诺奖2024|专家解读:颁给蛋白质预测和AI实至名归,化学家还不会...
沈琦说。不过在他看来,AI在蛋白质结构预测领域还有很长的路要走。他认为,蛋白质结构预测的终极问题还未被解决,AI算法对我们彻底理解底层生物规律的帮助有限。AlphaFold一类的大模型本质是通过对已有的大量氨基酸序列和蛋白质结构数据的比对而形成概率预测,发现更有可能的结构,对于蛋白折叠过程背后的科学规律的认识还很...
因为一个“很难,很重要的问题”,我从计算机转向研究蛋白质
最右边的蛋白(朊蛋白)跟疯牛病有关系,这里显示了朊蛋白两种不同构型,左边的构型是正常的折叠状态,右边的是不正常的折叠状态。如果朊蛋白的折叠是右边这个形状的话,就会引起疯牛病。所以,蛋白质结构是个非常重要的问题。蛋白质由很多氨基酸通过化学键串在一起。这里我用一些小球去表示这些氨基酸,每种颜色的小球表示...
Nature Methods:基因变异与蛋白质功能的动态链接:G2P平台推动临床...
为此,研究者开发了“基因组到蛋白质”平台(Genomics2Proteinsportal,G2P,httpsg2p.broadinstitute/),这是一个用于将基因筛选输出与蛋白质序列和结构相连接的资源工具。该平台目前涵盖了20,076,998个遗传变异、42,413种蛋白质序列和77,923种蛋白质结构。(9月18日NatureMethods“Genomics2Proteins...
AI蛋白质折叠:在生命宇宙中漫游,远眺生物经济的流光
然而直到半个世纪后的1959年,英国生物学家马克斯·佩鲁茨(MaxPerutz)和约翰·肯德鲁(JohnC.Kendrew)使用当时新兴的X射线晶体衍射技术,分别对血红蛋白和肌血蛋白进行了结构探究,人类才第一次“看清”蛋白质分子的细节,二人也因此获得了1962年诺贝尔化学奖。在同一时期,美国生物化学家克里斯蒂安·安芬森(ChristianBoe...
AlphaFold3来了!全面预测蛋白质与所有生命分子相互作用及结构...
DeepMind推出了AlphaFoldServer平台,全世界的科学工作者都可以免费使用(非商业用途)这一全球范围内最精准的结构预测工具,只需点几下鼠标,就可以利用AlphaFold3预测蛋白质、DNA、RNA以及一系列配体、离子和化学修饰组成的结构模型。DeepMind表示,该平台为研究人员提供了一种便捷的方式来生成预测模型,无论他们是否拥有计算...
又一突破性成果!人工智能大模型预测蛋白质结构速度再次提高数百倍!
这是百度在生物计算领域的又一突破性成果,打破了AlphaFold2等主流模型依赖MSA检索的速度瓶颈,创新了新的人工智能训练方案,将蛋白结构预测速度平均提高数百倍,实现了秒级别的预测(www.e993.com)2024年11月3日。以门蛋白7et2_H(蛋白长度697)为例,用AlphaFold2预测其结构需要1280秒(超过21分钟),而HelixFold-Single只需要11秒,速度提高了115倍。
“阿尔法折叠3”来了,极大提升对蛋白质-分子结构的预测能力
阿尔法折叠3通过准确预测蛋白质、DNA的结构以及它们如何相互作用,改变对生物世界和药物发现的理解。图片来源:深度思维/IsomorphicLabs科技日报记者??张梦然《自然》8日报道了结构生物学最新进展——阿尔法折叠3的问世。它能以高准确率预测蛋白质与其他生物分子相互作用的结构。这种用计算机解析蛋白质与其他分子复杂相互...
专家解读诺贝尔化学奖,化学家还不会“失业”
来自谷歌公司的哈萨比斯和詹珀创造了AlphaFold系列算法,通过不断迭代,2020年诞生的AlphaFold2已经能够以超过90%的正确率通过氨基酸序列预测人类所知的2亿种蛋白质结构。而蛋白质计算领域的先驱者贝克除了创造多种预测算法外,更加开创了在没有现存蛋白质结构参考的情况下“从头设计”蛋白质的先河,为药物设计等领域作出了...
入选顶会ICML,清华AIR等联合发布蛋白质语言模型ESM-AA,超越传统SOTA
二级结构预测任务的性能比较由于ESM-AA基于现有的PLMs开发,该研究希望确定其是否仍然保留了对蛋白质的全面理解,从而通过使用二级结构预测(secondarystructureprediction)和无监督接触预测(unsupervisedcontactprediction)任务,测试蛋白质预训练模型在蛋白质结构理解方面的能力。
...药物研发新革命,AlphaFold3太强了!专家团队手把手教授AI蛋白质...
蛋白质-蛋白质相互作用预测:深度学习模型可以预测蛋白质和蛋白质之间的相互作用,从而帮助设计新的蛋白质复合物和抗体。蛋白质功能注释和预测:深度学习可以进行蛋白质功能注释和预测,识别蛋白质的功能域、结构域和功能位点等。这有助于预测蛋白质的功能和相应的生物学作用。