2024化学诺奖接力青睐AI,蛋白质结构预测新工具获一半奖项

结构决定功能是许多学科的基本原则,生命科学也不例外,因此蛋白质结构研究在生命科学领域占据举足轻重的位置[1]。蛋白质结构研究1819年,构成蛋白质的第一种氨基酸亮氨酸分离成功,1936年最后一个氨基酸苏氨酸成功鉴定,前后跨越100多年,这说明了蛋白质研究的艰巨性。1953年,英国生物化学家桑格(F.Sanger)借助新出现的...

从计算机跨界生物学,坐了10年冷板凳后,他开创蛋白质预测新范式

2016年,许锦波开始亲自写代码,带领团队开发出一种可以直接用来预测蛋白质三维结构的深度学习算法,也就是后来为人熟知的RaptorX-Contact方法,首次证明了深度学习在蛋白质结构预测问题上的可行性。由于使用了深度学习算法,研究人员只需给计算机输入氨基酸序列,告诉计算机这些序列对应的真实结构或者实验结构,就可以让计算机学会自...

一谱识菌: MALDI-TOF MS 在病原微生物临床应用的专家共识

蛋白质提取困难:丝状真菌由于细胞壁成分复杂,存在较多几丁质,使得破壁困难,容易出现谱图不佳的情况,例如峰少、分辨率差等,尤其是外瓶霉、枝孢瓶霉等暗色真菌,常出现鉴定分数低,难以鉴定到种水平[73]。谱图一致性差:丝状真菌在不同生长时期,菌丝和产孢阶段,蛋白质指纹图谱可能产生一定的差异[43,88]。...

蛋白质一级结构测序的主要方式

一、Edman降解法Edman降解法是最常用的蛋白质一级结构测序方法,由PehrEdman在1950年代开发。此方法的核心步骤是使用Edman试剂将蛋白质的N末端氨基酸顺序去除和识别,然后反复进行这一过程,从而确定蛋白质的氨基酸序列。尽管这个方法准确并且可靠,但它适合于较小的蛋白质或肽段,因为它不能有效地处理大于50氨基...

西湖大学李子青/深圳湾实验室周耀旗等解读AI赋能的蛋白质结构与...

AI+生命科学研究:从基因、蛋白质到药物设计▌报告摘要:本演讲介绍西湖大学在人工智能与生命科学学科交叉领域的最新进展,包括(1)中心法则的人工智能模型、(2)蛋白质结构编码与生成模型、(3)蛋白质进化树,(4)蛋白质组学从头测序、(5)配体-蛋白靶点相互作用及一体化药物设计系统,等前沿研究课题。

分子生物学考研初试考什么科目

蛋白质结构与功能:了解蛋白质的一级、二级、三级和四级结构,以及不同结构对蛋白质功能的影响(www.e993.com)2024年11月8日。核酸结构与功能:掌握DNA和RNA的结构特点,以及它们在遗传信息传递中的作用。酶的结构与功能:了解酶的催化机制和调节方式,以及酶在生物代谢中的作用。2.细胞生物学...

深圳湾实验室周耀旗:填补AlphaFold 2缺口,开启所有蛋白质结构的高...

??唯一一个预测结构RMSD大于2??（2.92??）的蛋白质，有一个完全暴露在表面上的β发夹，在非结晶条件下可能是可以灵活变动的构象。值得注意的是，该研究通过将简单的分子生物学实验（深度突变扫描加体内或体外筛选）与高通量测序相结合，显著降低蛋白质结构测定的成本，并提高周转效率。也就是说，这种具有成本效益...

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...

首先,我们从IMG/M的26931个宏基因组数据集中剔除了所有与IMG数据库中超过10万个参考基因组或Pfam匹配的基因,从而确定了新的蛋白质空间。接下来,我们将剩余的序列聚类为蛋白质家族,探索它们在分类学和生物群落中的分布,并在可能的情况下预测它们的三级(三维)结构。

AI工程的极致:AlphaFold

当一条新生的氨基酸链从核糖体脱落,几秒内就会折叠成特定的三级结构(即立体结构)。这种结构是由相邻的氨基酸中原子的相互作用决定的,直到蛋白质达到一种稳定的状态,从物理化学的角度看,这个结构的熵值应该是接近最低的。掌握蛋白质结构(proteinfoldingproblem)至关重要,例如,对于新药研发,从蛋白质的形状入手就能...

专访姚建华、杨帆:腾讯 AI Lab 为何瞄准单细胞蛋白质组学

众所周知,生物体内的核心法则是中心法则,即DNA、RNA和蛋白质之间的关系。DNA携带遗传信息,通过转录成为RNA,形成转录组。而RNA进一步翻译成蛋白质,即蛋白质组。我们的研究工作正是基于这一原理。基因测序技术的发展历程显示,DNA测序是相对容易的部分,而RNA和蛋白质的测序难度逐渐增加,因为它们需要更复杂...