更清晰,解析核酸、蛋白、细胞等结构,AI实现快速分子模式挖掘
MiLoPYP的可视化工具允许用户方便地探索和选择大量断层图像中频繁出现的粒子子集,并将其用作蛋白质定位模块的输入。由于原始的基于DoG的坐标通常精度较低,因此需要进行细化步骤来提高蛋白质定位的准确性。MiLoPYP的细化步骤以半监督方式进行训练,并生成一个概率热图,该图表示给定蛋白质在断层图像中每个体素中存在...
诺奖2024|为什么AI工程师预测蛋白质结构能获诺贝尔化学奖?
除了根据氨基酸序列预测蛋白质的结构——从线性的序列就能预测其折叠后的三维空间结构,人们在AI模型的帮助下,洞悉蛋白质结构的上述密码后,产生了更大想象力——创造具有新功能的蛋白质。这可能导致新的纳米材料、靶向药物、更快的疫苗开发、最小的传感器和更环保的化学工业。它也让我们更好地了解生命是如何运作的,包...
诺贝尔化学奖颁给DeepMind,AI是如何终结蛋白质研究的?
基于这一发现,Anfinsen提出了一个假设:应该有一种方法可以根据氨基酸序列预测蛋白质的结构——这就是后来广为人知的蛋白质折叠问题。一旦多肽链组装完成,它们就能在千分之一秒内折叠成正确的结构,速度之快令分子生物学家CyrusLevinthal咋舌。在1969年发表的论文《如何优雅地折叠》(HowtoFoldGraciously)中,Levintha...
2024化学诺奖专家解读:颁给蛋白质预测和AI实至名归,化学家还不会...
“对于蛋白质来说,序列上百分之几的差异可能就是完全不同的功能。现在的AI还做不到那么精确,仍然需要依靠实验观测去解析。”沈琦说。此外,对于蛋白质的动态结构以及蛋白质的相互作用,AI的表现也差强人意。“蛋白质在溶液中是动态的,彼此之间还会进行复杂的相互作用。另外,细胞中存在大量没有正常结构的‘天然无序...
David Baker:从头设计蛋白的“上帝之手 ”,极大地推动了蛋白质...
依靠传统的方法,蛋白结构解析成本高昂且需要耗费大量时间。如果蛋白质的结构仅由其氨基酸序列决定,那么理论上完全可以通过计算来预测它们的对应关系。人类基因组学计划成功后,理解每个基因和其对应的蛋白质功能成为整个生物学界的下一个大目标,于是很多生物信息学家和生化学家都加入了这一大浪潮中。一时间,很多实验室都...
Nature Methods:基因变异与蛋白质功能的动态链接:G2P平台推动临床...
API功能:G2P3DAPI允许通过基因、转录本、蛋白质序列和结构的标识符,实现从基因变异到蛋白质结构的无缝映射,从而帮助研究者分析变异对蛋白质功能的影响(www.e993.com)2024年11月3日。平台基于React.js前端和GoogleCloud后端架构,支持用户与广泛的数据资源交互。通过集成gnomAD(GenomeAggregationDatabase)、ClinVar和HGMD(HumanGeneMutationDat...
青科沙龙第118期 | Cell-叶绿体蛋白转运系统的结构与功能研究
利用冷冻电镜技术,团队试图解析这一超级复合物的结构,以确认马达蛋白的身份。从模糊的电镜图像中,闫浈团队初步推测,是TOC-TIC与Ycf2-FtsHi复合体共同组成了这一超级复合物。即,马达可能是Ycf2-FtsHi复合体。运用基因编辑技术以标签「牵」出复合物这一思路,闫浈实验室从拟南芥中纯化出内源性的Ycf2-...
AI“梅开二度”!诺贝尔化学奖花落DeepMind,85后获奖者诞生
人工智能对蛋白结构的预测将影响包括生物化学、细胞生物学、遗传发育、神经生物学、微生物学以及病理药理等在内的生命科学研究领域,提升人类对生命的理解。比如,通过蛋白结构预测就能查看人类遗传病中的每一个突变在相关蛋白结构里的具体位置,并推测出蛋白功能如何受到影响。然而,结构生物学家认为,AI仍然无法替代科学家...
专家点评Cell | 王继纵课题组/邓兴旺课题组合作解析植物光信号...
这项研究通过解析了模式植物拟南芥光激活态phyB-Pfr以及不依赖于光的组成型激活突变体phyBY276H分别结合下游信号分子PIF6的复合物高分辨率冷冻电镜结构,揭示了phyB基态(Pr)在光激活后,其光感应模块(PSM)从Pr状态下“头对尾”转变为Pfr状态下“头对头”二聚体。由于phyB-Pfr二聚体的不对称性,导致其仅一侧能够结合...
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...