Nature Methods | 超过AlphaFold2精度,蛋白质互作结构预测新工具
并且,因为技术上的限制(如结构的稳定性以及高阶复合物的尺度等),某些蛋白质相互作用的结构并不能通过传统的结构生物学实验手段获得。近年来,随着AlphaFold2等AI和深度学习算法在蛋白质结构预测问题上的成功,通过计算手段获得高质量的蛋白质及复合物结构已经成为可能。但是,目前绝大多数AI算法都是通过对已知蛋白结构和基...
Nature Methods | 张阳团队开发远超AlphaFold2精度的蛋白互作结构...
并且,因为技术上的限制(如结构的稳定性以及高阶复合物的尺度等),某些蛋白质相互作用的结构并不能通过传统的结构生物学实验手段获得。近年来,随着AlphaFold2等AI算法在蛋白质结构预测问题上的突破,通过计算手段获得高质量的蛋白质及复合物结构已经成为可能。然而,目前绝大多数AI算法都是通过对已知蛋白结构和基因进化关...
Nature: 一种基于宏基因组序列空间生成无参考的蛋白质家族的计算...
为了进行比较,我们在参考基因组中至少有100个成员的蛋白质簇的相应集合中发现了92,909个蛋白质簇。通过直接比较两个聚类集(参考与ED蛋白质聚类集),我们发现ED蛋白质聚类集中至少有3个成员的聚类集增加了14倍以上,至少有25个成员的聚类集增加了3倍以上,至少有50和75个成员的聚类集...
FSHW | 牦牛骨胶原蛋白水解物对小鼠肠道微生物群的结构及短链脂肪...
北京工商大学宋焕禄教授团队曾利用单一或混合蛋白酶制备牦牛骨胶原蛋白水解物并研究其生理活性。结果表明,制备的多种牦牛骨胶原蛋白水解物具有抗氧化活性和金属离子(如Cu2+、Ca2+和Fe2+)螯合能力。中国农业大学罗永康教授团队研究发现,牦牛骨胶原蛋白水解物能够通过提高先天免疫和适应性免疫有效预防和改善环磷酰...
准确性比AlphaFold2高6倍,BasecampAI模型,蛋白结构预测新突破
最重要的是,预测结构质量的提高可以产生更好的对接结果。通过与利益相关者分享这些数据的来源,Basecamp提出了一种同时改进生物学深度学习模型和激励保护地球生物多样性的方法。访问和组织来自全球宏基因组和生物数据供应链的数据的策略。(来源:论文)Basecamp不仅仅希望成为一家蛋白质结构公司据Pitchbook称,...
Trends in Neurosci综述:张振涛团队总结蛋白质相互作用调控α...
α-Syn可以与细胞内其他蛋白质发生多样且复杂的相互作用,形成具有不同结构和毒性的毒株(Strain),导致不同的疾病表型(www.e993.com)2024年7月6日。因此,蛋白间相互作用的多样性以及“交叉接种”可能是导致疾病异质性的重要原因。3α-Syn与微生物蛋白质的相互作用某些微生物蛋白能够在特定条件下形成聚集体,包括大肠杆菌的Curli、酵母菌淀粉样...
专访腾讯AI Lab姚建华、杨帆:腾讯 AI Lab 为何瞄准单细胞蛋白质组...
论文二中的scPROTEIN框架,针对单细胞蛋白组数据的特殊性提出了解决方案,能够处理数据中的不确定性、缺失值、批次效应和噪声问题。为基于单细胞蛋白质组的肿瘤发生发展机制研究、药物靶点发现和肿瘤早筛和微环境研究提供重要的AI辅助作用。第三篇论文中提出的scpDeconv方法,是一种全新的反卷积方法,能够从“组织...
专访姚建华、杨帆:腾讯 AI Lab 为何瞄准单细胞蛋白质组学
其中,第一篇论文收集了目前世界上最全面的、不同来源、不同测序技术、不同物种的单细胞蛋白质组数据,并进行了标准化处理和系统性评估。第二篇论文基于迁移学习技术,从单细胞蛋白质组数据中推断组织蛋白质组中的细胞比例;第三篇论文则采用对比学习方法对单细胞蛋白质组进行表征;...
人工智能设计出"完美"蛋白质外壳
Lutz表示,这是因为人工智能方法的精确性.每个分子都精准地处于外壳上需要它的位置,而且外壳的结构足够坚固,可以支撑许多分子."这个团队能做到这一点令人震惊."英国纽卡斯尔大学的MartinNoble说,"设计出折叠正确的单个蛋白质需要数十亿年,但将蛋白质折叠得如此完美,使其紧密结合并形成封闭结构,是另一...
张锋最新综述论文:系统总结基于CRISPR的基因编辑工具及其递送载体
早期临床数据表明,NHEJ介导的基因敲除减少了致病蛋白的表达。此外,靶向DSB也可以通过宿主细胞的内源性同源修复(HD)机制进行修复,从而通过提供外源模板DNA,进行基因敲入和整合。Cas9出了用于基因敲除和基因敲入外,还可以对其进行修饰以实现其他基因调控的效果。例如,通过突变Cas9蛋白产生dCas9,只保留其作为DNA结合蛋白的...