他开创了AI蛋白质结构领域,现在要做比诺奖更大的事

有些蛋白质是结构性的,有些蛋白质是功能性的。结构性的蛋白质组成生物的身体——头发和指甲里的角蛋白,皮肤里的胶原蛋白,肌肉纤维里的肌球蛋白,血管里的弹性蛋白。功能性的蛋白质推动生物体内的机能与反应——帮助消化吸收的淀粉酶、脂肪酶,控制血糖的胰岛素,运输氧气的血红蛋白,存储铁的铁蛋白,传递信号的神经递质...

AI精准预测蛋白质结构,结构生物学何去何从?颜宁等人点评

比如擎天柱是辆车还是个机器人,这就是不同的结构了,机器人能打架大车做运输,功能也不一样。而不同的汽车人组成成分可能差不多,都有合金、玻璃、橡胶,但是形态各异,特长也不一样。生物分子的组成成分和基本单元就那么几种,但是组装起来,不同的序列不同的结构,于是功能各异、五花八门。这个结构不是静止的,每一...

超越蛋白质结构,全面预测蛋白质与所有生命分子相互作用

作者也指出了一些局限性,比如约4.4%的结构会出现不正确的手性(一种对称特性),或是幻觉导致“飘带”(一种常见的蛋白质二级结构元素)的出现减少。他们补充道,模拟准确率的进一步提升需要生成一个很大的预测集并对预测结构进行排序,而这会产生额外的计算成本。论文链接:...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

他们发现,结构-功能的对应性在不同脑区表现出显著差异。在初级感觉和运动皮层,结构与功能的耦合关系较为紧密,尤其是在处理感知和运动功能时;而在联合皮层,该对应性较弱,反映出复杂认知功能对直接神经连接的依赖性较低。此外,研究结合自然语言处理技术发现,人类的语言系统与大脑的神经结构有一定的对应性,这种联系可能...

为何诺贝尔化学奖又颁给AI?万字详解:AI重塑结构生物学

01DeepMind的AlphaFold2在2020年CASP竞赛中预测了超过90%的蛋白质结构,引发了科学界的关注和讨论。02然而,AlphaFold2在预测已知蛋白质结构的功能和准确性方面仍有局限,需要与实验方法相结合。03为此,其他研究团队如贝克领导的蛋白质设计研究所和谷歌DeepMind正在改进他们的深度学习算法,以预测蛋白质在与其他分子相互作...

马剑鹏:“如果没有今年的化学奖,可能就没有物理学奖”

这个就是历史,非常简单的AI预测蛋白质结构的发展历史(www.e993.com)2024年11月24日。02AI变革蛋白结构预测、蛋白设计现在来讲讲这个Alphafold是怎么突然间两步就几乎做成了蛋白质结构预测,也就是AI框架。在Alphafold1出来以前,包括贝克都是在用计算机模拟的。绝大部分人都不是用AI在做这件事,因为AI在这方面的展示结果并不好,很多是用物理...

...血友病新疗法有望在中国率先上市;Al不止预测蛋白质结构|等四条...

与许多AI蛋白结构预测模型不同的是,AlphaFold3能够针对多种蛋白质、DNA、RNA和小分子配体之间的交互作用进行复合物结构预测,并可预测翻译后修饰(PTM)和离子对这些分子系统结构的影响。根据新闻稿,AlphaFold3具有原子级结构的精准度,能够加强针对难以靶向靶点的药物理性设计,有望为未来药物发现带来崭新的一页。

科学家利用AlphaFold-Multimer首次发现精卵结合的关键三聚体蛋白

与此前研究一致,Dcst1和Dcst2会形成二聚体。除此之外,两个预测得分最高的蛋白对是Izumo1-Spaca6和Izumo1-Tmem81。这多少有点出人意料了,因为Tmem81是一种睾丸表达的单通道跨膜蛋白,此前从未有研究发现它与受精有关。这三种蛋白结构上都具有一个免疫球蛋白(Ig)样结构域,通过柔性结构连接到C端跨膜螺旋。Iz...

不只是 AlphaFold!一文读懂蛋白质折叠的前世今生

图|蛋白质是具有数亿种不同形状的分子。从在血液中携带氧气到引发化学反应,每一种蛋白质都具有特定的生物功能。功能通常由其形状或结构来定义。(来源:RCSBPDB)当谷歌将这一消息推向世界时,媒体为之疯狂。头条新闻宣称AlphaFold2“将改变一切”。那些毕生致力于研究单个蛋白质结构的蛋白质生物学家担心自己会失业...

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

造成现有模型难以预测动态构象分布的主要原因是,蛋白质结构数据集仅有实验解析的单一静态结构或结合态结构,结构数据集的偏置导致了模型难于预测真实的分布。另一方面,物理知识的缺失导致模型无法模拟分子动力学行为,从而与真实世界对齐。在此,来自字节跳动ByteDanceResearch的研究人员提出了一种物理信息引导的蛋白质构象...