普林斯顿王梦迪团队提出蛋白水印方法,助力AI蛋白版权保护与安全

在实际应用中,恶意用户可能对带有水印的蛋白质结构进行后处理或设计自适应攻击,以规避FoldMark的保护。研究人员考虑了三种常见的蛋白质结构后处理方法(如裁剪、旋转+翻译、添加噪声)和两种自适应攻击(如微调攻击、多信息攻击)。图示:FoldMark在后处理和自适应攻击下的表现。蛋白质后处理包括结构裁剪(保留整个序列...

从结构准确预测蛋白质功能,东北大学「CNN+GCN」统一框架

目前,许多方法都依赖于蛋白质序列进行预测,而针对蛋白质结构的方法很少。为了应对这些挑战,东北大学的研究人员从蛋白质结构出发,提出将卷积神经网络(CNN)和图卷积网络(GCN)结合成一个统一框架,称为双模型自适应权重融合网络(Two-modelAdaptiveWeightFusionNetwork,TAWFN),用于蛋白质功能预测。TAWFN在预测...

用BMI评估体重已经过时了,试试更准确的“圆度指数”吧!

控制食欲,能减少多余热量的摄入,一些小的改变有助增加饱腹感:早饭吃够蛋白质,如一个鸡蛋或一杯牛奶。午餐与晚餐之间可吃点水果或坚果。吃饭前先喝汤,每餐中要保证一定量的膳食纤维,如糙米、红薯、燕麦、鲜香菇等。若自身条件允许,可把锻炼的时间放在晚饭前进行,运动后喝点水,食欲就不会太强。如何让圆度...

DeepMind 推出蛋白质生成模型 AlphaProteo,有望加速人类对生物...

为了测试AlphaProteo,研究团队为不同的目标蛋白质设计了粘合剂。这一系统具有高度竞争性的结合成功率和同类最佳的结合强度。对于七个靶点,AlphaProteo在实验室中生成了候选蛋白,在实验测试中,这些候选蛋白与目标蛋白的结合强度很高。图|AlphaProteo成功生成粘合剂的七个目标蛋白质的预测结构图示网格。蓝色显示的是在...

DeepMind Alpha家族新成员:AlphaProteo蛋白质设计成功率破纪录

图示:AlphaProteo为其生成成功结合剂的七种靶蛋白的预测结构图。蓝色表示在湿实验室中测试的结合剂示例,黄色是蛋白质靶点,深黄色突出显示的是预期的结合区域。(来源:论文)对于一个特定靶标,即病毒蛋白BHRF1,在GoogleDeepMindWetLab中进行测试时,88%候选分子成功结合。根据测试的靶标,AlphaProteo结合剂...

Nature|Alphafold 3.0:AI 蛋白质预测器的升级

图示为7R6R-DNA结合蛋白：AlphaFold3预测的分子复合物中具有与DNA双螺旋（粉红色）结合的蛋白质（蓝色），与通过艰苦实验发现的真实分子结构（灰色）近乎完美匹配(www.e993.com)2024年11月8日。（图5）共价修饰(结合配体、糖基化、修饰的蛋白残基和202个核酸碱基)也可以通过AF3准确预测，包括对任何聚合物残基(蛋白质、RNA或DNA)的修饰。其...

制药新工具,多伦多大学团队重新设计参与基因治疗的关键蛋白质

使用变分自动编码器（VAE）框架来获得信息丰富且结构化的潜在空间，从而将离散的蛋白质序列空间转换为连续的空间，以便于采样和操作。编码器中使用了特殊的瓶颈注意模块，将由预训练模型生成的高质量氨基酸级嵌入映射到潜在空间。基于非自回归反卷积的解码器被设计用于从潜在变量重建序列。图示：ProteinVAE结构。（来源：...

Google DeepMind推出首个蛋白质生成模型AlphaProteo,加速人类对...

图|AlphaProteo成功生成粘合剂的七个目标蛋白质的预测结构图示网格。蓝色显示的是在湿实验室测试的粘合剂实例,黄色显示的是蛋白质目标,深黄色突出显示的是预期结合区域。对于病毒蛋白BHRF1这一特定靶标,在湿实验室进行测试时,88%的候选分子都成功结合。根据测试的目标,AlphaProteo粘合剂的结合强度平均比现有最...

DeepMind推出首个蛋白质生成模型,可设计高亲和力蛋白质

美东时间9月5日,DeepMind推出了一款名为AlphaProteo的机器学习模型,该模型可以设计高亲和力的蛋白质结合剂(ProteinBinder),由DeepMind蛋白质设计和湿实验室团队完成这项工作。蛋白质结合剂在结合癌症靶标;阻断病毒感染;调节免疫反应等方面表现出潜力。但传统的识别有效蛋白质结合剂的方法需要大量的实验室工...

科技与食物融合创新,玉环生物开3D大米新赛道

食叶草图示此外,食叶草本身也是一种高营养价值的植物,含有丰富的蛋白质、氨基酸、维生素、叶绿素、绿原酸、有益矿物质等营养成分。这些成分对人体健康有着诸多益处,如抗氧化、增强免疫力、降血糖等。食叶草所含的维生素和矿物质可能有助于补充人体所需的微量元素,促进健康。同时,食叶草还有助于促进消化,改善消化...