...颁给DeepMind哈萨比斯和大卫·贝克等三位,表彰蛋白质结构预测...

它能将蛋白质结构有关的物理知识和生物学知识结合起来,通过融入深度学习算法,根据氨基酸序列来对蛋白质结构进行高精度的预测。2020年,DeepMind让AlphaFold2参加有着生物计算领域“奥运会”之称的结构预测的严格评估比赛。AlphaFold赢得了这场竞赛,并成为第一个能准确预测蛋白质三维结构的机器学习算法。如前所述,AlphaFo...

诺贝尔化学奖给了预测蛋白质的哈萨比斯等,是AI for Science,物理...

第二项发现涉及蛋白质结构的预测。在蛋白质中,氨基酸以长链的形式连接在一起,并折叠形成三维结构,这种结构对蛋白质的功能起着决定性作用。自20世纪70年代以来,研究人员一直试图从氨基酸序列预测蛋白质结构,但这项工作出了名的困难。然而,四年前出现了一个惊人的突破。2020年,哈萨比斯和江珀推出了一个名为AlphaFold...

AI蛋白质折叠奠基人许锦波:AI蛋白质技术抵达规模化应用临界点

相比蛋白质结构预测,蛋白质设计是一个更加困难的问题。第一,蛋白质序列空间非常大;第二,基于特定功能设计蛋白质,需要对蛋白质结构、功能的深入理解;第三,产业界对蛋白质的需求复杂多样。业内较为知名的蛋白质设计方法包括华盛顿大学DavidBaker团队推出的蛋白质序列设计方法ProteinMPNN和蛋白质主链生成模型RFDi...

因为一个“很难,很重要的问题”,我从计算机转向研究蛋白质

所以,我们需要另外想出方法去获得定蛋白质的三维构型,这也是为什么我们想做蛋白质结构预测——我们想通过计算技术去把蛋白质的三维结构给算出来,而不是用实验仪器测出来。计算机预测蛋白质结构这个问题本身的定义很简单:假设我们有了一个蛋白质的氨基酸序列,能不能把它输入到计算机里面去,让计算机输出每个原子的三维坐...

实现蛋白质动态对接预测!上海交大/星药科技/中山大学等联合推出...

(2)取样大量蛋白质构象变化的能力;(3)处理蛋白质构象变化的范围;(4)预测隐蔽性口袋实现动态对接的能力;(5)抗生素基准测试中的筛选性能。DynamicBind优于传统对接方法和基于深度学习的刚性对接方法在测试期间,研究人员并没有使用全息结构作为输入,并且假设全息蛋白质构象不可用,仅使用AlphaFold预测的蛋...

基于171种猴痘病毒蛋白质的完整单点突变图谱,探索潜在疫苗及药物...

研究团队利用ProteinGym(v1.0.0)数据集确定了两种最佳病毒蛋白突变效应预测算法ESCOTT和iGEMME,基于其重建了171种MPXV蛋白的完整单点突变图谱;并通过Colabfoldv1.5.5生成了输入多序列比对(MSA)和蛋白质结构,并使用pLDDT等方法评估了结构质量(www.e993.com)2024年11月3日。特别地,该研究提出了一种名为“平均基因突变敏感性(AGMS)”的新指标,...

诺贝尔化学奖是AI for Science,物理奖是Science for AI

它包含了新颖的α螺旋和β折叠的组合方式,这种排列在自然界中从未被发现过。虽然使用了常见的二级结构元素(α螺旋和β折叠),但它们的三维空间排布是全新的。3.突破意义证明了我们可以设计出自然界中不存在的蛋白质结构。表明蛋白质设计不必局限于模仿自然蛋白质。

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,基于能量优化的计算方法虽然在一段时间内取得了一定成果,结果却始终无法令人满意,预测出来的结构离实验技术测出来的结果相差非常远。究其原因,一方面蛋白质是一个非常大的体系,由成千上万个原子组成,对应一个非常大的搜索空间,构型是千变万化的;另一方面,虽然研究者普遍接受蛋白质折叠到最小能量状态,但对于“能...

【中原医药】血制品行业深度分析:血制品板块前三季度财报回顾及展望

随着我国医疗水平的发展、全民健康意识的加强、居民生活水平的提高,各类血液制品产品均具有增长空间,其中免疫球蛋白及凝血因子类产品具有较大增长潜力。根据北京欧立信调研中信预测,预计到2030年我国血制品市场规模将达到950亿元。我国血制品市场潜力较大。4.2.千吨级上市企业采浆量占全国5成以上,未来集中度有望进一步提...

揭示蛋白质结构谜团:圆二色谱计算二级结构的方法与意义探析

蛋白质的二级结构是指由α-螺旋、β-折叠等基本结构单元组成的局部结构。它是蛋白质结构中的重要组成部分,直接影响蛋白质的稳定性、功能和相互作用。2.二级结构的意义蛋白质的二级结构对于研究蛋白质的功能、相互作用和结构演化具有重要意义。通过准确地确定蛋白质的二级结构,我们可以了解蛋白质的折叠方式、稳定性以...