AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构? | 返朴
这是蛋白质结构预测界的奥林匹克竞赛,来自世界各地的参赛团队会拿到未知结构的蛋白质的氨基酸序列,然后使用自己的算法预测其三维结构,最后和实验测定结果进行比较,相似度越高分数就越高。在这一年的比赛中,AlphaFold2取得了中位数分数92.4分(满分100分;90分以上被认为预测方法可与实验方法媲美)的高分预测结果,它预测...
AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构?
这是蛋白质结构预测界的奥林匹克竞赛,来自世界各地的参赛团队会拿到未知结构的蛋白质的氨基酸序列,然后使用自己的算法预测其三维结构,最后和实验测定结果进行比较,相似度越高分数就越高。在这一年的比赛中,AlphaFold2取得了中位数分数92.4分(满分100分;90分以上被认为预测方法可与实验方法媲美)的高分预测结果,它预测...
科学家开发的新型人工智能,创造出“自然界中不存在”的蛋白质
科学家随后指出,这些人工智能模型的预测存在局限性,蛋白质的预测需要得到验证。但是,这些方法仍然可以大大加快对蛋白质结构的搜索,因为另一种方法是使用X射线逐一绘制蛋白质结构,这种方法既慢又昂贵。然而,ESM3不仅仅是预测现有的蛋白质。利用从7710亿个独特的结构、功能和序列信息中收集的信息,该模型可以生成具有特定...
菲鹏数辉发布AI蛋白质动态构象模型DeepConformer
DeepConformer最具突破性的是以扩散模型(diffusionmodel)作为生成式AI框架,从蛋白质序列出发,直接预测蛋白质三维结构的多种动态构象和动态关联。这一预测方法仅通过公开的蛋白质结构数据库,就能训练出不依赖于分子动力学模拟的蛋白质构象数据,结果与分子动力学模拟结果相近。菲鹏数辉创始人兼首席科学官马步勇教授(右)...
AlphaFold3迎来革命性进展!国内大佬手把手教授!|蛋白|蛋白质|多肽...
ComputStructBiotech|深度学习用于蛋白质设计:从结构到序列与功能本课程围绕蛋白设计基础与前沿工作展开讲述,从蛋白结构的预测与优化到蛋白的从头设计进行深度教学,本课程主要面向有编程基础的学员,对基础知识进行详细讲解,并且会结合前沿文献讲解相关技术的应用。帮助学员们,通过本次培训学员将了解蛋白质设计的底层逻...
ML如何推动结构生物学的发展?哈佛用AI在最小尺度上研究人类发育
我们希望能够设计出一种抑制这种蛋白质的化合物,并有可能开发成一种可以减缓前列腺癌进展的成熟药物(www.e993.com)2024年7月25日。我们也在研究与自闭症等神经发育障碍有关的蛋白质。机器学习可以在这方面为我们提供帮助,因为我们用来预测蛋白质结构和蛋白质间相互作用的工具也可以预测小分子化合物如何与蛋白质结合。
“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
《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作用的能力,将拓展人们对生物过程的理解,并有望推动药物研发。
与AlphaFold3持平!国产抗体设计生成式AI大模型发布,能同时预测...
从评价数据到生成数据,AI的应用场景得到了极大的拓展。例如,在结构预测场景中,生成式AI能更快地采样到更多的构象;在蛋白设计场景中,生成式AI能更高效地探索蛋白空间,设计具有预期功能的复杂蛋白分子。扩散生成模型早期主要用于图像生成(近期也被用于三维视频的生成,如Sora)。百奥几何的核心团队,2021年起将扩散模型...
基于微环境感知图神经网络构建指导蛋白质定向进化的通用人工智能
因此,为了尊重氨基酸的空间关系,也就是旋转和平移等变性,应将对称性的归纳偏差纳入基于蛋白质结构的模型设计中。一种直接的方式是类似图片处理类任务中常用的预处理方法,对输入数据进行增强。对于结构数据来说,另一种方式是针对性地设计等变神经网络,把蛋白质图的节点特征、连接方式、以及三维坐标都输入进模型,通过一...
张勇团队开发机器学习方法预测不含内在无序区域的相分离蛋白
鉴于已知结构的蛋白质数量有限,现有的相分离蛋白预测方法只利用了蛋白质的序列特征,没有整合模块结构域的结构特征,预测结果强烈偏好于含有IDR的蛋白,对于不含IDR的相分离蛋白预测效果不佳。张勇教授团队开发了PSPire方法:首先使用训练数据集中蛋白质的AlphaFold预测结构作为输入,计算了这些蛋白质的序列和结构特征,并利用...