诺奖2024|为什么AI工程师预测蛋白质结构能获诺贝尔化学奖?

1961年,他得出结论,蛋白质的三维结构完全由蛋白质中的氨基酸序列决定。这使他在1972年获得了诺贝尔化学奖。人们开始猜想,如果化学家知道蛋白质的氨基酸序列,他们应该能够预测蛋白质的三维结构。这是一个令人兴奋的想法。如果他们成功了,他们将不再需要使用精细的x射线晶体学,并且可以节省大量的时间。为了鼓励该领域更...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?Vol.38

例如,U4/U6.U5三小核核糖核蛋白(snRNP)复合物的精确结构能够调节剪接位点配对,U1snRNP中不同蛋白质成分各司其职,决定外显子定义和5'剪接位点选择。这一图谱为科学家深入理解剪接调节的生理及病理机制提供了全新资源,尤其是在癌症、神经退行性疾病和遗传性疾病的治疗研究中具有潜在应用价值。研究结果发表在Science...

2024年诺贝尔化学奖再颁AI,到底是诺奖“水”了还是AI“杀死”了...

1961年,他得出结论,蛋白质的三维结构完全由蛋白质中的氨基酸序列决定。这让他于1972年获得诺贝尔化学奖。然而,安芬森的逻辑中却存在一个悖论,另一个美国人赛勒斯·列文塔尔在1969年就指出了这一点。他计算出,即使一种蛋白质只由100种氨基酸组成,理论上该蛋白质至少可以呈现10的47次方种不同的三维结构。如果氨基酸...

李根国:从全球最快的到最需要的……展望下一代AI算力

从这个方面来看,计算速度对人工智能的发展是最重要的决定性因素。只有大规模的算力才能发展人工智能,比如目前最新的GPT4o1,之后的发展都需要大规模的算力支持。*热点二:蛋白质结构预测表明科学范式变化,AI广泛渗透今年的诺贝尔化学奖授予了大卫·贝克(DavidBaker)、戴米斯·哈萨比斯(DemisHassabis)和约翰·江珀(Jo...

知耕PI专辑|AlphaFold 3 预测了所有生命分子的结构和相互作用

类似地,AlphaFold2在训练期间需要精心调整的立体化学违规惩罚来强制执行结果结构的化学合理性。我们使用相对标准的扩散方法,在这种方法中,扩散模型被训练接收“加噪”的原子坐标然后预测真实坐标。这个任务要求网络在多种长度尺度上学习蛋白质结构,其中小噪声下的去噪任务强调了对局部立体化学的理解,而高噪声下的去噪任务...

多次跨膜靶点抗体开发难?用NovoiSMART 技术解决

NovoiSMART(NovoImmunizeandScreenantibodyofMultipasstrAnsmembRaneproTein)是由近岸蛋白基于丰富的蛋白质和抗体开发经验,针对结构复杂的多次跨膜蛋白抗体开发难的现状,推出的综合性的技术平台,可提供多次跨膜靶点抗体开发整体解决方案(www.e993.com)2024年11月20日。NovoiSMART技术平台结合多策略抗体发现技术、人源化亲和力成熟等技术,已完成...

填补AlphaFold3空白,字节跳动提出物理引导的方法让蛋白质动起来

现有的蛋白质结构数据库的构象多样性有限,相应的蛋白质结构预测模型及在此基础上衍生的生成扩散模型都往往只能预测折叠结构而缺乏预测整个构象空间的能力。字节跳动ByteDanceResearch的研究者首次将玻尔兹曼先验与生成扩散模型结合,使用模型预测中间时刻能量与力场并引导模型生成更加低能多样且服从真实分布的构象。这一研究...

人工智能再受青睐!2024年诺贝尔化学奖揭晓

蛋白质的结构自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吸引、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,使精准确定蛋白质结构难上加难。根据已知的氨基酸序列预测蛋白质三维结构,一度被认为是不可能实现的梦想...

打破“反摩尔定律”成为可能,生物计算未来会有哪些颠覆性变革?

最近几十年,得益于生物计算的发展,我们制药的进程被大大加速,打破“反摩尔定律”成为可能——基因测序让蛋白质结构预测成为现实,而技术与硬件的进步则让科学家能够在广阔的蛋白质序列和结构中,去创造一些之前并不存在的蛋白,更好地确定蛋白质靶点的可制药性以及蛋白设计。

专访上海市生物医药技术研究院戴文韬:生信,为何是生物医学研究的...

我不仅利用专属序列比对、深度学习、结构模拟等计算方法挖掘序列和结构信息,而且积极通过转录、蛋白、代谢等高通量组学手段获取有效信息;更充分借助生物、化学理论、免疫信息和蛋白质工程领域的经验知识及工具,通过视觉审查等人工手段实现创造性的决策优化,支持实验研究人员高效解决了相关问题。“人机结合迭代,知识数据融合”...