因为一个“很难,很重要的问题”,我从计算机转向研究蛋白质

计算机预测蛋白质结构这个问题本身的定义很简单:假设我们有了一个蛋白质的氨基酸序列,能不能把它输入到计算机里面去,让计算机输出每个原子的三维坐标?然而,实际操作中是非常困难的,到目前为止已经研究了将近六十年了。2016年前,当我们谈论蛋白质结构预测,通常意味着需要非常多的计算资源。那时候的科学家们通常用超级计...

用AI模型预测蛋白质结构

被释放的蛋白质结构信息蕴含着生命信息的密码,如果得以“破译”,将有力推动生命科学的发展,大大加速针对癌症、病毒的抗生素、靶向药物和新效率的蛋白酶的研发。在过去50年中,“蛋白质折叠问题”一直是生物学界的重大挑战。此前,生物学家主要利用X射线晶体学或冷冻电镜等实验技术来破译蛋白质的三维结构,耗时长、成本...

专家解读化学诺奖:如果没有今年的化学奖,可能就没有物理学奖

自从用计算机可以用来预测蛋白质结构,所谓预测蛋白质,无非就是蛋白质结构建模,只不过是这个模型不是用实验数据来检测的,是用计算机来建的。有了这个能力以后,这个行当里面就可以大致分为两大问题:一个就是大家孜孜不倦地在追求的蛋白质折叠问题,我给你一个序列,你把它对应的结构给我弄准,这就是折叠问题,那也是Al...

AI蛋白质折叠:在生命宇宙中漫游,远眺生物经济的流光

答案在于,蛋白质拥有丰富而复杂的空间结构,这些结构决定了蛋白质的功能。蛋白质以氨基酸为基本组成单位,氨基酸的不同排列(即序列)以及在此基础上的卷曲折叠,形成了特定的三维立体结构,进而执行不同的功能。人类现在已知组成蛋白质的氨基酸有20余种,如果它们可以以任意顺序和长度链接、并折叠形成不同的蛋白质,那么理论上...

人工智能喜提诺奖,科学是否已经Next Level了?| 活动回顾

在科学领域中,我们运用到的AI首先有一个非常明确的科学内核,所以数据之间也有着非常明确的对应关系。无论是蛋白质设计还是蛋白质结构预测,对于三维结构,需要对应的数据组就可以了。但是,科学研究中的数据和一般意义上语言模型的训练数据相差甚远。我们已经有一个数据库,包含着整个人类已知的蛋白质结构,就是国际蛋白质...

AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构?

不过,正是因为“模拟派”试图模拟蛋白质折叠完全的过程,这使得他们的工作的意义远远不止预测最终的三维结构(www.e993.com)2024年11月8日。试想,若是计算机能将蛋白质折叠完整的动态过程如动画般展现出来,这对于科学家理解蛋白质的错误折叠和药物设计都会有极大帮助。正因如此,Folding@Home在对于蛋白质错误折叠疾病的理解和治疗上已经做出了若干...

氢氘交换系统质谱:揭示蛋白质结构与功能变化的利器

蛋白质是生命的基本分子之一,其结构与功能的研究对于揭示生物学过程和开发生物药物具有重要意义。随着科学技术的不断进步,氢氘交换系统质谱技术成为研究蛋白质结构与功能变化的一项重要工具。本文将详细探讨氢氘交换系统质谱在揭示蛋白质结构与功能变化中的作用,为读者带来富有信息性且引人入胜的科普知识。

诺奖解读|马剑鹏:AI已绕不开,不能再不懂,宜从娃娃抓起

科学家通过X射线晶体学或冷冻电镜等实验技术来测定蛋白质结构，但耗时费力。剑桥大学的研究人员约翰·肯德鲁和马克斯·佩鲁茨在20世纪90年代末取得了突破性的发现，他们成功地使用了一种叫做x射线晶体学的方法，展示了第一个蛋白质的三维模型。为了表彰这一发现，他们于1962年被授予诺贝尔化学奖。“2020年，AlphaFold解决...

诺贝尔化学奖是AI for Science,物理奖是Science for AI

这个结构的独特性和历史意义在于:1.全新设计这是第一个完全从头设计(denovodesign)的蛋白质结构。不是基于任何现有自然蛋白质的修改或模仿。DavidBaker团队在2003年设计了这个结构,开创了人工蛋白质设计的新纪元。2.结构特点它包含了新颖的α螺旋和β折叠的组合方式,这种排列在自然界中从未被发现过。

Nature重磅综述 |关于RNA-seq,你想知道的都在这

我们会举例说明RNA-seq在RNA生物学关键研究中的应用,包括转录和翻译的动力学分析,RNA结构,RNA-RNA和RNA-蛋白质间相互作用等。最后我们小小地展望一下RNA-seq的未来,如单细胞和空间转录组是否也会是以后的常规分析,在什么情况下longreads会替代shortreadsRNA-seq。不过篇幅有限,本文对RNA-seq分析还是有照顾不到...