更有效地解析和设计蛋白质

比如从生物学或是医学角度去了解蛋白质在进化过程中的作用,哪种酶可以有效降解塑料,或者哪种蛋白对于某种疾病能够起到重要作用等。这就使大家能够解决很多相关的重要问题,然后进行更进一步的研究。当然预测结果没有实验解析这么准,很多情况下仍然需要实验结构来证实。另外大卫·贝克发展的蛋白质设计方法,可以制造出在自...

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...

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...

“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...

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

DNA与蛋白质相结合是生物学中许多关键生物过程的基础,包括DNA转录、复制、表达等环节。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...

质谱技术揭秘蛋白质:从结构到功能的深度解析

质谱技术可以帮助我们研究蛋白质的修饰,如磷酸化、甲基化、糖基化等(www.e993.com)2024年11月3日。通过质谱分析,我们可以确定修饰位点和修饰类型,从而了解修饰对蛋白质功能的影响。4.蛋白质结构研究:质谱技术与其他结构生物学方法(如X射线晶体学和核磁共振)结合,可以用于蛋白质的结构研究。质谱数据可以提供关于蛋白质的碎片离子和氨基酸序列的信息...

深入解析蛋白质表征研究的实验步骤

步骤三:质谱分析质谱分析是蛋白质表征研究中常用的技术手段之一。通过质谱仪的高精度测量,可以得到蛋白质的分子质量和组成。质谱分析可以通过不同的方法,如质谱图谱、质谱成像等,对蛋白质进行全面的表征。同时,质谱分析还可以用于检测蛋白质的修饰和变异,为蛋白质结构鉴定提供重要的信息。

重磅突破!AI 填补蛋白质设计一大空白,或揭秘癌症、痴呆症发病机制...

自20世纪60年代起,科学家们对蛋白质的研究就开始了,当时主要靠X射线和核磁共振(NMR)等传统技术来解析其结构。随着对蛋白质生物化学机制认识的深化和计算技术的迅猛进步,研究者们开始转向计算方法来预测蛋白质的结构。2016年,许锦波团队开创性地将深度残差网络(ResNet)运用于结构预测,显著提升了蛋白质残基接...

不只是AlphaFold!一文读懂蛋白质折叠的前世今生:从“不可能”到...

Anfinsen假设,应该有一种方法可以根据氨基酸序列预测蛋白质的形状。这就是后来广为人知的蛋白质折叠问题。一旦多肽链组装完成,蛋白质就可以在千分之一秒内折叠成自己的结构——这让分子生物学家CyrusLevinthal感到困惑。在他于1969年发表的论文HowtoFoldGraciously中,他计算出,如果一个蛋白质要尝试每...

打破“反摩尔定律”成为可能,生物计算未来会有哪些颠覆性变革?

候选药物的发现,首先需要选择和确定药物的作用靶标,而靶标是一种与某个疾病密切相关的生物分子,蛋白质就是其中的一种;如果能对这类生物分子进行干预,就有机会治愈或缓解与它们相关的疾病。药物作用的靶标确定了以后,科学家们需要根据靶标的空间结构,来设计或者合成先导化合物——这类化合物可以是全新结构的化合物...