ByteDance Research登Nature子刊:AI+冷冻电镜,揭示蛋白质动态

CryoSTAR是首个成功在冷冻电镜实验数据上应用蛋白质原子结构模态先验的方法，方法的主要特点有：结合蛋白质结构先验知识：CryoSTAR方法创新性地利用原子模型信息作为结构正则化来解决冷冻电镜数据中的构象动态问题，这与以往大多数仅从计算机视觉角度处理问题的方法不同。它要求一个初始原子模型作为参考，将其结构信息用于...

2024年诺贝尔化学奖揭晓!揭开蛋白质折叠的秘密

AlphaFold2的技术特点是使用了一种基于深度学习的方法,特别是注意力机制和神经网络,用于预测蛋白质的氨基酸对之间的距离,并据此构建蛋白质的三维结构。它的成功震撼了科学界,被誉为生物信息学和结构生物学领域的一个划时代里程碑。它展现了人工智能在攻克长期悬而未决的生物学难题上所蕴含的巨大潜力。虽然这些预测结构...

诺奖得主David Baker学生沈浩署名文章:蛋白质设计究竟是什么?

从结构出发,设计蛋白质,再计算能折叠成该结构的蛋白质序列。2003年,他们设计出了首个具有全新折叠方式的Top7蛋白,从此开启了计算蛋白质设计的新纪元。自那以来,贝克实验室设计了各种功能、形态各异的蛋白质,从化学催化酶、到药物结合蛋白靶点、小分子结合蛋白、再到纳米材料等。在此过程中,深度学习的人工...

Nature亮点丨David Baker让蛋白质从头设计“飞入寻常百姓家”

综合运用各学科的技术手段,确保获得比天然蛋白质性能更加优越的新型蛋白质,它即可以通过改造已知结构的天然蛋白质分子上的氨基酸残基以研究和改善蛋白质的性质和功能;也可以对来源不同蛋白的结构域进行拼接组装以转移相应的功能,从而获得具有新特点的蛋白质分子;同时还可以完全从头设计全新的蛋白质,使之具有特定的空间结构...

关于举办“蛋白质结构解析与智能设计专题 (线上)培训班”的通知

1月12日下午15:00-15:30线上测试(第一天)1月13日上午09:00-12:00下午14:00-17:00《蛋白质结构预测与解析》1.蛋白质结构预测蛋白质理化性质和一级结构分析分析蛋白质的pI、Mw、氨基酸组成、消光系数、稳定系数等分析蛋白质的亲水性和疏水性分析蛋白质的跨膜区信号肽预测SignalP蛋白...

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

从结果可以看到,由于结构token的嵌入,SaProt的表现大大超越了ESM-2,这表明SaProt蕴含了非常丰富的结构信息,使其能够在结构预测任务上获得十分优异的结果(www.e993.com)2024年11月28日。同时,论文在SCOPe数据库上对alpha蛋白质和beta蛋白质进行了可视化,结果如下:在SCOPe数据库上的Embedding可视化...

...Ⅲ型人源化胶原蛋白具备164.88°柔性三螺旋纤维网结构等三大特点

杨霞称,公司研发生产的重组Ⅲ型人源化胶原蛋白具备以下特点:(1)氨基酸序列重复单元与人体Ⅲ型胶原蛋白核心功能区一致,不含非人胶原蛋白氨基酸序列,无免疫原性;不启动细胞通路,通过细胞外环境,支持成纤维细胞合成胶原蛋白和透明质酸,安全性高;(2)具有164.88°柔性三螺旋纤维网结构(这是胶原蛋白的基本结构),同时具有高...

蛋白质分子机器的结构动态的多尺度多方法研究

蛋白质构成了生物体内最重要的分子机器,对蛋白质分子机器动态特性的了解、运作机制的揭示有助于实现对其功能的调控.北京大学唐淳教授团队对蛋白质分子机器结构动态的研究方法进行了全面而系统的综述,从空间分辨率、时间尺度、离体与原位等角度,对不同方法的特点和应用进

关注2024诺奖|借助计算机模拟“上帝之手”,蛋白质设计不负众望...

Rosetta的程序设计用了一种十分巧妙的方法，它不是通过穷举法从这些天文数字般的可能结构中挨个寻找自由能最低的形状，而是先分析蛋白质的生物物理特性，模拟出一个大致的形状，然后进行微调，只留下自由能更低的结果。这样一来，研究人员们可以更快预测出蛋白质的结构。在Rosetta这个程序基础上，2003年，戴维·贝克的...

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

蛋白质特征的丰度:该图比较了不同数据集中,基于UniProt的蛋白质序列注释和翻译后修饰(Post-TranslationalModifications,PTMs)的丰度。这些蛋白质特征包括活性位点(activesite)、结合位点(bindingsite)、DNA结合区域(DNA-bindingregion)、结构域(domain)等。数据显示,ClinVar数据库中具有致病/可能致病(P/LP)错义变...