从结构准确预测蛋白质功能,东北大学「CNN+GCN」统一框架

为了应对这些挑战,东北大学的研究人员从蛋白质结构出发,提出将卷积神经网络(CNN)和图卷积网络(GCN)结合成一个统一框架,称为双模型自适应权重融合网络(Two-modelAdaptiveWeightFusionNetwork,TAWFN),用于蛋白质功能预测。TAWFN在预测蛋白质结构功能方面表现出了良好的性能,优于现有方法。相关研究以「TAWFN...

诺奖得主引领,AI蛋白质药物从头设计 | Xaira Therapeutics

10月9日,瑞典皇家科学院宣布了2024年诺贝尔化学奖得主,该奖项授予了三位科学家:DavidBaker、DemisHassabis和JohnM.Jumper,以表彰他们在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域的重大贡献。其中,DavidBaker因为在计算蛋白设计方面的重大贡献分享了一半的奖金。来源:诺贝尔奖官网DavidBaker是华盛顿大学蛋白质设计研究所所...

AI蛋白质折叠:在生命宇宙中漫游,远眺生物经济的流光

2016年夏天,许锦波教授开发出的算法RaptorX-Contact,证明了深度残差卷积神经网络可以大幅度提高蛋白质结构预测的性能,并在当年的全球蛋白质结构预测比赛(CASP12)中,在蛋白质接触矩阵的预测上得分居首位,引发学界关注。在此之前,CASP的平均得分一直在30分左右徘徊,而许锦波教授的算法一举将纪录提升到了60分,实现了真正...

疫苗前沿 | 蛋白质纳米颗粒在疫苗研发中的应用

这些自组装的蛋白质纳米颗粒展示抗原分子的平台技术也逐渐成熟,在临床前研究中,蛋白质纳米颗粒可显著提高抗体对多种抗原,包括呼吸道合胞病毒(respiratorysyncytialvirus,RSV)融合前F蛋白、HIV-1的包膜蛋白、流感病毒血凝素(hemagglutinin,HA)和新型冠状病毒(severeacuterespiratorysyndromecoronavirus2,SARS-CoV-...

教科书式总结!颜宁团队结构生物学领域连发两篇重要成果

潘孝敬,深圳医学科学院特聘研究员,主要运用结构生物学、生物化学、生理学等手段,从事与重大疾病相关的膜蛋白的工作机理和药物作用机制的研究,目前开展的方向包括代谢疾病相关的膜蛋白以及肿瘤-免疫相关的蛋白的研究。潘孝敬博士在国际顶级学术期刊Science上以第一作者(含共一)发表文章5篇,以共通讯作者在PNAS,Natur...

AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构?

AlphaFold预测蛋白质基本原理图2是AlphaFold2深度学习模型架构示意图(www.e993.com)2024年11月8日。最左边的输入表示需要被预测结构的序列(inputsequence);旁边画了一个小人,代表人类的某种蛋白质。图2:AlphaFold2深度学习模型架构图丨图源:参考文献[5]接下来,这个输入序列被转换成两种不同的信息,传入后面的神经网络进行迭代和学习。第一...

茶杯的结构分几部分构成:详细解析与图片展示

氨基酸是普洱茶中的口沿重要成分之一。它是蛋白质的组成部分,对于人体的生长发育和维持生理功能至关重要。普洱茶中的氨基酸主要包括茶氨酸、天冬氨酸和丝氨酸等,它们具有抗疲劳和增强免疫力的作用。普洱茶中还含有丰富的微量元素,如锌、铁、镁、铜和锰等。这些微量元素对人体健起着重要的三部分作用,能够提高免疫力...

人体需要的7大营养素及营养配餐全总结

下面是它们的简要总结及详细介绍每种营养素的链接(点击标题可以直接进入):总介绍第一期:(图片来自微信公众平台公共图片库)1.蛋白质人体的重要组成成分,用于维修和建造身体组织,也是酶、激素和抗体的主要成分。肉类、鸡蛋、豆类、坚果和种子都富含蛋白质。

填补AlphaFold3空白,字节跳动提出物理引导的方法让蛋白质动起来

图5:在不同的力场引导(η)和序列条件(γ)下,WWDomain的采样构象的能量(左)和多样性(右)总结:通过物理信息引导向真实世界迈进现有的蛋白质结构数据库的构象多样性有限,相应的蛋白质结构预测模型及在此基础上衍生的生成扩散模型都往往只能预测折叠结构而缺乏预测整个构象空间的能力。

AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构? | 返朴

AlphaFold预测蛋白质基本原理图2是AlphaFold2深度学习模型架构示意图。最左边的输入表示需要被预测结构的序列(inputsequence);旁边画了一个小人,代表人类的某种蛋白质。图2:AlphaFold2深度学习模型架构图丨图源:参考文献[5]接下来,这个输入序列被转换成两种不同的信息,传入后面的神经网络进行迭代和学习。第一...