AI因“破坏性创新”获诺贝尔化学奖:摧毁了冷冻电镜测定蛋白质结构...

02传统研究蛋白质结构的方法需通过繁杂的实验,如冷冻电镜技术,但AI预测蛋白质结构技术使其意义大打折扣。03AI预测蛋白质结构技术已破解几乎人类目前已知的超过2亿种蛋白质结构,大大推进了人类对基本生命过程的理解。04另一方面,冷冻电镜研究将从探索型研究转化为验证型研究,有其存在的价值。05事实上,各个学科都在...

AI再问鼎诺贝尔化学奖!48岁DeepMind创始人因蛋白质结构预测摘桂冠

Baker团队首先绘制了一种全新结构的蛋白质,然后利用名为Rosetta的软件计算出能够产生所需蛋白质的氨基酸序列。Rosetta先搜索数据库中所有已知的蛋白质结构,寻找与目标结构相似的短蛋白质片段;随后,软件利用蛋白质能量图的基本知识,优化这些片段,并提出了最终的氨基酸序列。为了验证软件的效果,Baker的研究小组将设计的氨...

色氨酸荧光法原理

色氨酸荧光法在生物化学研究中有着广泛的应用。例如,在蛋白质研究中,色氨酸荧光法可以用于测定蛋白质中色氨酸的含量,从而了解蛋白质的结构和性质。在医学领域,色氨酸荧光法可以用于检测生物样品中色氨酸的含量,进而评估人体的营养状况或疾病状态。在食品科学中,色氨酸荧光法可以用于检测食品中色氨酸的含量,以评估食品的...

2024年诺贝尔化学奖揭晓,花落AI蛋白质设计/结构预测

北京时间10月9日下午5点45分许,2024年诺贝尔化学奖揭晓。美国科学家DavidBaker获奖,以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献;另一半则共同授予英国科学家DemisHassabis和JohnM.Jumper,以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。2024年的诺贝尔奖单项奖金为1100万瑞典克朗,与2023年持平,合人民币744.117万元。

2024年诺贝尔化学奖揭晓!揭开蛋白质折叠的秘密

当地时间10月8日,瑞典皇家科学院宣布,将2024年诺贝尔化学奖授予三位科学家,一半奖金授予戴维·贝克(DavidBaker),以表彰他在“计算蛋白质设计”方面的贡献,并将另一半奖金授予德米斯·哈萨比斯(DemisHassabis)和约翰·江珀(JohnM.Jumper),以表彰他们在“蛋白质结构预测”方面的贡献。

AlphaFold技术距离解决药物发现核心问题还有多远

蛋白质结构测定的挑战蛋白质结构在水溶液中可以呈现多种构象,并且在与其他分子相互作用时发生结构变化(www.e993.com)2024年11月10日。捕捉和理解这些动态变化对于揭示蛋白质的功能至关重要,然而技术水平的不足会从很大程度上限制蛋白质结构解析的准确率蛋白质结构测定是生物学和生物医药研究中的一个重要领域。虽然X射线晶体学、核磁共振(NMR)和...

新技术助力蛋白质二级结构测定领域拓展

首先,X射线晶体学需要获得蛋白质的高质量晶体才能进行结构测定,而有些蛋白质很难获得高质量晶体,限制了该方法的应用范围。其次,NMR技术对于大分子蛋白质的结构测定也存在困难,因为大分子的NMR谱图往往非常复杂,解析困难。此外,传统方法通常需要大量的蛋白质样品和较长的实验时间,限制了其在高通量研究中的应用。

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。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...

不可思议!诺奖得主David Baker的Binder亲和力有多强?

2)与S蛋白的RBD结构域对接来设计(方法2)图A为方法1示意图,图B为方法2示意图技术路线如下:*AHB1亲和力高,但是稳定性差,通过AHB1结构再进行一次设计与筛选,获得AHB2前体。Octet亲和力测试:AHB1前体的动力学测定(uM级别亲和力)AHB2的动力学测定(nM级别亲和力)...

人工智能再受青睐!2024年诺贝尔化学奖揭晓

可以说,贝克、哈萨比斯和江珀的工作开辟了生化和生物学研究的新时代,我们现在可以用以前无法想象的方式预测和设计蛋白质结构。当然,如果没有结构生物学家的努力,上述进展不可能实现。他们为蛋白质数据库提供了大量实验确定的蛋白质结构。这些数据是数十年蛋白质结构测定研究的结果,为今年获奖者在蛋白质设计和结构预测...