中国科大与合作者提出蛋白质变构路径预测的深度学习模型

开发这类模型的主要挑战之一,在于描述构象转变的动力学数据严重不足。为了解决这个问题,作者结合物理约束的粗粒度分子动力学模型与增强采样方法建立了高效模拟蛋白变构的计算框架,并应用此框架模拟了2635个蛋白质在双稳态之间的构象转变。该工作采集了每个蛋白在其变构路径上的结构信息,从而建立了首个大规模的蛋白质动态...

Science:David Baker团队从头设计出具有两种不同构象的铰链蛋白

基于这种设计的铰链蛋白可以用于创建生物传感设备,并将它们合并到更大的蛋白质系统中,以解决各种突出的设计挑战:铰链蛋白可以作为一种模块,在其内部安装特定的酶活位点,从而实现两种明确构象的切换——当底物结合时有利于一种状态,当产物释放时有利于另一种状态。这对于之前的LOCKR开关而言是不可能的,因为LOCKR开关只...

实现蛋白质动态对接预测!上海交大/星药科技/中山大学等联合推出...

提出了为蛋白质动态对接(dynamicdocking)设计的几何深度生成模型DynamicBind,可以有效地将蛋白质构象从最初的AlphaFold预测状态调整到类似全息(holo-like)状态,为后AlphaFold时代的药物研发提供了一种基于深度学习的、考虑蛋白动态变化的新研究范式。

【中国科学报】研究提出蛋白质变构路径预测的深度学习模型

然而,蛋白质的功能取决于其动力学特性。研究人员目前正在积极探索其他深度学习算法,旨在预测蛋白质的构象变化等动态行为。开发这类模型的主要挑战之一,在于描述构象转变的动力学数据严重不足。为了解决该问题,作者结合物理约束的粗粒度分子动力学模型与增强采样方法建立了高效模拟蛋白变构的计算框架,并应用此框架模拟了263...

研究提出蛋白质变构路径预测的深度学习模型

为了解决该问题,作者结合物理约束的粗粒度分子动力学模型与增强采样方法建立了高效模拟蛋白变构的计算框架,并应用此框架模拟了2635个蛋白质在双稳态之间的构象转变。该工作采集了每个蛋白在其变构路径上的结构信息,从而建立了首个大规模的蛋白质动态数据库。

科学家揭示蛋白质折叠构象过程

氢键,一种静电作用,一种特殊的分子间作用力(www.e993.com)2024年11月8日。氢键在维持蛋白质的空间结构中扮演重要角色。许多有趣甚至难以理解的现象,都可以归功于氢键的存在,比如冰作为一种固体,密度却比液态水小。科研人员想了许多方法来研究氢键,这一次,他们想到了数据声音化。因为,人对声音信息的处理速度更快。于是,我们可以在不同的音调中了...

新研究的人工智能预测蛋白质的动态构象

这一进步，通过创新使用AlphaFold2来利用人工智能的力量，为预测蛋白质的动态构象(dynamicconformationsofproteins)设定了新的前沿。这项研究发表在《自然通讯》期刊上，不仅推动了我们对蛋白质动力学的理解，而且有望加快新疗法的发展。揭开蛋白质之舞的面纱蛋白质及其复杂的结构，几乎是每个生物过程的核心。了解...

研究揭示人类内在无序蛋白质组的构象组合

丹麦哥本哈根大学KrestenLindorff-Larsen等研究人员合作揭示人类内在无序蛋白质组的构象组合。2024年1月31日,《自然》杂志在线发表了这项成果。研究人员表示,内在无序蛋白质和区域(统称为“IDR”)普遍存在于各生命界的蛋白质组中,有助于形成生物功能,并与多种疾病有关。IDR具有多种瞬时形成的结构,并打破了传统的...

准确预测蛋白质「运动」?南京大学团队蛋白构象运动新策略

基于此,南京大学研究团队利用AF2使用MSA进化数据的能力,提出了一种将AF2的结构预测能力与蛋白质能量挫折分析相结合以预测蛋白质构象运动的方法。图示:AF2预测蛋白质动力学的物理规律示意图。(来源:论文)挫折概念强调了冲突相互作用在蛋白质折叠、动力学和功能中的作用,为解锁AF2的这种更深层功能提供了...

数据变为声音,聆听氢键“奏鸣”,科学家揭示蛋白质折叠构象过程

氢键，一种静电作用，一种特殊的分子间作用力。氢键在维持蛋白质的空间结构中扮演重要角色。许多有趣甚至难以理解的现象，都可以归功于氢键的存在，比如冰作为一种固体，密度却比液态水小。科研人员想了许多方法来研究氢键，这一次，他们想到了数据声音化。因为，人对声音信息的处理速度更快。于是，我们可以在不同的...