AI蛋白质折叠:在生命宇宙中漫游,远眺生物经济的流光
究其原因,一方面蛋白质是一个非常大的体系,由成千上万个原子组成,对应一个非常大的搜索空间,构型是千变万化的;另一方面,虽然研究者普遍接受蛋白质折叠到最小能量状态,但对于“能量函数到底是什么样的”这个问题,研究者们莫衷一是。巨大的研究价值,加上有限的研究手段和缓慢的研究进展,让蛋白质结构研究成为现代分...
探究普洱茶生物多样性:原因、保护现状与物质来源
7.茶性和:与其它普洱茶相比,生态古树普洱茶的茶性和,不易伤胃,可长期饮用,对身体健有益。8.普洱茶中的黄曲霉菌是什么菌类普洱茶中的黄曲霉菌是一种真菌,属于黄曲霉属(Aspergillus)。黄曲霉是一类广泛存在于自然环境中的真菌,可在各种潮湿的环境下生长繁殖,并会产生一种被称为黄曲霉素的代谢产物。章...
Nature Methods | 超过AlphaFold2精度,蛋白质互作结构预测新工具
因为目前缺少大标度高精度的蛋白质互作序列数据库供互作MSA的直接搜索,如何从单体MSA构造有效的互作MSA、进而产生高精度蛋白质复合物结构预测仍然是一个巨大的挑战。图3.通过合理拼接单体MSA构建复合物MSA,进而预测蛋白质复合物结构。在这项研究中,张阳团队基于他们此前开发的DeepMSA迭代MSA构建算法,提出了改进版的...
蛋白质集合生成-VAE
与AF2的比较至关重要,因为它展示了单态结构预测的当前最先进技术;AF2通过合并输入结构模板和输入MSA特征的变化来为每个目标生成多样化的结构(表S5,“1.12.1Trainingprocedure”),从而为蛋白质构象多样性提供了有价值的见解。对于小分子对接计算,采样备选配体结合口袋几何构型尤为重要。比较生成的结构集中最接近的样...
2024重组胶原蛋白行业白皮书:从美业革新先锋到精准医疗动力源
●目的基因设计:精准设计,提升稳定性与生物活性在重组胶原蛋白的制备过程中,目的基因设计是至关重要的环节。其核心是在不同层次上优化胶原蛋白的结构与性能,以满足其在医疗健康、生物制造等领域中的需求。目的基因设计的核心需求数据来源:蛋壳研究院
汪小我基于深度学习的交互式工具包,用于高效和有效的蛋白质设计
科研团队还评估了DIProT在不同采样温度下推荐不同序列的能力(www.e993.com)2024年10月7日。图3c显示了采样温度对序列多样性和恢复的影响,证明DIProT可以生成更多样化的序列,而只需在序列恢复方面稍作权衡。3.2结构水平评估由于蛋白质的功能由其结构决定,而结构又由序列决定,因此必须从结构层面对设计进行评估。科研团队主要考虑两个指标:...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
深度持续学习中可塑性的丧失打破蛋白质相互作用预测瓶颈,AlphaSeq数据集引领新突破GPT-4从第三人称视角模拟普通人类情感认知神经网络与大脑活动对齐:度量方法的选择显著影响研究结论GPT-4V在社交感知上媲美人类mosGraphGen:助力多组学数据的图形AI模型开发...
准确性比AlphaFold2高6倍,BasecampAI模型,蛋白结构预测新突破
与现有公共数据相比,该数据集中捕获的蛋白质序列多样性更高,在AlphaFold2的推理过程中通过MSA补充将这一数据优势应用于蛋白质折叠问题。BaseFold在CASP15和CAMEO的目标上超过了传统的AlphaFold2性能,其中60%显示pLDDT得分有所提高,RMSD值降低了高达80%。最重要的是,预测结构质量的提高...
免疫系统:“吃还是不吃癌细胞,这是一个问题 ”
大多数明确定义的抗吞噬受体是属于免疫球蛋白超家族的单传透I型跨膜蛋白,其胞质尾部具有一个或多个免疫受体酪氨酸激酶抑制性基序(ITIM)。传统的ITIM共识序列是(I/V/L)xYxx(L/V),其中x代表任意氨基酸。许多抗吞噬受体还包括免疫受体酪氨酸基交换基序(ITSM)、补充蛋白质结合结构域和非经典的“类ITIM”基序,其序列...
一周前沿科技盘点丨AI从“人生错题本”中能学到什么?
机器学习方法在多相催化研究中发挥着日益重要的作用,并被应用到催化剂的结构敏感性研究中。但迄今为止大多数研究都属于端到端的“黑盒子”研究,研究结果缺乏物理可解释性。研究团队基于物理启发的可解释多任务学习符号回归和包含多样性的第一性原理计算数据集,在领域知识和化学直觉的基础上,建立了一个简洁、物理图像...