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...
为了检验这些结构的新颖性或功能,我们将它们与SCOP-Extended(SCOPe)26和蛋白质数据库(PDB)中通过实验确定的结构进行了比较。共有3,808个结构(12,253个NMPFs)与至少一个SCOPe结构域有明显的结构重叠(TM-score>0.5)。其中2,718个结构(7,769个NMPFs)与至少一个SCOPe结构域或PDB组装...
PRGdb:植物R基因数据库
每个结构域的HMMs分别由每个类别的MSA构建,除了LYSM结构域(LYK和LYP蛋白也被组合在一起,为LYSM和LECM产生额外的HMMs)和LECM(LECRK内的两个亚组也构建了额外的HMMs:一个包含结构域legumeLECM结构域和另一个包含球型LECM结构域)。使用InterProScan(激活SMART,Pfam,CDD和Prosite工具)定位MSA内的抗性结构域,并使用...
这11 个可以预测蛋白质结构的网站,通通都安利给你!
(2)TMHMM法分析蛋白质的跨膜区:基于HMM方法的蛋白质跨膜区预测工具。httpcbs.dtu.dk/services/TMHMM/4.信号肽预测SignalP预测的是分泌型的信号肽,而不是参与细胞内信号传递的蛋白。准确性高于90%。httpcbs.dtu.dk/services/SignalP蛋白质二级结构预测1.CFSSPhttpcho...
谷歌AI 加入蛋白质解析大军!ProtENN 模型助增 680 万个蛋白质注释...
2018年,DeepMind推出蛋白质折叠结构预测模型AlphaFold,从氨基酸序列计算预测蛋白质结构,不仅为Alpha系列锦上添花,奠定了其在AI创新上的领头羊地位,还彰显了深度学习攻破其他领域难题的潜力,生物学首当其冲。AlphaFold出世后,“AIforbiology”(将人工智能用于生物学研究)成为人工智能领域的研究潮流,...
谷歌AI一次注释了10%的已知蛋白质序列,超过人类十年研究成果
结果表明,ProtCNN学习了一种有意义的蛋白质序列表示方式,其可泛化到序列空间未知的部分,可用于预测和理解蛋白质序列的特性。另一个挑战是检测蛋白质结构域及其在蛋白质序列中的位置。此任务类似于图像分割,这正是深度学习模型擅长的任务。虽然ProtCNN是使用域进行训练的,但研究展示了ProtCNN使用简单的滑动...
综述:使用语言模型进行可控的蛋白质设计
同样,生活在地球上的所有生物都有一个(最后一个普遍的)共同祖先——LUCA——一种生活在40亿年前的微生物,它已经包含了大多数现代蛋白质结构域,这些蛋白质结构域是通过进化发展起来的(www.e993.com)2024年9月19日。在人类语言中,单词与相邻单词具有关系并相互作用,就像氨基酸依赖于它们的连续环境一样。然而,人类语言也存在长距离依赖,即非...
用语言模型学习表示蛋白质的功能特性
蛋白质表征学习中最关键的因素之一是表征模型的设计。例如,在这里的基准测试中,包含了两种类型的BERT模型。TAPE-BERT-PFAM接受了3200万个蛋白质结构域序列的训练。ProtBERT-BFD训练有21亿个宏基因组序列片段;然而,这两者之间的性能差异是微不足道的。
谷歌带来蛋白质领域新突破,一举注释近10%蛋白质序列
”她表示,该研究主要探讨了通过序列预测蛋白质功能,相比于当下正在创造历史的三维结构预测,这一问题对人工智能来说更有挑战性,并总结了具体原因。对于蛋白质功能预测困难的原因,丛倩进行了如下总结。首先,蛋白质功能的可靠数据量并不大,且功能不像结构那样容易被量化。其次,一般来说相似序列的蛋白质在三维结构...
通用蛋白质设计新方法,谷歌研究团队:具有分层功能的从头蛋白质...
因此,该团队开发了ProteoGAN,这是一种用于条件蛋白质设计的通用生成模型,基于分子功能基因本体论(theMolecularFunctionGeneOntology,GO),一种描述蛋白质功能方面的标签层次结构。这些功能从结合特异性试剂到转运蛋白或传感器活性、生化反应催化等等不一而足。此外,分层组织中编码的信息可能有助于对性能进行建模。
谷歌联合高校研发通用模型ProteoGAN,可设计生成具有新功能的蛋白质
在对ProteoGAN模型生成的蛋白质序列结果进行评估时,研究人员将其与此前更经典的概率语言模型和HMM、CVAE、ProGen等目前最新最前沿的蛋白质生成深度学习模型进行了对比。▲图|使用MMD、MRR和多样性指标对ProteoGAN和各种对比模型的评估结果(来源:Bioinformatics)...