AlphaFold3来了!全面预测蛋白质与所有生命分子相互作用及结构...
这一最新模型能预测含有蛋白质数据库(ProteinDataBank)内几乎所有分子类型的复合物的结构,包括配体(小分子)、蛋白质、核酸(DNA和RNA)如何聚集在一起并相互作用,以及预测翻译后修饰和离子对这些分子系统的结构影响,从而帮助我们在原子水平上精确地观察生物分子系统的结构。这种用计算机解析蛋白质与其他分子复杂相互作...
“阿尔法折叠3”来了,极大提升对蛋白质-分子结构的预测能力
阿尔法折叠3能预测蛋白质与其他蛋白质、核酸、小分子、离子、修饰蛋白质残基的复合物,以及抗体-抗原相互作用。预测准确性显著超过当前预测工具,包括阿尔法折叠-多聚体。研发团队认识到这一新方法还存在一些局限性,比如约4.4%的结构会出现不正确的手性(一种对称特性),或是幻觉导致“飘带”(一种常见的蛋白质二级结构...
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...
解决同源序列不足的蛋白质结构预测的两种方法是:用新解析的基因组或宏基因组数据更新序列数据库,并提高同源搜索的灵敏度。这可能对某些蛋白质有效,但不能解决那些缺乏天然同源序列的蛋白质的问题。另外一种方法是,通过学习数据库中的其他进化序列,使用隐含进化信息的蛋白质语言模型。然而,这两种方法均无法对不同...
蛋白质结构预测中“分而治之”的策略,以及后AlphaFold2时代
作者们认为,AlphaFold2带来的突破是建立在预测蛋白质一维结构特征和二维侧链距离方面的进展,以及通过一维和二维特征的嵌入来进行端到端的学习。AlphaFold2把蛋白质结构预测这个三维结构问题拆解成一维和二维的子问题(即3=1+2),解决了将多个同源序列映射到其关联的“单一”结构的问题,但却尚未能解决将单个序列映射...
又一突破性成果!人工智能大模型预测蛋白质结构速度再次提高数百倍!
这是百度在生物计算领域的又一突破性成果,打破了AlphaFold2等主流模型依赖MSA检索的速度瓶颈,创新了新的人工智能训练方案,将蛋白结构预测速度平均提高数百倍,实现了秒级别的预测。以门蛋白7et2_H(蛋白长度697)为例,用AlphaFold2预测其结构需要1280秒(超过21分钟),而HelixFold-Single只需要11秒,速度提高了115倍。
视觉化的蛋白质世界:圆二色谱揭示的生物药物二级结构信息解析
圆二色谱是一种基于光旋转性质的光谱学技术,主要用于分析蛋白质的二级结构(www.e993.com)2024年7月24日。当偏振光通过蛋白质溶液时,左旋和右旋圆偏振光的吸收程度不同,这种差异被测量并转化为二级结构的信息。二、生物药物二级结构的解析通过圆二色谱,我们可以获得以下几类二级结构的信息:...
Nat. Biotechnol. | 通过全新设计的蛋白质激发功能
使用AlphaFold系统进行高度准确的蛋白质结构预测的到来,以及随后的trRosetta和RoseTTAFold的发展,为生成蛋白质开辟了新的方式。通过学习将蛋白质序列的分布映射到结构的分布,这些方法似乎在单一的可微网络中编码了关于两者的信息。探索这些预测模型关于结构学到了什么的努力催生了基于幻觉的方法,这些方法探索了通过优化和重...
最新迭代人工智能模型生物结构预测准确率显著提升 将助力药物研发
AlphaFold3能预测蛋白质与其他蛋白质、核酸、小分子、离子、修饰蛋白质残基的复合物,以及抗体-抗原相互作用。预测准确性显著超过当前预测工具,包括AlphaFold-Multimer。论文作者也指出AlphaFold3存在一些局限性,比如约4.4%的结构会出现不正确的手性(一种对称特性),或是幻觉导致“飘带”(一种常见的蛋白质二级结构元素...
...团队开发trRosettaRNA:利用Transformer网络自动预测RNA 3D结构
RNA3D结构预测是一个长期存在的挑战。受最近蛋白质结构预测领域突破的启发,南开大学、山东大学以及北京理工大学的研究团队开发了trRosettaRNA,这是一种基于深度学习的自动化RNA3D结构预测方法。trRosettaRNA流程包括两个主要步骤:通过transformer网络进行1D和2D几何形状预测;以及通过能量最小化进行的3D...
为什么说想了解AI+合成生物学,必须先搞懂蛋白质?
目前AlphaFold2已经预测出了约20000种人类基因组蛋白质,覆盖几乎整个人类蛋白质组(98.5%的人类蛋白)。一石激起千层浪,后AlphaFold2时代浪潮席卷而来,蛋白质结构领域多样化的AI探索如泉水般涌现。同年BrunoE.Correia团队基于并行约束逻辑,编程出蛋白质拓扑预测模型TopoBuilder,能够从二级结构分配和拓扑折叠规则中预测...