AlphaFold3迎来革命性进展!国内大佬手把手教授!|蛋白|蛋白质|多肽...
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。这种用计算机解析蛋白质与其他分子复杂相互作...
深圳湾实验室周耀旗:填补AlphaFold 2缺口,开启所有蛋白质结构的高...
解决同源序列不足的蛋白质结构预测的两种方法是:用新解析的基因组或宏基因组数据更新序列数据库,并提高同源搜索的灵敏度。这可能对某些蛋白质有效,但不能解决那些缺乏天然同源序列的蛋白质的问题。另外一种方法是,通过学习数据库中的其他进化序列,使用隐含进化信息的蛋白质语言模型。然而,这两种方法均无法对不同...
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!
传统实验室观测蛋白质结构的方法主要有三种,即核磁共振、X射线晶体学、冷冻电镜,但这些方法往往依赖昂贵的设备,还要反复试错,搞清楚每种蛋白质的三维结构都需要花费数年时间。人体内约有10万种以上的蛋白质,被科学家解析过三维结构的少之又少,为了对大量未知的蛋白质展开研究,必须发明全新的方法,比如,在搞清蛋白质...
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...
.../肖奕团队开发基于深度学习的冷冻电镜RNA全原子结构建模方法
该研究报道了一种基于深度学习的冷冻电镜RNA全原子结构建模方法。该方法首先通过深度学习从冷冻电镜密度图中自动识别核苷酸信息来追踪RNA主链,然后整合RNA的一维序列、二维二级结构以及三维主链信息,获得全长的RNA主链骨架,最后进行侧链全原子构建和优化,得到RNA全原子三维结构。
2024 AI+蛋白质行业研究报告|智药研究
人类对蛋白质的研究可追溯至20世纪60年代,当时科学家们主要依赖X射线、NMR(核磁共振)等常规手段来解析蛋白质的结构(www.e993.com)2024年7月25日。随着对蛋白质生物化学机制的深入理解和计算技术的不断突破,科学家们开始尝试利用计算方法进行蛋白质结构的预测。2021年7月,DeepMind开源了AlphaFold2.0,并推出了一个包含350,000种三维蛋白质...
为什么说想了解AI+合成生物学,必须先搞懂蛋白质?
目前AlphaFold2已经预测出了约20000种人类基因组蛋白质,覆盖几乎整个人类蛋白质组(98.5%的人类蛋白)。一石激起千层浪,后AlphaFold2时代浪潮席卷而来,蛋白质结构领域多样化的AI探索如泉水般涌现。同年BrunoE.Correia团队基于并行约束逻辑,编程出蛋白质拓扑预测模型TopoBuilder,能够从二级结构分配和拓扑折叠规则中预测...
...药物研发新革命,AlphaFold3太强了!专家团队手把手教授AI蛋白质...
Scientificreports|Deep-WET:一种基于深度学习的方法,使用具有加权特征的词嵌入技术预测DNA结合蛋白CellSystems|深度学习为蛋白设计开启了新时代Natput.Sci|基于深度学习的无rotamer蛋白质设计ComputStructBiotech|深度学习用于蛋白质设计:从结构到序列与功能...
Transformer大杀器进入蛋白质组学,一文梳理LLM如何助力生命科学...
传统的方法通常是调整现有的蛋白质序列,然后测试新版本是否能更好地完成任务。这种方法通常很慢,而且偶然性较大,导致成功率不高。反向折叠则从理想的结构开始,也就是你预测的最能执行目标的结构。在此基础上,反向折叠可以找出哪些序列可以折叠到该结构中。
...治疗的当前进展与挑战|免疫治疗|TCR|特异性|抗原|肿瘤|预测|...
人工智能在蛋白质结构预测中的应用可以有效地利用序列和结构信息来构建新型的深度学习网络结构。基于自然语言处理(NLP)的方法可用于从大规模库中预测TCR结合肽。有研究构建了ERGO-AE和ERGO-LSTM模型,分别使用自动编码器(AE)和长短期记忆(LSTM)进行训练。有研究提出一种新的相互作用图识别(ImRex)方法,可用于预测以前...