AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构?

一个蛋白质如果因为各种原因而没有正确折叠,就有可能不会正常发挥其功能,从而引发疾病,阿尔兹海默病、帕金森等疾病都和蛋白质的错误折叠有关。此外,在药物设计上面,研究人员常常需要开发具有特定功能的蛋白质,而这需要对蛋白质折叠有深入理解。1970年代,美国生物学家、诺贝尔奖得主克里斯蒂安·安芬森(ChristianB.Anfi...

单模型斩获「蛋白质突变预测」榜一!西湖大学提出基于结构词表方法...

作者推测这是由于AF2预测出来的蛋白质结构带有一些隐藏的模式(patterns),由于前两种方式是直接对蛋白质的三维坐标进行建模,这些隐藏的pattern可能很轻易地就被模型识别出来,从而造成了信息泄露的问题,让模型无需真正学习到蛋白质的进化信息就能轻松地完成训练目标。而结构感知词表通过将蛋白质结构编码成一维的结构序列,...

科学家开发生成式AI模型,可准确预测蛋白质-配体复合体结构

乔卓然解释道:“提升的原因在于,大部分物理方法都需要提前了解蛋白在结合态的构象,而NeuralPLexer原则上仅仅通过这个序列和得到的模板结构就能进行预测,不需要掌握那些必须通过实验才能得到的信息。”除此之外,该团队还提出了一种模拟退火随机微分方程的扩散模型采样算法,帮助NeuralPLexer在蛋白结构生成更接近于晶体...

牵手礼来和诺华,谷歌旗下AI公司原子级预测蛋白质三维结构

“结构即功能”,蛋白质的功能取决于其三维结构,但要高精度地预测这些结构类型并不容易。X射线照射结晶的蛋白质可以将其产生的衍射光转化为蛋白质的三维原子坐标,从而获得准确的蛋白质结构,但时间和金钱成本极高。随后,计算机凭借强大的算力开始被应用于模拟蛋白质结构,但精确度不高,理论的预测方法与实验结果相差甚远。

Nature Methods | 基因变异与蛋白质功能的动态链接:G2P平台推动...

错义变异组中的特征比较:不同数据库中错义变异组的蛋白质特征存在显著差异。gnomAD数据库中的常见变异往往出现在不太重要的功能区域,而ClinVarPLP和HGMD高置信度变异则集中在更具功能意义的区域,如活性位点和结构域。这些差异有助于研究者识别可能对蛋白质功能有显著影响的突变位点。

不只是 AlphaFold!一文读懂蛋白质折叠的前世今生

图|蛋白质是具有数亿种不同形状的分子(www.e993.com)2024年11月24日。从在血液中携带氧气到引发化学反应,每一种蛋白质都具有特定的生物功能。功能通常由其形状或结构来定义。(来源:RCSBPDB)当谷歌将这一消息推向世界时,媒体为之疯狂。头条新闻宣称AlphaFold2“将改变一切”。那些毕生致力于研究单个蛋白质结构的蛋白质生物学家担心自己会失业...

填补AlphaFold3空白,字节跳动提出物理引导的方法让蛋白质动起来

造成现有模型难以预测动态构象分布的主要原因是,蛋白质结构数据集仅有实验解析的单一静态结构或结合态结构,结构数据集的偏置导致了模型难于预测真实的分布。另一方面,物理知识的缺失导致模型无法模拟分子动力学行为,从而与真实世界对齐。在此,来自字节跳动ByteDanceResearch的研究人员提出了一种物理信息引导的蛋白质构象...

不只是AlphaFold!一文读懂蛋白质折叠的前世今生:从“不可能”到...

图|蛋白质是具有数亿种不同形状的分子。从在血液中携带氧气到引发化学反应,每一种蛋白质都具有特定的生物功能。功能通常由其形状或结构来定义。(来源:RCSBPDB)当谷歌将这一消息推向世界时,媒体为之疯狂。头条新闻宣称AlphaFold2“将改变一切”。那些毕生致力于研究单个蛋白质结构的蛋白质生物学家担心自己会失业...

AI可据蛋白结构快速设计药物分子

新算法无需人工干预,生成式AI就能从头开始设计与蛋白质结构相匹配的药物分子。此外,该算法仅建议在所需位置与特定蛋白质相互作用的分子,而几乎不与任何其他蛋白质相互作用。这意味着在设计药物分子时,它的副作用会尽可能小。为了创建该算法,研究人员利用化学分子与相应三维蛋白质结构之间数十万种已知相互作用的信息来...

准确性比AlphaFold2高6倍,BasecampAI模型,蛋白结构预测新突破

在预测这些生命构建模块如何折叠时，蛋白质的大量数据非常重要，因为有太多的变量可以决定它们的行为方式——数量如此之多，几乎不可能直接计算，因为数学太复杂了。但是，如果机器学习模型在数十亿种不同的结构上进行训练，就会出现模式，使其能够更准确地预测给定蛋白质将如何折叠。可以把它想象成过去几年出现的人工智能...