科学家开发出一个将遗传筛选结果与蛋白质序列和结构连接的资源和...
美国博德研究所SumaiyaIqbal小组开发出一个将遗传筛选结果与蛋白质序列和结构连接的资源和发现工具。这一研究成果于2024年9月18日在线发表在国际学术期刊《自然—方法学》上。研究人员推出了Genomics2Proteins门户(httpsg2p.broadinstitute/):一个覆盖人类蛋白质组的资源,将20076998个遗传变异映射到42413...
Nature:蛋白质测序技术突破:PASTOR单分子水平精准解读蛋白质突变...
该研究中,研究者开发了一种基于纳米孔的长链蛋白质单分子读取方法,通过结合ClpX解折酶(unfoldase)的作用,使蛋白质以可控的方式通过CsgG纳米孔,实现了对长达数百个氨基酸的完整蛋白质链进行测序。这项技术能够识别单个氨基酸的突变以及蛋白质链上的翻译后修饰。为提高测序准确性,研究者还展示了多次重读同一蛋白分子的...
Nature Methods | 基因变异与蛋白质功能的动态链接:G2P平台推动...
使用“基因/蛋白质查询模块”(Gene/ProteinLookupmodule)对MORC2蛋白已报道的变异和蛋白质特征的实际应用案例(Credit:NatureMethods)蛋白质序列中的变异映射:可以在“基因/蛋白质查询模块”中选择MORC2基因,并查看其相关的蛋白质序列、变异和功能特征。该图展示了MORC2蛋白N端区域(残基20-470)中的多个ClinVar数...
“阿尔法折叠2”预测蛋白结构近原子水平
将实验方法得到的蛋白质结构叠加在“阿尔法折叠2”的结构上,组成蛋白质主链骨架的叠加原子之间的距离中位数(95%的覆盖率)为0.96埃(0.096纳米)。成绩排第二的方法只能达到2.8埃的准确度。“阿尔法折叠2”的神经网络能在几分钟内预测出一个典型蛋白质的结构,还能预测较大蛋白质(比如一个含有2180个氨基酸、无同源结...
蛋白质一级结构测序的主要方式
一、Edman降解法Edman降解法是最常用的蛋白质一级结构测序方法,由PehrEdman在1950年代开发。此方法的核心步骤是使用Edman试剂将蛋白质的N末端氨基酸顺序去除和识别,然后反复进行这一过程,从而确定蛋白质的氨基酸序列。尽管这个方法准确并且可靠,但它适合于较小的蛋白质或肽段,因为它不能有效地处理大于50氨基...
Nature Methods | 突破传统方法:DeepPBS模型助力蛋白质-DNA相互...
蛋白质结构表示:图b展示了蛋白质结构的图表示方法(www.e993.com)2024年11月3日。重原子作为顶点,每个顶点计算了一些特征(例如原子类型、电荷、半径等)。这些特征作为图卷积的输入。DNA结构表示:图c描述了对称螺旋(sym-helix)在DNA结构中的应用,通过在碱基对框架中应用对称模式,将DNA结构转化为对称螺旋,保留双螺旋形状,但去除了序列特异性。
西湖大学李子青/深圳湾实验室周耀旗等解读AI赋能的蛋白质结构与...
最新出现的AlphaFold3以及其他AI的方法并没有解决这个问题。在这个报告里,我们采用人工生成的、结构稳定性选择、高通量测序获得的同源序列来拓展AlphaFold2和AlphaFold3的应用范围。初步结果为快速、低廉、通过测序来对所有蛋白质实现高精度结构预测走出了第一步。
准确率比现有方法高50%!谷歌DeepMind全新深度学习模型AlphaFold 3...
准确率比现有方法高50%！谷歌DeepMind全新深度学习模型AlphaFold3重磅论文登上《自然》，系首个在生物分子结构预测方面超越基于物理工具方法的AI系统一直以来，从氨基酸序列出发预测蛋白质的三维结构是结构生物信息学中最具挑战的问题。但几年前，由GoogleDeepMind创建的基于深度学习的人工智能测序式AlphaFold解决了这个...
Nat Commun | AlphaFold2新方法高通量预测蛋白质构象分布,准确率...
人们通常使用X射线晶体学、核磁共振(NMR)光谱学和电子显微镜等实验技术来确定蛋白质结构,但这些方法耗时长、技术难度大、成本高且适用性差。为此,科研人员开发了从头预测蛋白质结构的方法——ABInitio,利用基于物理的算法从氨基酸序列预测蛋白质结构,但其无法表征更大、更复杂的蛋白质。
解码“生命天书”,川大科研团队成功破译蛋白质测序难题
在NatureMethods期刊发表了研究论文，阐明纳米孔单分子检测新策略，实现了对全部20种天然氨基酸的直接区分，提出并验证了纳米孔外切酶实时多肽测序（NanoporeExopeptidaseReal-timePeptideSequencing,NEPS）方法，为实现单分子蛋白质测序提供了可行途径，展示出生物传感器技术与人工智能算法结合的优异潜力。