AI打开蛋白质研究新通途
在蛋白质中,氨基酸以长链连接在一起,折叠起来形成独特的三维结构,这对蛋白质的功能至关重要。要了解生命如何运作,首先就需要了解蛋白质的形状和结构。自19世纪以来,化学家就已了解蛋白质对生命过程的重要性。但直到20世纪50年代,随着研究工具精度的提高,研究人员才开始借助仪器解析蛋白质三维结构。到20世纪70年代,研...
人工智能助力破解蛋白质结构密码,2024年诺贝尔化学奖解读
蛋白质是生命的基石,通常由20种不同氨基酸组成。诺贝尔化学委员会主席海纳·林克指出,2024年诺贝尔化学奖表彰的两个发现在生物化学领域开辟了无限可能性。其中,贝克成功完成了几乎不可能的壮举,构建了全新的蛋白质种类。哈萨比斯和江珀则通过人工智能模型实现了一个50年的梦想——预测蛋白质的复杂结构。贝克1962年出...
单价离子调控蛋白质表面的结构转变 | 进展
研究结果表明钠离子通过与蛋白质表面的带电氨基酸螯合,改变了蛋白质表面的氢键网络,从而改变蛋白质表面的静电势景观和蛋白质-DNA相互作用模式。这种蛋白质表面的结构动态变化对于理解SSB如何与单链DNA相互作用至关重要,对认识蛋白质-配体相互作用的调控机制也具有重要意义,或可为未来相关药物设计和生物技术应用提供新的思...
获诺奖的AI预测蛋白质结构是啥 AlphaFold革新科研界
蛋白质结构与功能预测是现代生物化学及分子生物学研究的关键领域。传统上,利用X射线晶体学或冷冻电子显微镜来确定蛋白质结构,不仅耗时且成本高昂。近期,人工智能和机器学习技术的飞跃为蛋白质结构预测开辟了新的高效途径,极大促进了新药研发及对生命机制的理解。值得注意的是,约翰·M·詹伯和戴密斯·哈萨比斯目前均服务...
他们用AI破译蛋白质结构“密码”
精准预测蛋白质结构在蛋白质的世界里,氨基酸以长链的形式相连,折叠成复杂的三维结构,赋予蛋白质重要功能。自20世纪70年代以来,科学家一直致力于根据氨基酸序列预测蛋白质结构,但这是一项极其艰巨的任务。因为有些氨基酸和其他氨基酸相互作用,有些氨基酸则具有疏水性。而且氨基酸链形成了复杂的形状,使精准确定蛋白质...
解读|为什么AI工程师预测蛋白质结构能获诺贝尔化学奖?
结构决定功能(www.e993.com)2024年10月16日。面对复杂的蛋白质结构的预测,过去耗时数年的工作,利用2024年诺贝尔化学奖得主丹米斯·哈萨比斯(DemisHassabis)和约翰·乔普(JohnM.Jumper)开发的AlphaFold等人工智能工具,现在只需要几分钟。除了根据氨基酸序列预测蛋白质的结构——从线性的序列就能预测其折叠后的三维空间结构,人们在AI模型的帮助下,洞...
AI助力蛋白质研究:从结构预测到新应用,均获诺贝尔化学奖
一、诺贝尔化学奖——AI在蛋白质领域应用新起点蛋白质是生命活动主要承担者,其结构和功能研究是生命科学核心课题。传统蛋白质研究方法耗时费力,难以准确预测和设计复杂结构。随着AI技术发展,为解决这一难题提供新思路和方法。1.AI对蛋白质设计的贡献AI在蛋白质设计方面也发挥重要作用。传统设计方法依赖科学家经验和...
...3来了!超越蛋白质结构,全面预测蛋白质与所有生命分子相互作用
该研究在AlphaFold2的基础上推出了AlphaFold3,能够以前所未有的准确度预测所有生命分子的结构和相互作用(包括蛋白质、核酸、小分子、离子)。在蛋白质-配体相互作用方面的预测精度远高于当前最先进的分子对接工具,在蛋白质-核酸相互作用方面的预测精度远高于专门针对核酸的预测工具,在抗体-抗原相互作用方面的预测精度也显著...
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
蛋白质拥有广泛的生物学功能,包括结构组分(胶原蛋白)、催化功能(酶)、调节作用(激素)、物质运输(血红蛋白)、机械收缩(肌动蛋白)、机体免疫(抗体)等,进而参与几乎所有生命过程,如分子水平的DNA复制和转录、蛋白质翻译、物质与能量代谢等,以及细胞层面的精卵融合、细胞增殖和分化、细胞凋亡和坏死、细胞衰老和细胞通信...
??他们破译了蛋白质的结构之谜
大卫·贝克在哈佛大学学习的是哲学和社会科学专业,后来探索细胞生物学,对蛋白质结构着迷。1993年,他就职于美国华盛顿大学西雅图分校。2003年,大卫·贝克成功利用氨基酸这一生命的基本建构单元,设计出了一种与任何其他蛋白质都不同的新蛋白质。从那时起,他的研究小组设计出了一系列富有创意的蛋白质,包括可用作药物、疫...