2024年诺贝尔化学奖:蛋白质设计与结构预测革新生物学范式

而AlphaFold2能够直接从蛋白质的氨基酸序列中预测蛋白质的3D结构,并且达到原子级精度,被认为解决了困扰人类50年历史的蛋白质折叠挑战,迅速推进了人类对基本生物过程的理解,并促进药物设计。2018年,DeepMind官宣了旗下AlphaFold。初亮相时,它在第13届“蛋白质结构预测奥运会”CASP比赛中,成功预测了43种蛋白质中2...

超越蛋白质结构,全面预测蛋白质与所有生命分子相互作用

下图展示了AlphaFold3对RNA修饰蛋白复合物的结构预测,该复合物包含一个蛋白质(蓝色)、一条RNA链(紫色)和两个离子(黄色),预测结果与真实结构(灰色)非常吻合。下图展示了AlphaFold3对一种分子复合物的结构预测,该复合物包含一种酶蛋白(蓝色)、离子(黄色球体)和单糖(黄色),预测结果与真实结构(灰色)非常吻合。这种酶...

他们破译了蛋白质的结构之谜

根据瑞典皇家科学院发布的新闻公报：“大卫·贝克成功地完成了几乎不可能完成的任务，即构建了全新的蛋白质类型。戴米斯·哈萨比斯和约翰·江珀开发了一种人工智能模型，解决了一个50年未解的问题：预测蛋白质的复杂结构。”大卫·贝克在哈佛大学学习的是哲学和社会科学专业，后来探索细胞生物学，对蛋白质结构着迷。1993...

2024诺贝尔化学奖解读:他们破译了蛋白质令人惊叹的结构之谜

在蛋白质中，氨基酸以长链的形式相互连接，形成三维结构，这是蛋白质功能的关键。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，但这被认为是极其困难的。然而，四年前由戴米斯·哈萨比斯和约翰·江珀实现了一个惊人的突破。戴米斯·哈萨比斯其实是从游戏领域“跨界”来到化学领域。出生于1976年7月...

[人民日报]我国科学家建立蛋白质设计新途径

目前能够折叠成稳定三维结构的蛋白质几乎都是天然蛋白质,其氨基酸序列是自然进化形成的。而蛋白质设计是人工指定蛋白质的氨基酸序列,使其具有预期的三维结构和功能。迄今为止,有实验验证的设计方法只有一两种,但成功率低,极大阻碍了蛋白质设计的广泛应用。刘海燕研究组建立了一种全新的统计能量函数,用于蛋白质设计,...

??研究蛋白质热稳定性的几种方法

蛋白由α螺旋和β折叠构成,α螺旋和β折叠在红外和紫外光段有特异的光吸收(www.e993.com)2024年11月25日。蛋白质对左旋和右旋圆偏振光的吸收存在差异,利用远紫外区(190~260nm)的光谱特征能够快速分析出溶液中蛋白质的二级结构,进而分析和辨别出蛋白质的三级结构类型,变温过程中测量蛋白等物质的圆二色谱,能反映其随温度升高结构变化的趋势。此外,...

AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构? | 返朴

的血红蛋白是蛋白质;帮助我们消化食物的消化酶是蛋白质;胰岛素、甲状腺素等激素是蛋白质;参加免疫反应的抗体也是蛋白质……据估计,人体内至少存在2万种不同类型的蛋白质,这些蛋白质的结构和功能千差万别,但构成它们的基本元素是一样的——由20种氨基酸通过不同的排列组合而构成,譬如胰岛素就是由16种、51个氨基酸...

单模型斩获“蛋白质突变预测”榜一,西湖大学提出基于结构词表方法

因此研究人员使用了一种简单而有效的结构嵌入方式:将结构词表和氨基酸词表计算笛卡尔积(即两两组合),形成新的结构感知词表。这样对于蛋白质的每个位点,其氨基酸类型和对应的局部结构都能组合成新词表中的某个元素,从而让模型同时考虑到蛋白质的序列与结构信息。

《自然》重磅!AlphaFold 3不止预测蛋白质结构,还可以…

AlphaFold3是一种采用神经网络架构的生成式AI模型,该神经网络架构建立在定制化Transformer架构之上,并使用扩散模型以生成输入系统中每个原子的位置。该模型以蛋白质数据库(PDB)中的全球分子结构数据为基础,对其中99%以上已知的生物分子复合体进行分析。PDB记录了科学家通过不同方法(如X射线晶体学和冷冻电子显微镜)精心测...

David Baker:可预测所有生物分子,生成具有高级结构的蛋白质

公开资料显示,AlphaFold是DeepMind推出的蛋白结构预测工具;RoseTTAFold是DavidBaker实验室推出用于预测蛋白质结构的深度神经网络,RFdiffusion则是该实验室推出用于从头构建全新蛋白质的生成式AI工具。这些工具专注于蛋白质的氨基酸构建模块,而非捕获蛋白质如何与其他生物分子相互作用。