沃信:实验室多通道超声波细胞破碎仪 萃取提取分散机器产品科普
例如,在奶制品加工中帮助打破脂肪球,使奶制品更均质;在提取植物提取物时提高提取效率。环境保护:在废水处理中帮助分解有机物,降低污染物浓度。四、使用注意事项样品准备:确保样品均匀分散在容器中,避免形成气泡。仪器设置:根据实验需求合理设置超声波细胞破碎仪的工作参数。控制参数:避免过高或过低的功率以及过长...
实验与培训丨本刊好文:指向科学思维发展的情境化探究实验设计...
此外,问题3)从实验设计的一般原则出发进行设问,部分学生观察到紫色颜色深、无砖红色沉淀,则主观上认定其“蛋白质含量高而含糖量低”,实际上此实验缺乏对照,且对“高”“低”的判断标准仅停留于主观意识层面,可引导学生补充对照组完善实验,甚至鼓励学生学习其他定量检测还原糖和蛋白质的新方法来进行后续拓展探究。
北京天坛医院荣获第十届全国大学生基础医学创新研究暨实验设计...
基础医学创新研究暨实验设计论坛是全国基础医学教育领域影响力最大的大学生创新设计展示活动和基础医学学科竞赛平台之一。本次获奖项目“基于蛋白质组学神经外科术后细菌性脑膜炎标志物的筛选、验证及开发”,聚焦神经外科术后细菌性脑膜炎(PNBM)缺乏早期诊断标志物的痛点,通过蛋白质组学技术筛选出可用于PNBM诊断、鉴别...
重磅突破:AI 填补蛋白质设计一大空白,或揭秘癌症、痴呆症发病机制...
这项研究不仅在理论上提出了新的设计方法,还通过实验验证了设计的IDPs变体,并使用机器学习模型来预测IDPs的集合属性,为计算蛋白质设计提供了新的工具,或将帮助我们了解多种神经退行性疾病(如阿尔茨海默病、帕金森病、肌萎缩侧索硬化症)和多种类型癌症的发病机制,以及促进新药的发现和生物材料的开发。相关研究...
打破AlphaFold大模型局限,世界最大蛋白质相互作用数据集AlphaSeq...
出乎意料的是,AlphaSeq的原理是利用了酵母细胞的配对过程。酵母细胞由两种类型的配子:MATa和MATα,它们在自然界中能够寻找到彼此并融合成为二倍体细胞。这个过程就是由MATa细胞上的Aga2蛋白和MATα细胞上的Sag1蛋白所介导的。当这些蛋白质相互作用时,它们会导致细胞粘在一起,促进配对并形成二倍体细胞。AlphaSeq...
重磅突破!AI 填补蛋白质设计一大空白,或揭秘癌症、痴呆症发病机制...
这项研究不仅在理论上提出了新的设计方法,还通过实验验证了设计的IDPs变体,并使用机器学习模型来预测IDPs的集合属性,为计算蛋白质设计提供了新的工具,或将帮助我们了解多种神经退行性疾病(如阿尔茨海默病、帕金森病、肌萎缩侧索硬化症)和多种类型癌症的发病机制,以及促进新药的发现和生物材料的开发(www.e993.com)2024年9月7日。
中科院计算所团队提出CarbonNovo,基于AI进行蛋白质结构从头设计
2)基于networkrecycling技术,CarbonNovo首次将蛋白质语言模型引入蛋白质结构设计任务,以利用海量天然蛋白质序列数据包含的先验信息。3)CarbonNovo采用多种技术,以提高结构-序列联合生成模型的训练和推断效率,例如多阶段训练策略和用于序列采样的离散M-HLangevin算法。
AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构? | 返朴
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...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
通过这一数据集训练的AlphaBind模型,能够预测具有不同结合特性的蛋白质序列,从而为药物开发和蛋白质设计提供支持。此外,AlphaSeq实验平台还具备高效的大规模数据收集能力,每月可执行数百万次PPI结合亲和力的测量。A-AlphaBio的创立不仅基于华盛顿大学教授DavidBaker团队的前沿研究,还得到了包括64.1M美元融资在内的多方...
专注AI蛋白质设计与优化,「途深智合」获数百万元天使轮融资|36氪...
36氪了解到,蛋白质性能的提升是降低成本的重要方式。传统蛋白质的设计一般通过冷冻电镜、高通量筛选、传统定向进化等实验和理性设计方式实现。这类传统设计方法存在成功率低、耗时长、成本高和通用性差的问题。新一代方法将人工智能技术运用到蛋白质设计中,大大提高了设计效率。「途深智合」介绍称,公司自研的Protein...