Nature | 蛋白质稳定性的遗传结构

结果表明,蛋白质的遗传结构相对简洁,加性能量模型(additiveenergymodel)在预测性能上表现优异。此外,本研究通过量化突变之间的成对能量耦合,显著提高了模型的预测能力,且这些耦合与蛋白质的三维结构密切相关。总体而言,蛋白质的遗传结构简单且易于理解,在一定程度上可归结为加性能量与少量稀疏的成对结构耦合的共同作用...

准确预测蛋白质功能,中山大学基于几何图学习的酶工程新方法

GraphEC是一种基于几何图学习的精确EC数量预测器,它将酶活性位点和预测的蛋白质结构纳入酶功能预测中。给定一个蛋白质序列,用ESMFold预测其结构并用于构建蛋白质图。通过预测结构提取几何特征,并通过预训练语言模型(PtrotTrans)计算序列嵌入来增强这些特征。这些特征被输入到几何图形学习网络中,用于学习几何嵌...

他们破译了蛋白质的结构之谜

根据瑞典皇家科学院发布的新闻公报：“大卫·贝克成功地完成了几乎不可能完成的任务，即构建了全新的蛋白质类型。戴米斯·哈萨比斯和约翰·江珀开发了一种人工智能模型，解决了一个50年未解的问题：预测蛋白质的复杂结构。”大卫·贝克在哈佛大学学习的是哲学和社会科学专业，后来探索细胞生物学，对蛋白质结构着迷。1993...

中国科学技术大学结合计算预测和设计揭示无序蛋白结构域的靶标...

晶体结构与预测模型高度一致,证明两段无序区发生协同折叠,形成包含三段反平行β的折叠片层与一段α螺旋堆积的有序核心结构,其中β折叠片层由来自4.1G的两段无序区包夹来自NuMA的无序靶标片段共折叠形成;进一步分析表明,4.1GC端结构域与其他靶标蛋白的结合采用了类似结构机制(图1)。图1.研究流程概述该研究揭示...

中国科大建立新的蛋白质从头设计方法

蛋白质是生命的基础,是生命功能的主要执行者,其结构与功能由氨基酸序列所决定。目前,能够形成稳定三维结构的蛋白质,几乎全部是天然蛋白质,其氨基酸序列是长期自然进化形成。在天然蛋白结构功能不能满足工业或医疗应用需求时,想要得到特定的功能蛋白,就需要对其结构和序列进行设计。目前,国际上报道的蛋白质从头设计工作主要...

从结构准确预测蛋白质功能,东北大学「CNN+GCN」统一框架

在卷积网络方面,使用处理后的蛋白质序列特征作为输入(www.e993.com)2024年11月24日。使用多层卷积编码器,其中多个卷积层级联。此外,将特征金字塔结构与多尺度深度特征提取器集成在一起以捕获局部特征。此外,引入了多头注意机制来捕获多尺度局部特征之间的长程依赖关系。通过采用自适应权重计算,将两个网络的初步预测结果融合,得到最终的预测结果。

中国科大在人类癌症细胞的多药耐药蛋白的结构和功能研究领域取得...

基于蛋白质结构分析以及生化分析的结果,作者发现ABCC3具有一个双亲性的底物结合口袋,两个缀合的激素分子以不对称方式占据该底物口袋。结合以前的文献报道,作者提出了同类多药耐药蛋白底物结合口袋的共同特征,为合理设计MRPs的抑制剂提供了方向。相关研究成果以“PlacingsteroidhormoneswithinthehumanABCC3...

她,新晋「国家杰青」,专注生物材料研究!

具体而言,它能够进一步加工以生产具有稳定的更高有序层次结构的末端胶原基质(即具有特征性D-带的对齐纤维),以模仿天然胶原基材料(如肌腱)的结构和机械性能。作者预计,胶原蛋白中间熔融原纤维状态的电组装将为定制基于胶原蛋白的生物医学材料提供了以前未知的机会,有望更好地模仿甚至概括天然胶原蛋白材料的结构和性能。

清华大学药学院学者开发基于蛋白质语言模型的结构与功能预测方法

转录因子是一类特殊的DNA结合蛋白质,它们通过与特定的DNA序列(基序)结合,调控基因的转录过程。因此二者的相互作用是维持生物体遗传信息传递的关键一步,现有一些计算方法主要分为从基于序列角度和结构角度来预测二者的结合位点,基于序列的模型如BindN使用了几种氨基酸属性作为序列特征,并通过支持向量机(SVM)对结合残基进行...

David Baker:可预测所有生物分子,生成具有高级结构的蛋白质

蛋白质是生命活动的物质基础,也是细胞内部的主要功能分子。公开资料显示,AlphaFold是DeepMind推出的蛋白结构预测工具;RoseTTAFold是DavidBaker实验室推出用于预测蛋白质结构的深度神经网络,RFdiffusion则是该实验室推出用于从头构建全新蛋白质的生成式AI工具。这些工具专注于蛋白质的氨基酸构建模块,而非捕获蛋白质...