...颁给AI?万字专题详解:计算和人工智能颠覆我们对蛋白质的理解方式
1965年,蛋白质晶体学领域的先驱之一——戴维·菲利普斯(DavidPhillips)首先确定了溶菌酶的结构——这是我们的免疫系统用来攻击细菌的一种蛋白质。使用X射线晶体学方法,牛津大学的生物物理学家绘制出了蛋白质电子密度图谱,图中电子集中的区域可能包含一个原子。桑顿和同事将电子密度图谱打印到塑料薄片上,一张又一张...
Nature Methods:中国科大在蛋白质从头设计方法研究中取得重要进展
团队对SCUBA-D在多类蛋白质从头设计任务中的应用进行了实验验证。针对单体结构从头设计任务,团队对共计70条设计序列进行了实验表征,其中近80%的序列(53条)可溶表达,实验解析的16个高分辨晶体结构与目标结构高度一致(主链原子位置均方根位移在0.96到2.11??之间)。在小分子结合蛋白设计任务中,团队对非经典血红素降...
诺贝尔化学奖颁给DeepMind,AI是如何终结蛋白质研究的?
上:从左往右依次为SARS-COV-2刺突蛋白、新冠疫苗靶点;5-羟色胺受体、管控情绪与消化;血红蛋白、输送血液中的氧气;细胞因子、调节免疫防御。下:从左往右依次为胶原蛋白、让组织成型;萤火虫萤光素酶、发光;抗体、鉴别外来物质;胰岛素、调节血糖;淀粉酶、消化淀粉;瘦素、控制食欲。图源:RCSBPDB当谷歌的公关部门向...
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
物质运输(血红蛋白)、机械收缩(肌动蛋白)、机体免疫(抗体)等,进而参与几乎所有生命过程,如分子水平的DNA复制和转录、蛋白质翻译、物质与能量代谢等,以及细胞层面的精卵融合、细胞增殖和分化、细胞凋亡和坏死、细胞衰老和细胞通信等,其重要性不言而喻。
诺贝尔化学奖:人工智能终结了蛋白质研究吗?-虎嗅网
基于这一发现,Anfinsen提出了一个假设:应该有一种方法可以根据氨基酸序列预测蛋白质的结构——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,它们就能在千分之一秒内折叠成正确的结构,速度之快令分子生物学家CyrusLevinthal咋舌。在1969年发表的论文《如何优雅地折叠》(HowtoFoldGraciously)中,Levintha...
Cell:利用蛋白质组学破解细胞表明的通信语言
他们首先使用邻近标记(proximitylabeling)技术捕捉细胞内与teneurin相互作用的分子(www.e993.com)2024年10月16日。然后,他们利用蛋白质组学来识别这些蛋白质,并缩小了可能参与这一过程的蛋白质的范围。他们随后利用遗传学方法了解了这些候选蛋白如何与tenurin相互作用,从而确定了信号伴侣,并阐明了突触伴侣匹配背后的细胞和分子机制。
分析蛋白质功能结构域的策略和步骤
虽然计算方法可以提供有关蛋白质功能域的有用信息,但实验方法(如点突变、结构生物学研究或功能性测定实验)仍然是确认这些预测的关键。6.细胞位置和相互作用分析了解蛋白质在细胞中的位置以及它与哪些其他蛋白质相互作用,也是理解其功能的关键。百泰派克生物科技--生物制品表征,多组学生物质谱检测优质服务商...
蘑菇车联创始人朱磊:单节点数据质量与智能车应用需求是车路云网络...
AI科技评论:相较于LucaOne模型,LocaProt有哪些技术突破?贺勇:LucaOne是一个生物基础大模型,无差别对核酸与蛋白质进行表征。LocaProt是生物大模型的表征能力,针对特定任务(如寻找新病毒)进行优化的模型。LucaOne提供强大的基础表征,而LocaProt则解决具体的下游任务。
诺贝尔化学奖:人工智能终结了蛋白质研究吗?| 追问观察
基于这一发现,Anfinsen提出了一个假设:应该有一种方法可以根据氨基酸序列预测蛋白质的结构——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,它们就能在千分之一秒内折叠成正确的结构,速度之快令分子生物学家CyrusLevinthal咋舌。在1969年发表的论文《如何优雅地折叠》(HowtoFoldGraciously)中,Levintha...
诺贝尔化学奖:人工智能终结了蛋白质研究吗?_腾讯新闻
基于这一发现,Anfinsen提出了一个假设:应该有一种方法可以根据氨基酸序列预测蛋白质的结构——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,它们就能在千分之一秒内折叠成正确的结构,速度之快令分子生物学家CyrusLevinthal咋舌。在1969年发表的论文《如何优雅地折叠》(HowtoFoldGraciously)中,Levintha...