AI+合成生物学,世界最大蛋白质相互作用数据库!
与抑制蛋白质功能的传统药物不同,分子胶的工作原理诱导或增强两种蛋白质之间的相互作用,导致靶蛋白降解。因此开发分子胶药物的一大痛点在于能够测量靶点和连接酶之间的相互作用。而AlphaSeq非常适合通过发现和表征E3泛素连接酶与靶蛋白之间的弱相互作用来发现分子胶的新靶标。在DynoTherapeutics的高级机器学习工程师...
AlphaFold3问世,全面预测蛋白质与所有生命分子相互作用及结构
就在刚刚,GoogleDeepMind发布了AlphaFold3模型,该模型能够对包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基在内的复合物进行联合结构预测。AlphaFold3的准确性对比过去许多专用工具(蛋白质-配体相互作用、蛋白质-核酸相互作用、抗体-抗原预测)有显著提高。这表明,在单个统一的深度学习框架内,可以实现跨生物分子空间的高精...
科研人员开发首个靶向蛋白质-DNA相互作用及液液相分离的cGAS环肽...
大环肽已被证明是调节蛋白质-蛋白质相互作用(PPIs,开发小分子抑制剂的具有挑战性的界面)的有效工具,因为它们具有高效力和选择性,因此大环肽成为调节蛋白质-DNA界面的潜在骨架。为了从大环肽库中筛选靶向蛋白质-DNA界面的cGAS抑制剂,作者应用了一种基于RNA的荧光生物传感器来检测2',3'-cGAMP,用于体外筛选cGAS活性抑...
Nature速递:AlphaFold 3 预测所有生命分子的结构和相互作用
新的AlphaFold模型在许多先前专门工具上显著提高了准确性:在蛋白质-配体相互作用方面比最先进的对接工具准确得多,比核酸特异性预测器在蛋白质-核酸相互作用方面具有更高的准确性,比AlphaFold-Multimerv2.3.在抗体-抗原预测准确性方面显著更高。这些结果表明,在单一统一的深度学习框架内实现生物分子空间的高准确建模...
Nature|Alphafold 3.0:AI 蛋白质预测器的升级
共价修饰(结合配体、糖基化、修饰的蛋白残基和202个核酸碱基)也可以通过AF3准确预测,包括对任何聚合物残基(蛋白质、RNA或DNA)的修饰。其准确率可能因共价修饰的类型不同而有所不同。AF3也提高了蛋白质复合物的准确性,特别是抗体-蛋白相互作用预测有了显著提高,蛋白单体LDDT的改善也很显著。AF3对MSA深度的依赖...
突破AlphaFold3预测局限,超算安腾让科学家看到动起来的蛋白质
今年5月,DeepMind发布了升级后的AlphaFold3,它能够以比较罕见的「原子精度」预测出所有生物分子的结构和相互作用,包括蛋白质、核酸(DNA/RNA)和更小分子的3D结构,并揭示它们如何组合在一起(www.e993.com)2024年9月8日。AlphaFold3一经推出就登上Nature头版,掀起了AI学术圈的巨震。谷歌DeepMind联合创始人、CEODemisHassabis表示,AlphaFold3的发布...
AI成功改写人类DNA,全球首个基因编辑器震撼开源!近5倍蛋白质宇宙...
大型生成蛋白质语言模型的作用,就是可以捕获使天然蛋白质发挥作用的基本蓝图。它们勾勒出一条捷径,可以绕过进化的随机过程,推动人类有意识地为特定目的设计蛋白质。Cas9蛋白,是CRISPR-Cas9基因编辑系统的核心组成部分,它是一种RNA引导的核酸酶,可以搜索人类基因组中的所有30亿个核苷酸,并在一个特定位点进行切割。
科学家首次发现线粒体基因编码第14个蛋白质
机制上,CYTB-187AA通过与线粒体磷酸转运蛋白SLC25A3相互作用,通过能量通用货币“三磷酸腺苷”依赖的方式进行调控。而在体内,刘兴国团队建立了CYTB-187AA敲降小鼠模型,发现CYTB-187AA敲降会减少卵泡数量,从而损害雌性生育能力。进一步,刘兴国团队通过超高分辨显微镜,发现CYTB-187AA在胞质翻译后定位到线粒体基质中...
2024 AI+蛋白质行业研究报告|智药研究
AI蛋白质预测和蛋白质设计可以大大加速新药研发进程。通过预测蛋白质的结构和功能,研究人员可以更准确地确定药物与蛋白质之间的相互作用,从而设计出更有效的小分子药物和生物药。还可以通过预测蛋白质与特定分子的相互作用来检测疾病标志物,这对在疾病的早期发现、诊断和预后评估方面具有重要价值。
陈玲玲:RNA有自己的特点,别把它当蛋白质来“玩” | NSR
值得强调的是,非编码RNA在发挥功能的过程中常常是和蛋白质密不可分的,它们的合成就依赖蛋白质,也需要和蛋白质相互作用形成复合物,才能折叠成具有功能的构象,进而发挥生物学功能。另一方面,许多蛋白质同样要依赖非编码RNA作为其“分子伴侣”“脚手架”“适配体”等发挥功能。