度表征相结合；通过定义非天然氨基酸的刚性组和初始化其原子坐标实现对非天然氨基酸结构的预测；利用非天然线肽训练集和验证集对改造过的AlphaFold进行训练；使用训练好的模型在非天然线肽测试集上进行测试；获取非天然环肽测试数据集；修改模型中的相对位置编码矩阵；使用修改后的模型在非天然环肽测试集上进行测试。与之前的结构预测模型相比，本发明能够对非天然环肽单体及其复合物结构进行准确预测。