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
预测对了结构,但不等于明白了蛋白质折叠过程和原理。生物实验科学家也有不少看法:算出结构只是生物学规律发现的第一步;计算的多个models中,有时打分排序不准;开放AlphaFold2的server之后,使用效果不一定那么好;只是在已有蛋白质结构数据集上训练得到的模型,尚不能计算其它构象或其它类别的分子结构。还有关心这...
2024年诺贝尔化学奖:蛋白质设计与结构预测革新生物学范式
而AlphaFold2能够直接从蛋白质的氨基酸序列中预测蛋白质的3D结构,并且达到原子级精度,被认为解决了困扰人类50年历史的蛋白质折叠挑战,迅速推进了人类对基本生物过程的理解,并促进药物设计。2018年,DeepMind官宣了旗下AlphaFold。初亮相时,它在第13届“蛋白质结构预测奥运会”CASP比赛中,成功预测了43种蛋白质中2...
为什么AI工程师预测蛋白质结构能获诺贝尔化学奖?
除了根据氨基酸序列预测蛋白质的结构——从线性的序列就能预测其折叠后的三维空间结构,人们在AI模型的帮助下,洞悉蛋白质结构的上述密码后,产生了更大想象力——创造具有新功能的蛋白质。这可能导致新的纳米材料、靶向药物、更快的疫苗开发、最小的传感器和更环保的化学工业。它也让我们更好地了解生命是如何运作的,...
...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
如今AlphaFold出现,使得对很多蛋白预测的结果几乎已经达到了实验测定的精度,成为蛋白质结构研究中的强大工具。蒋超告诉记者,AlphaFold的算法机制和大数据模型的“喂养”相似,将已经被实验解析的那些蛋白质结构“喂”给AlphaFold,它就会“吐”出来还没有被实验解析的蛋白质结构。2020年底,AlphaFold被Science杂志评选为年度十...
...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
于是,安芬森假设,我们应该能找到一种方法,通过氨基酸序列来预测蛋白质的形状结构。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,蛋白质便能在千分之一秒内折叠成形,速度之快让分子生物学家塞勒斯·利文索尔(CyrusLevinthal)困惑不已。在他1969年发表的论文《如何优雅折叠》(HowtoFoldGraciously)...
人工智能助力破解蛋白质神奇结构密码——2024年诺贝尔化学奖成果...
江珀则是“深层思维”公司高级研究科学家,早年在美国芝加哥大学获得理论化学博士学位,研究方向为使用机器学习模拟蛋白质折叠(www.e993.com)2024年10月17日。2021年,《自然》杂志曾将他列入年度“十大科学人物”。“阿尔法折叠2”模型曾赢得有着生物计算领域“奥运会”之称的“蛋白质结构预测关键评估(CASP)”比赛,并成为第一个能准确预测蛋白质三维...
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
图1.用SCUBA-D模型进行蛋白质主链设计的原理(a)SCUBA-D可基于噪声或者用户定义的结构草图设计新主链结构,也可以基于给定的含功能位点的局部结构设计新的完整主链。(b)包含对抗损失函数的SCUBA-D模型架构。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...
诺奖得主David Baker学生沈浩署名文章:蛋白质设计究竟是什么?
这时,他灵机一动:既然计算整个蛋白质的折叠过于复杂,不如从局部肽段结构入手,看看能不能通过拼装搞定整个折叠过程。于是,贝克和他的团队将蛋白质数据库(PDB,ProteinDataBank)中的蛋白质打碎成小肽段,并通过随机插入组装的方法,用能量函数判断是否接受每一步,像搭积木一样,研发出了Rosetta蛋白质结构预测软件...
诺贝尔化学奖:人工智能终结了蛋白质研究吗?-虎嗅网
简单来说就是:我们能否根据最基本的信息——也就是蛋白质分子的一维分子编码——准确预测出其三维结构?蛋白质让人类细胞和身体保持活力和正常运转。由于蛋白质的结构决定了它的行为,因此成功解决这个问题将对我们了解疾病、研发新药和理解生命体的运作方式产生深远影响。
AI再度“爆冷”诺贝尔化学奖 知乎答主科普人工智能预测蛋白质结构
AI全面“入侵”本届诺贝尔奖,成为最大赢家。诺贝尔物理学奖颁发给GeoffreyHinton的原因是,其使用了统计物理学的工具来训练机器,为后续人工神经网络实现机器学习奠定了基础,而化学奖的两位获得者则是利用人工智能推动了科研的前进,借助AI模型AlphaFold2解决了一个已存在50年的难题:预测蛋白质的复杂结构。AlphaFo...