Flexpert – Flexibility predictor

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F25%3A00387774" target="_blank" >RIV/68407700:21730/25:00387774 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/00159816:_____/25:00082509

Výsledek na webu

<a href="https://github.com/KoubaPetr/Flexpert" target="_blank" >https://github.com/KoubaPetr/Flexpert</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Flexpert – Flexibility predictor

Popis výsledku v původním jazyce

Abstrakt (ENG) Current AI-based generative methods mostly focus on the design of proteins with a fixed backbone structure, which leads to their limited ability to account for protein flexibility, one of the crucial properties for protein function. Learning to engineer protein flexibility is challenging because the available data are scarce, heterogeneous, and costly to obtain using both computational and experimental methods. We designed and trained flexibility predictors, Flexpert-Seq and Flexpert-3D, utilising sequential or both sequential and structural information on the input, respectively. We demonstrated that our method Flexpert-Design enables guidance of inverse folding models toward increased flexibility. This opens up new possibilities for protein flexibility engineering and the development of proteins with enhanced biological activities.

Název v anglickém jazyce

Flexpert – Flexibility predictor

Popis výsledku anglicky

Abstrakt (ENG) Current AI-based generative methods mostly focus on the design of proteins with a fixed backbone structure, which leads to their limited ability to account for protein flexibility, one of the crucial properties for protein function. Learning to engineer protein flexibility is challenging because the available data are scarce, heterogeneous, and costly to obtain using both computational and experimental methods. We designed and trained flexibility predictors, Flexpert-Seq and Flexpert-3D, utilising sequential or both sequential and structural information on the input, respectively. We demonstrated that our method Flexpert-Design enables guidance of inverse folding models toward increased flexibility. This opens up new possibilities for protein flexibility engineering and the development of proteins with enhanced biological activities.

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

R - Projekt Ramcoveho programu EK

Rok uplatnění

2025

Kód důvěrnosti údajů

C - Předmět řešení projektu podléhá obchodnímu tajemství (§ 504 Občanského zákoníku), ale název projektu, cíle projektu a u ukončeného nebo zastaveného projektu zhodnocení výsledku řešení projektu (údaje P03, P04, P15, P19, P29, PN8) dodané do CEP, jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.

Interní identifikační kód produktu

5-SW-2025

Technické parametry

Doposud je využíváno interně k výzkumným účelům.

Ekonomické parametry

V budoucnu je plánována nabídka potencionálním partnerům z komerční sféry.

IČO vlastníka výsledku

68407700

Název vlastníka

České vysoké učení technické v Praze, CIIRC