中国科学技术大学结合计算预测和设计揭示无序蛋白结构域的靶标...
中国科学技术大学结合计算预测和设计揭示无序蛋白结构域的靶标识别机制中国科大刘海燕教授、陈泉教授课题组与复旦大学王文宁教授合作,采用蛋白质结构预测、序列设计等计算手段与蛋白质互补分析和深度突变扫描、X射线晶体学、NMR等实验结合的方法,揭示了固有无序的4.1G蛋白C端结构域识别其固有无序靶标的结构机制。相关研...
谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...
2、结构生物学预测:通过对结构生物学数据进行深度学习,可以预测蛋白质结构、功能和互动。3、生物信息学数据集预处理:通过对生物信息学数据集进行深度学习,可以提高数据质量、减少噪声和缺失值,从而提高预测模型的准确性。八大最火课程01、深度学习蛋白质设计02、CADD计算机辅助药物设计03、AIDD人工智能药物发现与...
哈尔滨商业大学辛嘉英教授等:酚酸与蛋白质和碳水化合物相互作用
除了典型的非共价结合外,在特定条件下蛋白质-酚酸发生的共价相互作用是一种特殊的结合方式。与非共价相互作用相比,共价结合是不可逆的,其作用力强于非共价键,并且对蛋白质和酚酸的结构与功能具有很大的影响。Quan等研究表明酚酸苯环上相邻的羟基具有较高的反应活性,易在酶、碱性条件或金属离子作用下氧化形成醌或半醌,...
抗体亲和力增强17倍,百奥几何、复旦AI方法模拟细微蛋白质互作
这个结果是合理的,因为蛋白质语言模型所模拟的肽序列的「适应性」并不一定意味着与所有其他生物分子具有强结合力。例如,SARS-CoV-2刺突蛋白适应度的提高可能涉及对现有中和抗体的结合亲和力降低。另一个论点是,结构信息在构建准确可靠的蛋白质-蛋白质相互作用算法中起着关键作用。展望未来,GearBind的潜在应用不仅...
打破AlphaFold大模型局限,世界最大蛋白质相互作用数据集AlphaSeq...
其中,分子构象的灵活性会导致不可预测的结合模式,并且潜在的相互作用表面的组合数量也会爆炸。如果有足够的训练数据,模型也许能逐渐增强预测能力,应对问题的复杂性。然而,传统的PPI数据规模相当有限,比如今年1月刚刚发布的PDBbind+数据集,总共只包含3176个蛋白质-蛋白质复合物,远远无法满足生产级的蛋白质设计需求。
2024年中国蟹产业发展环境、重点企业分析及市场前景预测报告
公司融合定量分析与定性分析方法,用自主研发算法,结合行业交叉大数据,通过多元化分析,挖掘定量数据背后根因,剖析定性内容背后逻辑,客观真实地阐述行业现状,审慎地预测行业未来发展趋势,为客户提供专业的行业分析、市场研究、数据洞察、战略咨询及相关解决方案,助力客户提升认知水平、盈利能力和综合竞争力(www.e993.com)2024年9月16日。主要服务包含精品行研...
中国青年学者一作,最新AM综述:工程化蛋白质水凝胶用于仿生细胞支架
巧妙结合物理和化学交联策略以促进细胞对仿生支架的重塑性仍然是未来的挑战和发展方向。3)计算模型的整合在工程化蛋白质设计中具有巨大的潜力。未来的方向可能包括扩展多肽序列和结构的数据库,预测蛋白质交联网络的物理化学性质,从而实现高度可调节的水凝胶和功能特性。
Nature Methods | 突破传统方法:DeepPBS模型助力蛋白质-DNA相互...
DeepPBS可以应用于实验或预测结构,提取残基的可解释蛋白质原子重要性评分,并通过突变实验验证这些评分。转录因子在各种调控功能中起着关键作用,因此,了解蛋白质如何靶向特定DNA序列的机制至关重要。研究发现,结合机制包括精确的静电相互作用、脱氧核糖-苯丙氨酸堆叠、鸟嘌呤和精氨酸在大沟中的双齿氢键等。蛋白质-DNA...
《食品科学》:宁夏大学李亚蕾教授等:牛HSPA6蛋白特性分析及蛋白...
通过高级结构预测表明牛HSPA6蛋白是一种结构相对稳定的蛋白质。结合理化特性预测结果,都说明HSPA6为稳定性蛋白质。部分研究表明HSPA6蛋白在非正常环境条件下仍保持其生理功能,这与其自身结构和功能的稳定性密不可分。打开网易新闻查看精彩图片打开网易新闻查看精彩图片...
预测蛋白质-DNA结合特异性,南加州大学开发几何深度学习新方法
Rohs解释道:「DeepPBS是一种人工智能工具,它取代了高通量测序或结构生物学实验来揭示蛋白质-DNA结合特异性。」图示:DeepPBS框架的示意图。(来源:论文)该深度学习模型旨在捕捉蛋白质-DNA相互作用的物理化学和几何背景,以预测结合特异性,表示为基于给定蛋白质-DNA结构的位置权重矩阵(PWM)。DeepPBS跨蛋白质家...