中国科学技术大学结合计算预测和设计揭示无序蛋白结构域的靶标...
中国科大刘海燕教授、陈泉教授课题组与复旦大学王文宁教授合作,采用蛋白质结构预测、序列设计等计算手段与蛋白质互补分析和深度突变扫描、X射线晶体学、NMR等实验结合的方法,揭示了固有无序的4.1G蛋白C端结构域识别其固有无序靶标的结构机制。相关研究成果以“Combinedpredictionanddesignrevealthetargetrecognition...
Cell Press Live:蛋白质结构与功能预测及设计
现有方法主要关注蛋白质序列、网络及结构数据,而忽视了蛋白相关文献信息。然而目前大约82%的SwissProt蛋白已拥有专家标注的文献信息。为此我们提出了一种基于深度信息检索的算法GORetriever。大量实验结果表明,GORetriever能显著提高蛋白功能预测性能。GORetriever也是我们开发的GOCurator的核心组件,GOCurator在最近的第五届大规...
...交大钟博子韬:极致利用数据,以原子精度预测所有生物分子结构...
在第二类Co-folding任务中(小分子和蛋白质结构都折叠),未知口袋位置、未知蛋白质结构(Nopocket,Nostructure),AlphaFold2+DiffDock结合预测的成功率降到了18%,另外,AlphaFold3达到了最高的76.4%成功率,这说明,AlphaFold3不仅预测准确,还无需依赖口袋和结构的先验知识。在第三类Traditionaldoc...
...等解读AI赋能的蛋白质结构与功能预测及设计丨Cell Press线上讲座
全世界最大的蛋白质数据库UniProt收录了大约2亿5千万蛋白序列,但是目前只有不到0.1%的蛋白质具有生化实验验证的基因本体(GeneOntology)功能标注。这凸显了开发高性能蛋白功能预测算法的重要性。现有方法主要关注蛋白质序列、网络及结构数据,而忽视了蛋白相关文献信息。然而目前大约82%的SwissProt蛋白已拥有专家标注的文献...
入选ACL 2024!实现蛋白质数据与文本信息跨模态解读,中科大王翔...
相反,蛋白质语言模型(PLMs)在蛋白质序列语料库上进行预训练,具有优秀的蛋白质理解与生成能力,但它的局限性同样显著——缺乏文本处理能力。如果能够融合PLMs与LM的优势,构建一种既能深入理解蛋白质结构,又能无缝对接文本信息的全新模型架构,将对药物研发、蛋白质性质预测、分子设计等领域产生深远的影响。然而...
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(www.e993.com)2024年10月5日。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...
突破性成果!人工智能大模型预测蛋白质结构速度再次提高数百倍!
2023年10月9日,国际顶级学术期刊《自然》旗下子刊《机器智能》发表了百度飞桨螺旋桨联合百图生科研发的文心生物计算大模型的一项成果,提出了全球首个开源、提供在线服务、无需MSA输入的蛋白结构预测大模型HelixFold-Single。这是百度在生物计算领域的又一突破性成果,打破了AlphaFold2等主流模型依赖MSA检索的速度瓶颈,创...
Nature Methods | 超过AlphaFold2精度,蛋白质互作结构预测新工具
但是,目前绝大多数AI算法都是通过对已知蛋白结构和基因进化关系的训练和学习来构造蛋白结构。而基因进化的信息主要是从现有基因序列的多序列比对(MSA)来获得。因此,这些AI算法的实际预测精度,往往受目标蛋白MSA的质量影响较大,尤其在同源序列较少的孤儿蛋白(orphanproteins)和蛋白质复合物上的表现并不尽如人意。
深圳湾实验室周耀旗:填补AlphaFold 2缺口,开启所有蛋白质结构的高...
目前该论文成果已经上线预印本网站bioRxiv,标题为《EffectiveHigh-AccuracyPredictionofProteinStructuresfromEasilyObtainableArtificialHomologousSequencesbyStructure-Stability-BasedSelection》(基于结构稳定性的筛选,从容易获得的人工同源序列中高效高精度地预测蛋白质结构)。
Nature子刊:百图生科宋乐团队开发新型蛋白质结构预测工具,不依赖...
近年来,基于人工智能(AI)的蛋白质结构预测技术在预测精度方面取得了长足的进步,在药物和疫苗领域显示出巨大前景。特别是,谷歌旗下公司DeepMind开发的AlphaFold2将蛋白质结构预测推向了一个新高峰。主流蛋白质结构预测工具严重依赖于从多序列比对(MSA)中提取的协同进化信息。MSA可以简单地看作是与靶蛋白链序列相似的...