从结构准确预测蛋白质功能,东北大学「CNN+GCN」统一框架

当前预测蛋白质功能的方法主要集中在三个领域:蛋白质序列、蛋白质结构和蛋白质-蛋白质相互作用网络。当前针对蛋白质结构的方法很少,通常单独使用卷积神经网络(CNN)或图卷积网络(GCN)。单独使用CNN或GCN存在以下问题:使用CNN时可能会发生信息丢失,因为它们的局部接受场可能无法捕捉蛋白质的整体结构。如果关键...

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

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中选取最佳形式,依靠分子动力学模拟获得蛋白质折叠方式,该法对小分子量蛋白质结构预测还算准确,但随着蛋白质复杂性增加逐渐变得无能为力。1994年,美国计算生物学家莫尔特(J.Moult)和菲德利斯(K.Fidelis)为推动蛋白质结构预测领域的快速发展,...

...了,专家解读:2024诺贝尔化学奖为何颁给蛋白质的AI计算和结构预测

蒋超介绍道,“AlphaFold是DeepMind在2016-2018年中一直在研究的项目。在AlphaGo成功之后,DeepMind转向了基于氨基酸序列的蛋白质结构预测,提出了名为AlphaFold的深度学习算法,其升级版AlphaFold2在国际蛋白质结构预测比赛CASP13中技压群雄,将蛋白质结构预测准确率提升至超过90%。”一般情况下,实验学家会使用X射线晶体学或...

2024年诺贝尔化学奖揭晓!揭开蛋白质折叠的秘密

第四步:一旦新蛋白质的结构被确定,他们就继续研究了这些蛋白质的可能功能和应用。戴维·贝克以及其他研究者之所以要设计新的蛋白质,是为了获得具有特定功能或性质的蛋白质,从而让这些蛋白质可用作药物、疫苗、纳米材料和微型传感器等。另外,设计蛋白质的过程本身也增进了人类对蛋白质如何从线性序列折叠成复杂三维结构...

蛋白质分子机器的结构动态的多尺度多方法研究

蛋白质通过多时空尺度的结构动态变化发挥多样的生物学功能.北京大学唐淳教授团队围绕蛋白质分子机器的结构动态变化,从静态到动态,从低分辨率到高分辨率,从离体到细胞原位等不同的角度综述不同的研究方法是如何应用于蛋白质分子机器的结构研究的,并进一步讨论这些研究方法的最新进展,面临的挑战以及未来的发展趋势(...

...副教授等:不同处理方法对蛋黄及其组分结构和性质的影响研究进展

综上所述,蛋黄及其组分经过一定程度的盐腌后,其理化性质与功能特性均会得到良好改善(www.e993.com)2024年11月8日。但现阶段的研究方法多集中于采用NaCl进行腌制,而其他盐类对蛋黄组分理化性质、微观结构及功能特性的影响还鲜见详细的阐述,未来仍需进一步探究。02碱处理2.1碱处理对蛋黄及其组分蛋白理化性质的影响...

填补AlphaFold3空白,字节跳动提出物理引导的方法让蛋白质动起来

世界是变化的,分子是运动的,从预测静态单一结构走向动态构象分布是揭示蛋白质等生物分子功能的重要一步。探索蛋白质的构象分布,能帮助理解蛋白质与其他分子相互作用的生物过程;识别蛋白质表面下的潜在药物位点,描绘各个亚稳态之间的过渡路径,有助于研究人员设计出具有更强特异性和效力的目标抑制剂和治疗药物。但传统的...

新方法为蛋白质疏水作用位点功能研究提供手段

近日,中国科学院大连化学物理研究所研究员王方军团队与南方科技大学董哲副教授团队合作,发展了一种蛋白质疏水功能热点原位三氟甲基化标记和质谱探测的新方法,为蛋白质疏水作用位点发现和功能研究提供了新手段。相关成果发表在《化学科学》上。蛋白质在折叠过程中会形成具有亲水表面和疏水内核的有序结构,其中蛋白质功能...

...一种基于宏基因组序列空间生成无参考的蛋白质家族的计算方法

利用基于大规模并行图的聚类方法,我们将这些蛋白质归入了106,198个超过100个成员的新序列群,比利用相同方法从参考基因组聚类得到的蛋白质家族数量翻了一番。我们根据这些家族的分类学、栖息地、地理分布和基因邻近分布对其进行了注释,并在有足够序列多样性的情况下预测了蛋白质的三维模型,揭示了新的结构。总之,...

深入解析蛋白质表征研究的实验步骤

电子显微镜技术是蛋白质表征研究中新兴的结构鉴定方法之一。通过电子显微镜的高分辨率成像,可以直接观察蛋白质的形态和结构。电子显微镜技术可以用于研究蛋白质的超分子组装和复合物结构,对于研究蛋白质的功能和相互作用具有重要意义。结论蛋白质表征研究是生物药物领域中的重要内容,通过一系列的实验步骤可以对蛋白质的结构...