诺贝尔化学奖颁给DeepMind,AI是如何终结蛋白质研究的?
剑桥大学的两位生物学家MaxPerutz和JohnKendrew将蛋白质培育成晶体,用X射线轰击它们,并测量射线如何弯曲——这种技术被称为X射线晶体学(X-raycrystallography)。通过这种方法,他们确定了血红蛋白和肌红蛋白的三维结构。这项实验耗时二十多年,为两人赢得了诺贝尔奖。??JohnKendrew(左)和MaxPerutz(右)利用X...
重磅!2024年诺贝尔化学奖:AI驱动的蛋白质结构预测革新肿瘤治疗
虚拟筛选(VirtualScreening):利用预测的蛋白质结构,对大型化合物库进行快速虚拟筛选,识别潜在的先导化合物,显著缩短药物发现时间。分子动力学模拟(MolecularDynamicsSimulation):结合AI预测的结构和分子动力学模拟,评估药物-靶蛋白相互作用的动态过程,优化药物分子的结构和功能。多参数优化:整合结构信息和机器学习算法,...
“系统生物学之父”胡德:大数据驱动的健康将革新医疗范式
据了解,表型组是指生物体从胚胎发育到成长、衰老、死亡过程中所有生物学性状的集合,是基因与环境及两者互作的产物。人类表型组是人类基因组之后揭示人类生命奥秘的又一关键,人类表型组计划的最重要目标就是对大规模人群队列开展跨尺度、全周期的人体系统精密测量,来探寻疾病与环境、表型之间的关联,“拼出”全人类的生...
诺贝尔化学奖:人工智能终结了蛋白质研究吗?| 追问观察
还有人声称,AlphaFold2将彻底改变药物研发,因为生物学家可以快速了解蛋白质的结构,从而更高效地研发出以蛋白质为靶点的新药。其他人则反驳说,这些结果大多是炒作,不会带来实质性改变。Moult自己也几乎无法理解这件事本身意味着什么。他在会议最后问出了大家都想问的问题:“接下来怎么办?”这个问题已经是三年半以前...
蛋白质组学革命:揭示生物系统的蛋白质组和功能网络
1.蛋白质组学的基本概念:蛋白质组学是一门研究生物体内所有蛋白质的组成、结构、功能及其相互作用的学科。与基因组学研究DNA不同,蛋白质组学关注的是蛋白质的表达水平、修饰以及相互作用网络等方面。蛋白质组学的发展得益于高通量技术的快速发展,如质谱分析和蛋白质芯片技术等,使得我们能够更加全面、高效地研究生物...
科普|蛋白质组学 TopDown:“Proteoform”一词的前世今生
今天为大家介绍两篇由ConsortiumforTop-DownProteomics(CTDP))发表在NatureMethods上的文章,主要内容是关于蛋白质组学中的术语"proteoform"的定义和提出"proteoformidentification"的分类(www.e993.com)2024年10月17日。NatureMethods|Proteoform:ASingleTermDescribingProteinComplexity&NatureMethods|AFive-levelClass...
分子定量检测!银屑病精准诊断有新进展
首先,通过蛋白质组学技术分析了银屑病患者的血清蛋白质组,从上百个血清蛋白中筛选出Elafin作为与银屑病最显著相关的血清标志物。基于此发现,卢传坚教授团队进一步与荷兰乌特勒支大学医学院开展国际合作,应用血清蛋白质组学分析,再次证实了Elafin与银屑病的严重程度显著相关,并在银屑病患者中与局部皮肤基因表达相关联。
为什么说想了解AI+合成生物学,必须先搞懂蛋白质?
近年来,以AI为核心的蛋白质设计已经从技术概念过渡到价值验证阶段。在实际的生物学和工程学相结合的生物系统中,我们最主要的目标在于,能不能通过AI+蛋白质结构学工具,按需优化现有的蛋白质或者定制设计蛋白质。比如对特定抗体进行优化,使得它能够跟抗原结合更好;或者说能不能设计一个自然界不存在的蛋白,用它...
一周前沿科技盘点丨AI从“人生错题本”中能学到什么?
近日,南开大学人工智能学院张瀚团队联合腾讯AI实验室姚建华团队提出一种名为scPROTEIN的基于图对比学习的单细胞蛋白质组学表征学习方法,此方法首次开发了一个统一的深度学习框架,以解决质谱测序带来的数据缺失、批次效应和高噪声等在数据处理中互相影响的难题,并学习到准确的细胞嵌入表示,可用于一系列下游分析。
质谱检测蛋白质:从结构到功能的科学探索新前沿
1.蛋白质组学:结合高通量质谱技术和数据分析方法,揭示生物体内蛋白质组成和表达水平的全貌。2.代谢组学:质谱鉴定结合代谢组学技术,研究蛋白质与代谢物之间的相互关系,深入了解生物体的代谢调控。3.单细胞质谱学:发展单细胞水平的质谱技术,实现对个体细胞中蛋白质的鉴定和分析。