他开创了AI蛋白质结构领域,现在要做比诺奖更大的事

蛋白质分子的直径经常也就几纳米或者几十纳米,胰岛素只有51个氨基酸;助消化的胰蛋白酶有281个氨基酸;运氧气的血红蛋白有574个氨基酸;再大一点的有免疫系统用来对抗细菌病毒的抗体蛋白(1316个氨基酸),以及线粒体里提供能量的ATP合成酶(1125个氨基酸)。蛋白质是由氨基酸构成的。想象一下,你有20种不同形状和颜色的柔...

AI蛋白质折叠:在生命宇宙中漫游,远眺生物经济的流光

人类现在已知组成蛋白质的氨基酸有20余种,如果它们可以以任意顺序和长度链接、并折叠形成不同的蛋白质,那么理论上可能存在的蛋白质数量会达到约10^1300,比整个宇宙中的原子数量还要多很多倍,功能更是因此丰富而复杂。换言之,理想的情况下,如果我们可以测清氨基酸在组成蛋白质时折叠构成的三维结构,就可以了解清楚蛋白...

AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构?

在蛋白质结构预测领域,Folding@Home便是一项知名的“模拟派”项目,它由斯坦福大学教授VijayPande于2000年发起,联合全世界志愿者的计算机来构成一个超大的分布式计算机,它同时也是全世界第一台exaflops级别(每秒进行1018次双精度浮点数计算)的超级计算机。这样强大的算力使得Folding@Home能够对蛋白质折叠过程进行原子...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

第二种方法则从解离的脑组织中分离出OPCs,使用荧光抗体标记突触前蛋白,并通过流式细胞术对数万个OPCs进行分析。这两种方法大大提高了突触修剪的检测精度,并可应用于其他胶质细胞的研究。研究结果显示,OPCs在修剪突触时不仅是被动的,而是有选择地吞噬特定的突触。研究团队还发现,这些细胞可能在脑癌和阿尔茨海默病等疾...

2024 年诺贝尔化学奖:又又又双叒叕是 AI?

AlphaFold2方法预测的精度远远超过其他算法(图a),同时预测的结果和实验结果基本吻合(图b-d)|图源:Nature,2021.随后这个方法开始广泛应用到了生物学上,一发不可收拾。一是Deepmind开发的AlphaFold2算法,在短短几个月时间里,就把几十年结构生物学家解析的没解析完的蛋白质都解了:人体98%的蛋白质都...

深入解析蛋白质表征研究的实验步骤

质谱分析是蛋白质表征研究中常用的技术手段之一(www.e993.com)2024年11月3日。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。

AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构? | 返朴

事实上,自1970年代以来,通过实验方法来确定蛋白质结构在不断进步,精度不断提高,特别是冷冻电镜技术得到应用后,结构生物学得到了长足的发展。通过实验方法确定的蛋白质结构也被认为是标准答案。不过这些实验方法非常耗时耗力,据估计,用实验方法确定一个蛋白质结构需要10万美元和长达数月的时间[2]。因此,如果能设计一...

Cell | 结构之美:探索结构生物学的真相与幻象

作为一种先进的人工智能算法,AlphaFold2能够预测蛋白质的三维结构,其准确度令人惊讶。这一技术的成功应用,不仅为那些难以通过传统方法解析结构的蛋白质提供了新的希望,也为药物发现提供了新的思路。通过高精度的结构预测,研究人员可以更快速地识别潜在的药物靶点,加速药物设计和筛选过程。然而,尽管AlphaFold2的预测结果...

AI for Science突出重围:被海外巨头围剿的“中国OpenAI”

这恰恰是深势科技决心投入并试图引领中国产业去突破的问题。成立近六年时间,深势科技已经把当初那颗火种衍生为一套完整的产品框架。用多尺度建模、机器学习和高性能计算去解决微观尺度下的工业设计难题。这件事天然地适合药企、材料研发和科研机构,是真正有可能四两拨千斤的魔法工具。

深势科技推出蛋白质结构预测工具:完全开源,精度和国外相当

蛋白质是生命的物质基础,每个蛋白质的氨基酸链扭曲、折叠、缠绕成复杂的结构,想要破解这种结构通常需要花很长的时间,甚至难以完成。截至目前,约有10万个蛋白质的结构已经用实验方法得到了解析,但这在已经测序的数10亿计的蛋白质中只占了很小一部分。在蛋白质结构解析的几十年历史中,X射线晶体学、核磁共振波谱学...