技术变革还是炒作噱头?AI for Bio到底能做什么|AI驱动科学

AlphaFold2是由DeepMind于2022年发布的蛋白质结构模型,给定一段蛋白质的氨基酸序列,该模型可以预测其结构。(这是一个免费平台,可用于非商业研究。)该模型经过数十万个已知蛋白质序列和结构的训练,计划预测43.8%人类蛋白质序列中超过四分之三的结构[2]。AlphaFold2不是第一个蛋白质结构预测模型,但在最近的蛋白质结构...

人生速通传说:博士毕业后,7年就拿诺贝尔奖!

90年代末期,贝克实验室开始开发计算机软件Rosetta,这个软件成功预测了氨基酸序列如何折叠成最终的蛋白质构型。贝克随后意识到,它可以反过来用——从蛋白质结构反向推出氨基酸序列,从而让从头设计蛋白质成为可能。正是这个想法引领他获得了诺贝尔化学奖。每个人都能参与研究贝克是徒步爱好者,他在一次徒步旅行中想到:可以让...

从计算机跨界生物学,坐了10年冷板凳后,他开创蛋白质预测新范式

然而，许锦波曾向媒体解释，这种方法存在两个弊端：“第一，一个蛋白质是一个非常大的体系，由成千上万个原子组成，对应一个非常巨大的搜索空间，构型是千变万化的。”另外，“虽然说大家普遍接受蛋白质折叠到最小能量状态，但能量函数到底是什么样的？我们本身就对能量函数的理解还不是特别好。”于是，2006年，许...

大模型落地应用观察:难点与破局|算法|宇宙|模态|序列_网易订阅

但科学家若想通过计算氨基酸分子间的相互作用来预测其折叠方式,则要穷尽所有可能的蛋白质构型,需要的时间将超过整个宇宙的年龄。“现在通过使用AI技术,可以在很短的时间内精确算出蛋白质的三维构象,科学家们还在进一步探索运用AI根据特定的功能需求设计自然界不存在的蛋白质或改造已有的蛋白质。”计算生物学家、分子之...

AI蛋白质折叠:在生命宇宙中漫游,远眺生物经济的流光

就此,深入广阔无垠的蛋白质世界、揭开更多的生命奥秘,成为生命宇宙探索的一个清晰的航向。进入二十一世纪,机器学习逐步成为计算机科学的重要研究方向,也开始影响蛋白质结构研究。传统的机器学习方法是直接把蛋白质的氨基酸序列映射到一个三维构型上去,结果略优于基于物理或统计的方法,但并没有得到本质上的改变。

科技自立自强之专家说|许锦波:望向生物产业下一站

目前地球上已知的蛋白质约有两亿种,每一种蛋白质都有独特的空间结构(www.e993.com)2024年11月8日。自然界经过漫长的生命进化过程,蛋白质分子在瞬息间就能自发完成整个折叠过程。但科学家若想通过计算氨基酸分子间的相互作用来预测其折叠方式,则要穷尽所有可能的蛋白质构型,需要的时间将超过整个宇宙的年龄。

??研究蛋白质热稳定性的几种方法

蛋白质在一定的物理和化学条件(加热、加压、脱水、振荡、紫外线照射、超声波、强酸、强碱、尿素、重金属盐、十二烷基硫酸钠)下,其空间构象容易发生改变而失活,因此研究蛋白的构象和构型变化对其应用有重要的价值。蛋白质的变性作用主要是由于蛋白质分子内部的结构被破坏。天然蛋白质的空间结构是通过氢键等次级键维持的...

生命演化偏爱单一手性:为何蛋白质几乎都是“左撇子”?

如:生命的遗传密码DNA和RNA都呈现右手性;而生命的重要组成“元件”——蛋白质,则大多呈现左手性(甘氨酸无手性),就是我们常说的“左撇子”(图3)。生命体表现出的这种同类型分子中某一种手性构型占大多数的情况,通常被称为“同手性”(homochirality)。

为什么说想了解AI+合成生物学,必须先搞懂蛋白质?

常见的生物元件包括催化酶、转录因子、转运蛋白、蛋白支架等,看似迥异却有一个共性。这些功能元件都是蛋白质。01蛋白质三维结构一道世纪难题细胞里中的DNA和RNA记录了我们的遗传信息,但真正在细胞里面执行功能的是蛋白质。如何执行功能?蛋白质在细胞里会折叠成固定的三维构型,这个三维结构决定了它的功能。

从预测模型到真实结构—直接法在蛋白质晶体结构解析中的新应用 |...

高精度结构预测工具AlphaFold的出现,使得科学家可以通过计算机直接窥探生命基本物质—蛋白质及其复合物的基本构型,这就为蛋白质功能的研究、药物的筛选、以及蛋白质的从头设计,提供了不可估量的帮助。然而,预测从来不可能脱离实验而单独存在,特别是对于一些困难的案例,如超大复合物、长螺旋结构等,如何迈过这万里长征的最后...