AI蛋白质诺奖后再登Nature,第一性原理级精度

对于AI??BMD和蛋白质分子力学模拟的蛋白质折叠和解折叠过程,AI??BMD能够探索更多蛋白质分子力学无法检测到的可能构象空间。因此,AI??BMD为研究药物-靶标结合过程、酶催化、变构调节、内源性无序蛋白等过程中的蛋白质柔性运动提供了更多机会,与湿实验更好地吻合,为生物机制检测和药物发现提供更全面的解释和指导。

...了,专家解读:2024诺贝尔化学奖为何颁给蛋白质的AI计算和结构预测

蒋超介绍道,“AlphaFold是DeepMind在2016-2018年中一直在研究的项目。在AlphaGo成功之后,DeepMind转向了基于氨基酸序列的蛋白质结构预测,提出了名为AlphaFold的深度学习算法,其升级版AlphaFold2在国际蛋白质结构预测比赛CASP13中技压群雄,将蛋白质结构预测准确率提升至超过90%。”一般情况下,实验学家会使用X射线晶体学或...

Nature | 蛋白质稳定性的遗传结构

实验结果表明,加性能量模型能够更好地泛化预测,且随着训练数据增多,其在解释蛋白质热力学相关的突变效应上表现出更高的精确性。此外,将二阶能量耦合纳入模型后,预测的性能提升了9%,进一步确认了二元效应是蛋白质中基因互作的重要来源。相较于一阶项的强效应,二阶耦合效应的强度相对较小且分布在零附近。随后,作者...

「卡梅德生物」蛋白互作简介

3.荧光共振能量转移(FjiankanggouRET):利用荧光标记检测蛋白444494质间的距离和相互作用。4.g2084质谱分析(MS):通过蛋白质复burgonandball合物的分离和质谱鉴定,揭示蛋白zhouweiguang质互作网络。5.蛋白质芯片xinbokh:可以用于大规模高通量筛选,帮x8843助找到潜在的蛋白质互作。蛋...

在这迷人又壮美的科学领域,"中国玩家"能奋起直追吗?

DeepMind已经解决了蛋白质折叠问题中的结构预测部分。AlphaFold2能够准确地根据其氨基酸序列预测蛋白质的结构。对于因疫情封锁在家,通过Zoom参加CASP会议看到AlphaFold2演示的科学家们来说,这个小小震撼意味着,蛋白质科学的世界已经永远改变了。设计蛋白质:逆蛋白质折叠问题...

IF: 50.5! NanoTemper 解密 Nature 顶刊蛋白质与核酸互作发文思路

对于蛋白可能需要形成多聚体,在溶液环境下,更能有效的体现蛋白与蛋白互作的真实情况(www.e993.com)2024年11月20日。当蛋白质形成复合物后,进一步的功能探究,如蛋白复合物与核酸的相互作用,通过Monolith系列仪器进行的实验设计更为简便,能够直观地展示相互作用的结果,从而凸显您研究的分子功能。Monolith分子互作检测仪...

FIDA分子互作仪:带你复现Nature青睐蛋白质与核酸互作50分顶级发文...

FIDA对于蛋白质复合体的多维表征和对蛋白与核酸互作亲和力与动力学的的检测,不依赖于分子量变化,样本用量少(仅需40nL),是一种在溶液状态下且不受缓冲液成分影响的多维表征技术。对于在本研究中相似的蛋白可能需要形成多聚体,在溶液环境下,更能有效的体现互作的真实情况。

实力出圈!华科大新成果上线!

4月2日,物理学院生物物理团队闫成飞副教授课题组在蛋白质互作预测研究上取得进展,相关工作以“蛋白质语言模型嵌入几何图助力蛋白质互作残基接触预测”为题,在生命科学综合性期刊eLife上发表。该研究发展了一套基于蛋白质语言模型嵌入几何图的蛋白质互作残基接触预测模型,其性能大幅优于此前的模型,该结果体现了蛋白质语言...

DMFold:精确到氨基酸的互作蛋白结合位点预测分析工具

今天要分享的是由密西根大学张阳教授团队开发的蛋白质互作结构预测工具DMFold(httpszhanggroup/DMFold/),免费的,可以直接在网站内提交蛋白质氨基酸序列,约2-5天出结果,分析结果的链接会发送到提交的邮箱中。分子生物学相关研究中,蛋白质互作经常会涉及到,通过Co-IP、酵母双杂交、GST-pulldown、BiFC、荧...

性能大幅提升!华科大团队给出新方法!

在蛋白质互作预测研究上取得新进展一起来看4月2日,物理学院生物物理团队闫成飞副教授课题组以“蛋白质语言模型嵌入几何图助力蛋白质互作残基接触预测”为题,在生命科学综合性期刊eLife上发表论文。该研究建立了一套基于蛋白质语言模型嵌入几何图的蛋白质互作残基接触预测模型,其性能大幅优于此前的模型,该结果体现了...