2024化学诺奖接力青睐AI,蛋白质结构预测新工具获一半奖项
DeepMind为此成立了一个开展蛋白质结构预测的小团队,由于蛋白质空间结构的形成主要通过折叠(fold)方式完成,该团队开发的人工智能系统被命名为AlphaFold。AlphaFold的首次突破AlphaFold采用深度学习基础上的FM预测策略,共三个系统。首先是建模系统,利用神经网络和强大运算能力基于能量最低原理预测蛋白质内各氨基...
谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...
2.3蛋白及小分子表面图、静电势表示2.4绘制相互作用图及制作简单动画第二天同源建模1.同源建模原理介绍1.1同源建模的功能及使用场景1.2同源建模的方法2.Swiss-Model同源建模;2.1同源蛋白的搜索(blast等方法)2.2蛋白序列比对2.3蛋白模板选择2.4蛋白模型搭建2.5模型评价(蛋白拉曼图)2.6...
Phytomedicine | CETSA和TPP策略用于天然产物的靶点鉴定和药物...
简单地说,CETSA的工作流程包括以下步骤:(1)样品制备,包括活细胞、细胞裂解物或组织样品;(2)药物治疗时间;(3)短时梯度热激:随着温度的升高,与药物结合的蛋白相对稳定,而未结合的蛋白迅速变性沉淀;(4)细胞裂解(可选步骤):完整的细胞和组织需要裂解;(5)通过高速离心或过滤从可溶性蛋白部分中去除细胞碎片和聚集体;和...
破局!独家中国版脓毒症(PSP)早检方案来了!
目前,菲鹏生物已完成胰石蛋白(PSP)化学发光试剂解决方案的开发,并在此基础上,应用机器学习/深度学习方法对其他相关临床信息、生物标志物数据进行特征选择(变量筛选),与胰石蛋白(PSP)构建出创新的胰石蛋白(PSP)+X联合诊断模型,进一步提升了综合临床诊断性能,实现了“1+1>2”的效果。菲鹏生物正在中国人群中开展广泛...
互作蛋白筛选的常用方法与检测技术
互作蛋白筛选的基本原理是通过检测蛋白质之间的相互作用,筛选出具有特定功能或潜在药物靶点的蛋白质。这种筛选通常通过构建蛋白质库和目标蛋白质的相互作用,并使用适当的检测技术来鉴定互作蛋白。互作蛋白筛选可用于发现新的蛋白质相互作用,研究蛋白质网络和信号传递途径等。
??研究蛋白质热稳定性的几种方法
差示扫描荧光法分为添加外源荧光染料与不添加荧光染料两种方式,都是利用加热使蛋白内部疏水基团暴露这一特点进行检测Tm值(www.e993.com)2024年10月16日。传统DSF经常使用350/330比值法来进行数据分析根据荧光源不同分为内源荧光DSF和外源荧光染料DSF。基于外源染料荧光的DSF其原理是利用能与蛋白内部疏水基团相互作用的染料为荧光源。蛋白质加热变性...
...一种基于宏基因组序列空间生成无参考的蛋白质家族的计算方法
在这里,我们提出了一种可扩展的计算方法,用于识别和描述宏基因组中的功能性暗物质。首先,我们从IMG/M的26931个宏基因组数据集中剔除了所有与IMG数据库中超过10万个参考基因组或Pfam匹配的基因,从而确定了新的蛋白质空间。接下来,我们将剩余的序列聚类为蛋白质家族,探索它们在分类学和生物群落中的分布,并在可能的...
利用LC-MS检测揭示生物样品中的差异蛋白表达
1.LC-MS的原理和步骤LC-MS(液相色谱-质谱联用)是一种将液相色谱和质谱技术相结合的分析方法。它主要包含以下几个步骤:1.1样品制备:生物样品(如细胞或组织提取物)需要经过蛋白质提取、消化和纯化等步骤,以获得蛋白质样品。1.2液相色谱:将蛋白质样品注入液相色谱系统,通过不同的色谱柱进行分离。常用的分离方式包...
...药物研发新革命,AlphaFold3太强了!专家团队手把手教授AI蛋白质...
:深度学习可用于预测蛋白质与蛋白质之间的相互作用,从而实现蛋白质和配体的高效率设计和筛选等。近年来发过哪些顶刊以及方向:Naturecommunications|使用基于结构的残基偏好进行蛋白质设计Naturebiotechnology|用于功能性蛋白质设计的机器学习Scientificreports|Deep-WET:一种基于深度学习的方法,使用具有加权特征的词...
蛋白质组学药物发现成果|μMap光催化临近标记支持小分子结合位点...
图1μMap光催化邻近标记法原理为了确认该方法的选择性标记能力,作者以牛碳酸酐酶(CA)为例,探究磺胺类抑制剂-铱催化剂偶联物(图2Asulfonamide-Ir(1))能否触发CA上邻近结合位点的选择性标记。将CA与BSA蛋白按照1:1混合,向中加入sulfonamide-Ir,随后加入带有生物素标签的邻位标记探针(图2ADiazirine-PEG3-bioti...