用AI模型预测蛋白质结构

“以20万的数据,推测出1亿多个蛋白质结构,准确率达90%,这就是AI的神奇之处。”许建和表示,自己的实验室也在以传统方式(包括冷冻电子显微镜、核磁共振或X射线晶体学等技术)破解蛋白质的结构,解析一个蛋白质,短至一个月,长的两三年,而且仅有1/3的成功率,由此可见Alphafold模型的意义所在。当然,AI模型目前不能...

中国科学家建立了新的蛋白质从头设计方法

理论计算和实验证明,用SCUBA设计主链结构,能够突破只能用天然片段来拼接产生新主链结构的限制,显著扩展从头设计蛋白的结构多样性,进而设计出不同于已知天然蛋白的新颖结构。“SCUBA模型+ABACUS模型”构成了能够从头设计具有全新结构和序列的人工蛋白完整工具链,是RosettaDesign之外目前唯一经充分实验验证的蛋白质从头设计方法,...

谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...

2、结构生物学预测:通过对结构生物学数据进行深度学习,可以预测蛋白质结构、功能和互动。3、生物信息学数据集预处理:通过对生物信息学数据集进行深度学习,可以提高数据质量、减少噪声和缺失值,从而提高预测模型的准确性。八大最火课程01、深度学习蛋白质设计02、CADD计算机辅助药物设计03、AIDD人工智能药物发现与...

...Res:我国学者开发零样本突变效应预测模型,高效指导蛋白质设计...

该方法在模型架构、训练数据类型及规模、模型性能和下游应用上均有突破,为破译蛋白质结构与功能密码、探索庞大蛋白质突变空间、预测突变效应并指导蛋白质设计改造提供了全新策略。随着各类蛋白质多样化改造需求不断增加,ProMEP零样本且MSA-free的特性尤为重要,有望显著降低蛋白质设计改造难度和实验成本,为生物学家快速研制...

中科院计算所团队提出CarbonNovo,基于AI进行蛋白质结构从头设计

1)设计了基于能量的生成模型,以端到端的方式设计主链结构和序列(图2)。之前的结构-序列联合设计模型主要针对抗体等特殊的蛋白质家族,CarbonNovo是第一个针对所有蛋白质家族的结构-序列联合设计模型。2)基于networkrecycling技术,CarbonNovo首次将蛋白质语言模型引入蛋白质结构设计任务,以利用海量天然蛋白质序列...

单模型斩获“蛋白质突变预测”榜一,西湖大学提出基于结构词表方法

新智元导读Saprot在proteingym蛋白质突变预测任务公开基准榜(由牛津大学计算机与哈佛医学院设立)排名第一(www.e993.com)2024年11月8日。相比,其他排名靠前的算法都是混合模型,专门针对突变任务设计,而Saprot不仅是单模型,而且是通用模型。蛋白质结构相比于序列往往被认为更加具有信息量,因为其直接决定了蛋白质的功能。

Cell Press Live:蛋白质结构与功能预测及设计—新闻—科学网

蛋白质设计与改造已进入AI时代,诸多基于序列或结构的模型为各类蛋白质家族补充了前所未有的生成式蛋白新序列,也赋予了传统蛋白新功能,但整体而言,大部分预测模型得到的蛋白新序列有效率不足50%,后续需要大量湿实验对序列进行进一步筛选和功能性验证,而很多相关模型研究缺乏湿实验验证。我们构建了基于蛋白序列与结构信息的...

从头设计蛋白的“上帝之手 ”David Baker,极大地推动了蛋白质结构...

学习后的模型可以根据序列来预测氨基酸之间的距离和夹角并进一步推测蛋白的结构。这是深度学习方法第一次在蛋白质结构预测领域展露头角,也为这个领域指明了新的方向。虽然当时DeepMind还未公开AlphaFold2的源代码,但Baker和他的博士后MinkyungBaek已经从这次演讲中找到了具体的方向。他们和实验室的其他成员一起全力工作...

科学家开发生成式AI模型,可准确预测蛋白质-配体复合体结构

NeuralPLexer与这种思路类似,也是通过物理多尺度的分解,完成对结构的预测。”乔卓然解释道。也就是说,用户只需向NeuralPLexer输入目标蛋白的一级序列和小分子的化学结构,模型就能端到端地处理这些信息,先获取其中有关语义的约束,再通过扩散生成得到整个三维结构。

薛定谔高级总监:AlphaFold 模型可以用于基于结构的药物设计吗?

对于高分辨率晶体结构来说如此，对于AlphaFold的蛋白质结构来说亦是如此。在使用基于物理的工具改进AlphaFold模型后，我们能够显示预测的配体活性和实验的配体活性之间的强相关性，达到与晶体结构相当的精度水平。我们的结果表明，一旦通过基于物理的技术的应用对AlphaFold模型进行了适当的改进，AlphaFold模型就可以...