从结构准确预测蛋白质功能,东北大学「CNN+GCN」统一框架
这表明结合了GCN和CNN的TAWFN可以更全面地学习蛋白质结构内的特征。此外,AGCN中的多头注意力机制(MHA)通过图池化有效地学习蛋白质图特征,而MCNN中的MCAM则捕获蛋白质序列的全局特征。这些因素有助于TAWFN在蛋白质功能预测中的有效性。消融研究针对MCNN和AGCN,研究人员设计了消融实验来验证二者...
超越蛋白质结构,全面预测蛋白质与所有生命分子相互作用
AlphaFold3提高了蛋白-蛋白相互作用结构的准确性,为设计新的治疗模式(如抗体或其他治疗性蛋白质)打开了可能性。通过观察目标蛋白在完整生物环境中(与其他蛋白质、DNA、RNA或配体的结合)的结构,可以更深入地了解新靶点,有助于开发更有效的临床药物。科学界可以免费使用DeepMind推出了AlphaFoldServer平台,全世界的科...
追问daily | 蛋白质结构预测获诺贝尔化学奖;欧洲人脑计划十年评估...
2024年诺贝尔化学奖公布,一半授予大卫·贝克(DavidBaker),“以表彰在计算蛋白质设计方面的贡献”;另一半则共同授予德米斯·哈萨比斯(DemisHassabis)和约翰·M·詹珀(JohnM.Jumper),“以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就”。德米斯·哈萨比斯和约翰·詹珀成功地利用人工智能技术预测了几乎所有已知蛋白质的结构。
青科沙龙第120期 | Cell Research-从头设计异手性蛋白质-蛋白质...
本期青科沙龙关键词镜像蛋白D型蛋白L型蛋白多肽药物相关介绍2024年8月14日,西湖大学卢培龙研究员实验室与清华大学刘磊教授实验室合作在CellResearch杂志发表了题为Accuratedenovodesignofheterochiralprotein-proteininteractions的研究论文。该研
Google DeepMind的突破性蛋白质结构 AI 现在可以对 DNA 进行建模
AlphaFold是由谷歌的DeepMindAI部门开发的用于预测蛋白质3D结构的软件，已获得重大升级。它现在可以模拟其他具有生物学重要性的分子，包括DNA，以及免疫系统产生的抗体与疾病生物分子之间的相互作用。DeepMind将这些新功能添加到AlphaFold3中，部分原因是借鉴了AI图像生成器的技术。“这对我们来说是一个...
??研究蛋白质热稳定性的几种方法
蛋白质变性温度是生物学家们研究蛋白质的热稳定性的一个重要的概念,是指蛋白质在特定温度条件下受到热力作用时,其结构发生变化的温度点,一般温度较高时,蛋白质从稳定的三维结构变化成松散的无序结构(www.e993.com)2024年11月24日。蛋白质的热稳定性一般使用热变性中点温度(meltingtemperature,Tm)来表示,即蛋白质解折叠50%时的温度。蛋白质的热变...
...突破性的纳米蛋白质组学技术揭示人体心肌肌钙蛋白复合物的结构...
此外,nTDMS阐明了cTn复合物的化学计量和组成,定位Ca2+结合域,定义cTn-Ca2+结合动力学,并提供蛋白质形态的高分辨率图谱。这种天然纳米蛋白质组学策略为内源天然蛋白质复合物的结构表征开辟了范例。(论文链接:)这一研究为深入了解心脏组织中内源性蛋白质复合物的神秘世界提供了一种前所未有的工具和方法...
Trends in Neurosci综述:张振涛团队总结蛋白质相互作用调控α...
总结α-Syn聚集是PD发病的重要环节,PD具有临床症状和进展的异质性,从PD病人脑中提取的α-Syn具有不同的结构和传播能力。体外诱导聚集实验和细胞毒性实验证实,不同蛋白质与α-Syn相互作用后会产生结构和毒性不同的Strain。体内实验进一步说明,不同蛋白和α-Syn产生的混合原纤维在诱导发病和神经毒性方面存在差异。因...
【CSCB2024】分会场回顾之细胞亚结构动态调控与细胞命运可塑性
宿主细胞中中间丝促进RNA病毒复制,中间丝cage维持病毒复制工厂结构完整性,促进其免疫逃逸。寨卡病毒感染时,寨卡病毒的包膜蛋白Env1诱发中间丝cage的形成,中间丝cage抑制病毒复制并调控RNA结合蛋白的水平。在沙门氏菌感染中,中间丝cage维持细菌复制泡的完整性。沙门氏菌三型分泌系统毒力因子SopB通过N端结合并激活Cdc42...
准确性比AlphaFold2高6倍,BasecampAI模型,蛋白结构预测新突破
与现有公共数据相比，该数据集中捕获的蛋白质序列多样性更高，在AlphaFold2的推理过程中通过MSA补充将这一数据优势应用于蛋白质折叠问题。BaseFold在CASP15和CAMEO的目标上超过了传统的AlphaFold2性能，其中60%显示pLDDT得分有所提高，RMSD值降低了高达80%。最重要的是，预测结构质量的提高...