DeepDiffusion：用于异质性促进型一维扩散的物理信息神经网络

单分子荧光显微镜与光学镊子相结合，使得对系留DNA上扩散蛋白质的直接观测成为可能。这些技术及其互补方法表明，受促进的一维扩散是众多DNA结合蛋白的共同功能机制，而不同的DNA结合模式则会产生广泛且异质的扩散行为。 然而，由于缺乏能够检测此类异质性扩散的方法，相关的深入研究一直受到限制。我们开发了DeepDiffusion，这是一种物理信息驱动的神经网络模型，用于估计单分子轨迹上每一点处的瞬时扩散。我们利用合成轨迹表明，即使在存在较大潜在误差的情况下，DeepDiffusion仍能够准确检测扩散中的细微变化。DeepDiffusion不仅能够重现实验数据中先前已表征的异质性，还能够揭示当前方法无法获取的受促进扩散的机制细节。我们预计，DeepDiffusion将成为单分子研究人员的有力工具，使其能够以前所未有的细致程度研究其关注蛋白质的扩散行为。

DeepDiffusion：一种用于异质性促进型一维扩散的物理信息神经网络 | 蛋白质的扩散行为。

利益冲突声明

D.S.R.、S.B.、K.K.R.、N.D.P.、B.A. 和 G.D.M. 声明不存在竞争性利益。A.Y. 声明如下竞争性利益：担任《Scientific Data》编委会成员。

已声明的资助信息

英国研究与创新署， https://ror.org/001aqnf71 ，UKRI MC-A658-5TY10

惠康基金会， 206292/Z/17/Z

先进系统理解中心

亥姆霍兹德累斯顿-罗森多夫中心， https://ror.org/01zy2cs03

版权

持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。

本文依据 CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可协议 公开提供。

查看讨论主题。

返回顶部

上一篇

下一篇

发布于 2026 年 5 月 29 日。

下载 PDF

电子邮件

感谢您有兴趣传播 bioRxiv 的内容。

您的电子邮件

*

您的姓名

*

发送至

*

请输入多个地址，每行一个，或以逗号分隔。

您将通过电子邮件发送以下内容

DeepDiffusion：一种用于异质性促进型一维扩散的物理信息神经网络

消息主题

（您的姓名）已从 bioRxiv 向您转发一个页面

消息正文

（您的姓名）认为您可能希望查看 bioRxiv 网站上的这个页面。

您的个人消息

验证码

此问题用于测试您是否为人类访客，并防止自动垃圾信息提交。

分享

DeepDiffusion：一种用于异质性促进型一维扩散的物理信息神经网络

Korak Kumar Ray，

Benjamin Ambrose，

Gabriel della Maggiora，

Nicolas de Diego Pinedo，

Stefan Bauer，

Artur Yakimovich，

David S. Rueda

bioRxiv 2026.05.27.727946； doi： https://doi.org/10.64898/2026.05.27.727946

分享本文：

复制

引文工具

DeepDiffusion：一种用于异质性促进型一维扩散的物理信息神经网络

Korak Kumar Ray，

Benjamin Ambrose，

Gabriel della Maggiora，

Nicolas de Diego Pinedo，

Stefan Bauer，

Artur Yakimovich，

David S. Rueda

bioRxiv 2026.05.27.727946； doi： https://doi.org/10.64898/2026.05.27.727946

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.27.727946v1?rss=1

🏷️ 单分子轨迹分析 物理信息神经网络 一维扩散 DNA结合蛋白 异质性扩散