第五届食品科学与人类健康国际研讨会-邓云教授:汉麻籽源蛋白肽...
汉麻籽蛋白质含量丰富(20%~25%)且致敏性低,其必需氨基酸含量优于大豆,是公认的优质蛋白质资源,且具有多种生物活性。然而,目前汉麻籽资源的精深加工和高值化利用仍处于初级阶段,深入解析其活性组分的结构特征、揭示其生理活性机制及构效关系,是汉麻籽蛋白资源开发中亟待突破的技术瓶颈。本研究首先对比了4个不同...
成功率超越RoseTTAFold系列,序列信息预测蛋白质-配体复合物结构
从蛋白质序列、可选蛋白质靶位(口袋)和配体SMILES开始,创建了多序列比对(MSA)和键矩阵。由此,在网络内生成特征并生成3D结构。由于无需任何结构信息即可生成最终的蛋白质-配体复合物结构,因此对蛋白质或配体的灵活性没有任何限制。与最接近的RoseTTAFoldAll-Atom和NeuralPlexer1相比,Umol在PoseBu...
不只是 AlphaFold!一文读懂蛋白质折叠的前世今生
编者按一维的分子链如何正确折叠成特定的三维形状,这被称为蛋白质折叠问题。三年前,谷歌的AlphaFold实现了迄今为止科学界最大的人工智能(AI)突破——蛋白质结构预测准确率超过90%。这加速了分子研究,并引发了关于我们为什么要做科学的深层次问题。然而,这是否意味着人工智能永远改变了蛋白质科学的研究范式?
不只是 AlphaFold!一文读懂蛋白质折叠的前世今生_腾讯新闻
它们承担着各种各样的功能:血红蛋白和肌红蛋白将氧气运输到肌肉和全身;角蛋白为头发、指甲和皮肤提供结构;胰岛素使葡萄糖进入细胞,转化为能量。蛋白质可以呈现出看似无穷多的形状,从而匹配它们在生命活动中执行的看似无穷多的任务。“从原子到生态系统,(蛋白质结构)就像是一种通用语言,”AlQuraishi说道。“所有事情...
不只是 AlphaFold,一文读懂蛋白质折叠的前世今生:从“不可能”到...
它们承担着各种各样的功能:血红蛋白和肌红蛋白将氧气运输到肌肉和全身;角蛋白为头发、指甲和皮肤提供结构;胰岛素使葡萄糖进入细胞,转化为能量。蛋白质可以呈现出看似无穷多的形状,从而匹配它们在生命活动中执行的看似无穷多的任务。“从原子到生态系统,(蛋白质结构)就像是一种通用语言,”AlQuraishi说道。“所有事情...
AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构?
图2是AlphaFold2深度学习模型架构示意图(www.e993.com)2024年7月6日。最左边的输入表示需要被预测结构的序列(inputsequence);旁边画了一个小人,代表人类的某种蛋白质。图2:AlphaFold2深度学习模型架构图丨图源:参考文献[5]接下来,这个输入序列被转换成两种不同的信息,传入后面的神经网络进行迭代和学习。第一个信息,上面的“MSA”是多序...
...中国科学院团队Transformer深度学习模型预测糖-蛋白质作用位点
在最新的研究中,中国科学院团队引入了DeepGlycanSite,这是一种深度等变图神经网络(EGNN)模型,能够准确预测具有目标蛋白质结构的糖结合位点。图示:DeepGlycanSite概述。(来源:论文)该团队利用几何特征(例如残基内和残基间的方向和距离)以及进化信息,在DeepGlycanSite中以残基级别的图形表示形式呈现蛋白质。结...
人工智能如何彻底改变蛋白质科学,AlphaFold是起点,终点会在哪里?
但在会议的总结发言中,会议组织者JohnMoult毫不怀疑:AlphaFold2「在很大程度上解决了」蛋白质折叠问题,并永远改变了蛋白质科学。「这不是结束,而是开始。」他说。蛋白质是具有数亿种不同形状的分子。每种蛋白质都具有特定的生物功能,从通过血液输送氧气到引发化学反应。功能通常由其形状或结构定义。
成功率超越RoseTTAFold系列,直接预测蛋白质-配体复合物结构
从蛋白质序列、可选蛋白质靶位(口袋)和配体SMILES开始,创建了多序列比对(MSA)和键矩阵。由此,在网络内生成特征并生成3D结构。由于无需任何结构信息即可生成最终的蛋白质-配体复合物结构,因此对蛋白质或配体的灵活性没有任何限制。与最接近的RoseTTAFoldAll-Atom和NeuralPlexer1相比,Umol在PoseBu...
利用进化扩散进行蛋白生成,微软开源新型蛋白质生成AI框架EvoDiff
EvoDiff的主要特征EvoDiff主要特征如下:为了生成可管理的蛋白质序列,EvoDiff将进化规模数据与扩散模型相结合。EvoDiff可以使结构合理的蛋白质多样化,涵盖所有可能的序列和功能。除了生成具有无序部分和基于结构的模型无法获得的其他特征的蛋白质外,EvoDiff还可以生成功能性结构基序的支架,证明了基于序列的配方...