蛋白质结构预测中“分而治之”的策略,以及后AlphaFold2时代
因此,这个问题长期以来被分成几个更简单的子问题,包括预测一维性质的二级结构或扭转角,以及二维性质的距离图,然后综合起来进行三维结构的预测。这种化繁为简的方法可以看作是一种“3=1+2”的方法。一维结构特征的预测以预测三态二级结构为主。但是基于单一蛋白质序列的方法并不那么准确,即使是使用最先进的深度学习...
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。
蛋白质氨基酸序列怎么看?
二级结构预测是通过分析氨基酸序列中的特定模式和规律,推测蛋白质的二级结构,如α-螺旋、β-折叠等。这种方法可以帮助我们了解蛋白质的结构特点和功能。2.4功能预测功能预测是通过分析氨基酸序列中的保守区域和功能域,推测蛋白质的功能。这种方法可以帮助我们了解蛋白质在生物体内的作用和调节机制。3.生物信息学在...
...Methods | 张阳团队开发远超AlphaFold2精度的蛋白互作结构预测...
定量的基准和双盲测试结果都表明,使用了DeepMSA2的结构预测算法DMFold可以构建远超AlphaFold2精度的蛋白质-蛋白质复合物结构。二、方法简介DeepMSA2算法包括DeepMSA2-Monomer单体MSA构建算法和DeepMSA2-Multimer复合物MSA构建算法。对于蛋白质单体MSA构建(图3),该方法利用三个基于不同搜索策略构建的并行模块(dMSA、qMSA...
MIT研究人员将Transformer与图神经网络结合,用于设计全新蛋白质
例如,在创建满足特定每个残基二级结构的蛋白质序列的设计任务中,MaterioFormer有时无法准确反映预测中所需的长度。当从输入蛋白质序列进行二级结构预测时,会看到类似的情况。相比之下,仅针对一项生成任务训练的扩散模型在序列长度方面可以更准确地解决该问题。值得关注的是,已有的从整体二级结构内容生成序列的模型,很...
揭秘蛋白质一级结构测定:从序列到结构的基本程序
使用比对算法将待测定蛋白质序列与数据库中的已知序列进行比对,找到最相似的序列(www.e993.com)2024年7月24日。三、蛋白质序列分析1.生物信息学工具:利用生物信息学工具对蛋白质序列进行分析,包括计算氨基酸组成、分析保守位点等。2.二级结构预测:通过算法预测蛋白质序列的二级结构,如α-螺旋、β-折叠等。
由蛋白质动态结构调控的量子开关:植物在捕光态和能量淬灭态间的...
左图:LHCII弛豫结构,对应能量传递态;右图:受限或聚集态LHCII,对应荧光淬灭态。酸诱导蛋白质二级结构的变化:helix-E从310-helix(蓝色)转变成α-helix(红色);randomcoil(蓝色)转变为短α-helix结构(红色)。二级结构变化促使helixD,E分别顶向交叉跨膜螺旋对A,B的底部,导致跨膜螺旋对A,B及叶黄素对(Lut...
2024 AI+蛋白质行业研究报告|智药研究
图1-1AI+蛋白质行业的发展大事件打开网易新闻查看精彩图片来源:智药局自2012年以来,深度学习取得了突破性进展,在蛋白质研究领域中展现出了显著的效果。尤以AlphaFold2.0的出现为分水岭,开启了蛋白质结构预测的新纪元,在行业发展过程中,技术创新始终是第一推动力,从CNN到Transformer,从基于结构到...
为什么说想了解AI+合成生物学,必须先搞懂蛋白质?
课题没有变,那么以AlphaFold2为代表的人工智能方法,是如何通过计算技术把蛋白质的三维结构给算出来的?2016年,被誉为“AI预测蛋白质结构*人”的许锦波博士在CASP12(“蛋白质结构预测奥运会”)首次展示了*代人工智能方法RaptorX。成功将残差网络应用于蛋白质残基接触图的预测中,人类对蛋白质结构的预测精度被大幅提升...
...药物研发新革命,AlphaFold3太强了!专家团队手把手教授AI蛋白质...
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。