AlphaFold3迎来革命性进展!国内大佬手把手教授!|蛋白|蛋白质|多肽...
深度学习在蛋白质设计领域的前沿研究主要集中在蛋白质结构预测、蛋白质序列设计、蛋白质-蛋白质相互作用预测、蛋白质功能注释和蛋白质优化与筛选等方面。这些研究方向为开发新的功能性蛋白质和药物靶点提供了新思路,并在生物医学、药物研发和生物材料等领深度学习在蛋白质设计领域的应用被认为是当前的前沿研究方向之一,蛋白...
专访姚建华、杨帆:腾讯 AI Lab 为何瞄准单细胞蛋白质组学?
AlphaFold主要分析的是单个蛋白质的结构,例如蛋白质的折叠方式或几个蛋白质之间的相互作用,它关注的是单个蛋白质的三维结构,以及其功能和对人体细胞的作用。而我们的研究则是从另一个角度出发,分析细胞内所有蛋白质的表达模式。我们知道,人体有数以亿计的蛋白质,即使是单个细胞内也有成千上万的蛋白质。我们的目...
专访腾讯AI Lab姚建华、杨帆:腾讯 AI Lab 为何瞄准单细胞蛋白质组...
AlphaFold主要分析的是单个蛋白质的结构,例如蛋白质的折叠方式或几个蛋白质之间的相互作用,它关注的是单个蛋白质的三维结构,以及其功能和对人体细胞的作用。而我们的研究则是从另一个角度出发,分析细胞内所有蛋白质的表达模式。我们知道,人体有数以亿计的蛋白质,即使是单个细胞内也有成千上万的蛋白质。我们的...
NEJM综述:人工智能在分子医学中的应用
近期,通过隐藏马尔可夫模型和卷积神经网络的组合,预测蛋白质功能的能力也得到了改进。这种综合方法为360个以前未注释的人类参考蛋白质提供了功能预测,使标准蛋白质家族数据库的覆盖率提高了9%以上。在蛋白质组学领域,基于神经网络的AlphaFold(图3)是一项备受关注的深度学习应用。它在第13届和第14届关键蛋白质结构预测...
高考倒计时第20天复习计划
预测1(炎德·英才大联考2024届高三月考六)阅读下面的文字,完成1~5题。工程心理学、人因工程和工效学均诞生于20世纪二次大战期间,虽然它们具有各自独特的研究角度和重点,但是都分享“以人为中心”的共同理念。例如,工程心理学从人类认知信息加工角度为人机系统的优化设计提供心理学原理、方法及实证;人因工程和工效...
PRGdb:植物R基因数据库
该结构域存在于模式识别受体(PRRs)中作为跨膜蛋白,PRRs识别外部信号并导致第一层诱导防御(也称为pmp触发免疫或PTI)(www.e993.com)2024年7月25日。这些可以分为两大类:RLP,只包含LRR和跨膜结构域(TM);和RLKs,含有激酶(KIN)结构域。此外LRR结构域存在于NLR蛋白中,NLR蛋白还含有核苷酸结合位点(NBS)结构域。这些受体在细胞内引起更强大的免疫(...
最高人民法院知识产权法庭裁判要旨摘要(2023)
裁判要旨以数值范围限定组分含量的中药组合物专利中,说明书以临床实验数据证明其技术效果的,如本领域技术人员能够合理预期该组分含量范围内的药量增减不会改变临床实验数据所采用的技术方案的基本配伍关系和功效,则一般可以认定说明书公开充分。11.特定氨基酸序列限定的蛋白质发明专利权利要求能否得到说明书支持的判断...
2亿个AlphaFold预测结构中隐藏的蛋白质进化趋势
近日,日本理化学研究所研究科学家、集智科学家唐乾元等人,利用人工智能系统AlphaFold预测的蛋白质结构,通过统计物理分析,揭示出随着生物体复杂度的提高,生物体的基本组成单元——蛋白质分子在进化中所表现出的统计趋势。相关成果发表在分子生物学和进化生物学领域的知名期刊MolecularBiologyandEvolution。研究领域:...
ICLR 2023|初探AI拼图模型预测蛋白质复合物结构
直观上,神经网络模型需要从大量蛋白质复合物的结构(训练集)中学习这类拼图的几何、化学规律,从而可以去预测没有见过的(测试集)蛋白质复合物结构。实验表明,基于HMR的分子对接模型比当前深度学习SOTA[1]有更高的准确性,并且较传统分子对接方法提速100倍以上。接下来的3个章节将分别介绍黎曼流形分子...
蛋白质结构解析六十年
在1983年,冷冻蚀刻的烟草花叶病毒结构在电子显微镜结构下得到描述。两年后德国科学家JohnDeisenhofer等解析出了细菌光合反应中心,因此他们共享了1988年的诺贝尔化学奖。次年,两个课题组解析了HIV与复制相关的蛋白酶结构,对针对HIV的药物研发提供了理论基础。