他开创了AI蛋白质结构领域,现在要做比诺奖更大的事

第二,它很困难,这是个被清晰定义的问题——已知蛋白质的序列,也就是氨基酸在一维上的排列顺序,要预测出整个蛋白质里面每个原子的三维坐标。这个问题横亘六十年,进展始终不大,许锦波好奇,自己能不能把这个问题的边界,向前推进一点点。许锦波演讲《AI预测蛋白质结构,但这只是一个开始》丨我是科学家蛋白质是什么?

用AI模型预测蛋白质结构

他指出,蛋白质三维结构由主链和侧链搭建而成,Alphafold2的主链预测总体做得不错,但侧链预测的质量不够好,至少离药物设计要求的精度还有很大的差距。为此,复旦大学复杂体系多尺度研究院研发出一款名为OPUS-Rota5的算法,它能大大提升蛋白质侧链结构测试精度,专门针对Alphafold2的软肋。现在即便是有了Alphafold3,目...

借助AI模型破解蛋白质结构的密码

此后,贝克所领导的团队更是不断推陈出新,创造出了具有药物、疫苗、纳米材料和微型传感器等功能的蛋白质。重大突破:AI模型成功预测2亿种蛋白质结构另一个重大发现是科学家能够预测蛋白质的结构了。蛋白质中的氨基酸像长串珠子一样连接在一起,折叠成复杂的三维结构,这种结构对蛋白质的功能至关重要。自20世纪70...

又是人工智能!2024年诺贝尔化学奖颁给蛋白质预测模型AlphaFold!

蛋白质通常由20种不同的氨基酸组成,2003年,DavidBaker成功地使用则这些氨基酸设计了一种全新的蛋白质。从那时起,他的研究小组接连创造了一个又一个富有想象力的蛋白质,其中许多蛋白质结构可用于药物、疫苗、纳米材料和微型传感器等领域。第二个发现是关于蛋白质结构的预测。在蛋白质中,氨基酸连接在一起形成长链,...

2024化学诺奖接力青睐AI,蛋白质结构预测新工具获一半奖项

TBM又称同源建模,它利用新蛋白质初级结构与PDB中已有三维结构蛋白质的氨基酸序列比对结果为基础构建模型,并进一步完善,准确性取决于新蛋白质和PDB中蛋白质的进化距离,如果PDB缺乏新蛋白类似结构域的已知结构,则无法生成准确模型。FM又称从头计算方法,利用能量函数计算氨基酸空间相互作用,最终从所有可能结构...

他们用AI破译蛋白质结构“密码”

此后，贝克研究小组不断发挥创意，创造出一系列富有想象力的蛋白质(www.e993.com)2024年11月3日。这些蛋白质正在药物、疫苗、纳米材料和微型传感器等多个领域“大展拳脚”。为预测蛋白质结构，贝克团队2021年开发出“Rosetta折叠”模型，并被《科学》杂志评为2021年年度突破。2023年，基于“Rosetta折叠”的深度学习模型“RFdiffusion”问世。该模型能...

AI蛋白质折叠奠基人许锦波:AI蛋白质技术抵达规模化应用临界点

分子之心专注于AI蛋白质设计。在许锦波看来,“AI颠覆了蛋白质结构预测只是一个开始,真正的价值爆发点将在AI蛋白质设计。AI蛋白质优化与设计上的突破,是实现对蛋白质有效利用的必由之路,将为药物研发、高性能材料、环境保护、绿色农业、食品等领域带来革命性的变化。”这意味着科学家现在可以从头开始创建定制...

AI的诺贝尔时刻:2024年化学奖与蛋白质研究的突破

当江珀和哈萨比斯确认AlphaFold2确实有效后,他们计算了所有人类蛋白质的结构。然后他们预测了研究人员在绘制地球生物图谱时迄今发现的几乎所有2亿种蛋白质的结构。GoogleDeepMind还将AlphaFold2的代码公开,任何人都可以访问。这个人工智能模型已经成为研究人员的金矿。到2024年10月,来自190个国家的200多万人使用了AlphaFold...

突破!AI填补蛋白质设计一大空白,或揭秘癌症、痴呆症发病机制,促进...

2021年,DavidBaker团队在Science杂志发布了开源的蛋白质预测工具RoseTTAFold,该工具利用自然语言处理(NLP)技术,直接从多序列比对(MSA)中提取共进化信息,其预测精度可与CASP14中的AlphaFold2相媲美。从此,基于蛋白质序列的预训练模型,亦称为蛋白质语言模型(PLM),开始广泛应用于蛋白质结构预测。

准确性比AlphaFold2高6倍,BasecampAI模型,蛋白结构预测新突破

Basecamp表示，其模型BaseFold在更广泛的数据集上进行训练，可以产生比AlphaFold2更准确的蛋白质结构预测。BaseFold利用Basecamp专门构建的基础数据集，显著提高了大型复杂蛋白质结构和小分子相互作用的预测精度，其准确性比AlphaFold2高出六倍，并将小分子对接提高了三倍。对更大、更复杂的蛋白质进行更...