Google DeepMind宣布开源其能够预测蛋白质结构的AI模型 AlphaFold 3

同时,AlphaFold3引入了扩散网络,与图像生成AI类似,预测分子结构时从一团原子“云”逐步收敛到精确的分子结构。这一方法大大增强了模型对复杂分子形态的预测能力。整合预测的单一模型:AlphaFold3作为一个完整的模型,能够预测整个分子复合物的三维结构及其交互,整合多种生物学见解,使得研究者能够从单一模型中获得...

关于举办“第二期基于 AI 的蛋白质结构解析与设计专题(线上)培训...

全面负责苏州青云瑞晶表达纯化部门工作,主要从事重组蛋白的表达与纯化工作,掌握大肠杆菌、昆虫细胞、哺乳动物细胞、酵母细胞等多种表达系统蛋白的表达,熟练掌握各种纯化方式(亲和纯化、离子柱及分子筛纯化)。熟悉整个靶标蛋白的获得及制备流程,从基因到蛋白表达纯化,再到晶体结构功能研究,整个领域不仅掌握了相关的致病机理,...

开源王炸来了!谷歌开源蛋白质预测模型AlphaFold-3,曾获诺贝尔奖

AlphaFold是用于预测蛋白质的复杂结构的系列模型，而AlphaFold-3是今年5月DeepMind推出的最新版本，其进步在于，除了能根据氨基酸序列预测蛋白结构，还可以预测蛋白质与其它生物分子（包括DNA、RNA等）相互作用产生的复合体的结构。在药物研发领域，AlphaFold-3可以帮助研究人员快速筛选潜在的药物靶点，通过预测靶点蛋白的结构...

科学家设计出一种高效蛋白质口袋生成算法

该算法由双层图Transformer编码器和蛋白质预训练语言模型两部分组成。两者分别对应蛋白质的结构信息和序列信息。通过两个部分同时进行信息处理和不断迭代,该算法最终生成所需要的蛋白质口袋。不仅如此,PocketGen在计算效率和蛋白质口袋设计的成功率方面表现亮眼,是目前全球最高效、具有最高成功率的蛋白质口袋设计算法之一...

用AI模型预测蛋白质结构

瑞典皇家科学院9日宣布,将2024年诺贝尔化学奖授予美国华盛顿大学西雅图分校戴维·贝克的“计算蛋白质设计”,另一半共同授予英国伦敦的德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀的“蛋白质结构预测”。其中,“蛋白质结构预测”正是这个AI模型。两位开发者来自谷歌公司,解决了一个50年前的问题:预测蛋白质的复杂结构。

借助AI模型破解蛋白质结构的密码

新模型或带来生物科学研究的变革　今年5月，谷歌推出革命性的模型AlphaFold　3登上国际顶级期刊《自然》杂志(www.e993.com)2024年11月25日。AlphaFold　3能够预测所有生命分子的结构和相互作用。在预测蛋白质与其他分子的相互作用上，AlphaFold　3相比现有方法至少提高了50%的准确率，针对一部分相互作用类别甚至提高了1倍。AlphaFold　3是基于其2020年...

中国科大用深度学习实现高实验成功率的蛋白质序列从头设计

图2.左侧图为实验验证采用的一个目标主链结构(天蓝色)与相应ABACUS-R设计蛋白晶体结构(绿色)的叠合比较。在右侧展示的局部结构放大图中,ABACUS-R设计蛋白的残基间氢键等极性相互作用不同于天然结构。相较于ABACUS模型,ABACUS-R序列设计更高的成功率和结构精度进一步增强了数据驱动蛋白质从头设计方法的实用性。ABACUS...

中国科大发展出蛋白质主链去噪扩散概率模型

SCUBA-D能够基于不同输入执行多类蛋白质结构设计任务。在模型设计上,通过在扩散模型训练中引入对抗损失,避免生成模型产生物理上不可行的结构,实现了高成功率的主链结构设计。由于没有使用已有结构预测网络作为预训练降噪网络,SCUBA-D可在设计中避免对已知天然结构的过度偏好,并能够发现已有模型在可设计蛋白质结构空间中...

Nature | 蛋白质稳定性的遗传结构

最后,通过对Src蛋白的实验验证,研究进一步证明了二阶能量模型在预测蛋白质突变对结构和功能影响的广泛适用性。无论是GRB2-SH3还是Src蛋白,二阶能量耦合效应均可通过残基的3D空间和骨架距离来预测,表明这些机制不仅适用于特定蛋白质,且具有普遍性,这为深入理解蛋白质突变的功能和结构变化提供了有力支持。

中国科大在蛋白质从头设计方法研究中取得重要进展

SCUBA-D能够基于不同输入执行多类蛋白质结构设计任务(图a)。在模型设计上,通过在扩散模型训练中引入对抗损失(adversarialloss)(图b),避免生成模型产生物理上不可行的结构,实现了高成功率的主链结构设计。由于没有使用已有结构预测网络作为预训练降噪网络,SCUBA-D能够在设计中避免对已知天然结构的过度偏好,可发现已有...