速度流匹配：精准预测蛋白质短时动态轨迹

蛋白质动态是理解生物功能的关键，但分子动力学模拟成本高昂，而静态结构预测无法捕捉时间序列运动。近日，预印本研究提出VelocityFM，一种基于速度空间流匹配的蛋白质轨迹预测模型。该模型结合六个不变点注意力（IPA）块和两层残基级时间自注意力编码器，在710个ATLAS蛋白质的2090条过滤重复轨迹上训练。在72个保留蛋白的128帧预测中，VelocityFM达到中位TM-score 0.929，所有蛋白TM-score均高于0.5，表现优于传统方法。该研究尚未经过同行评审，但为蛋白质动态的快速预测提供了新思路。