准确率达0.96,从序列中预测蛋白-配体互作的约束图神经网络
蛋白质-配体相互作用指纹描述了配体和蛋白质残基之间发生的特定相互作用的特征。传统上,这些指纹来自3D蛋白质-配体复合物,这是一个昂贵的过程,本文显示其对结构分辨率质量很敏感。相比之下,PSICHIC仅利用序列数据,为获取可解释的相互作用指纹提供了一种独特的方法。通过纳入约束,PSICHIC展现出新兴能力,使其能够...
AlphaFold3迎来革命性进展!国内大佬手把手教授!|蛋白|蛋白质|多肽...
蛋白质-蛋白质相互作用预测:深度学习模型可以预测蛋白质和蛋白质之间的相互作用,从而帮助设计新的蛋白质复合物和抗体。蛋白质功能注释和预测:深度学习可以进行蛋白质功能注释和预测,识别蛋白质的功能域、结构域和功能位点等。这有助于预测蛋白质的功能和相应的生物学作用。蛋白质优化和筛选:深度学习可以用于优化...
利用蛋白质谱结果分析解读细胞内蛋白质的功能网络
(3)蛋白质相互作用分析:蛋白质谱技术还可以用于分析蛋白质之间的相互作用。通过特定的实验和分析方法,如亲和层析和酵母双杂交技术,结合蛋白质谱技术,我们可以鉴定蛋白质间的直接或间接相互作用,构建蛋白质相互作用网络,从而了解细胞内的功能调控机制。4.蛋白质谱结果分析在生物药物研发中的应用蛋白质谱结果分析在生物药...
基于微环境感知图神经网络构建指导蛋白质定向进化的通用人工智能
上海交通大学自然科学研究院/物理与天文学院/张江高等研究院洪亮课题组设计了一种微环境感知图神经网络(ProtLGN),能够从蛋白质三维结构中学习有益的氨基酸突变位点,建立自然选择下的氨基酸序列分布,用于指导蛋白质氨基酸位点设计,最终实现蛋白质指定功能的提升(定向进化)。课题组通过生物化学湿实验证明,这是一个通用人工智...
单细胞蛋白质组学:如何揭示细胞间的差异性?
单细胞蛋白质组学可以帮助我们深入了解细胞的功能和调控机制。通过分析细胞内的蛋白质表达水平、翻译后修饰等信息,可以揭示细胞内信号通路的激活状态、蛋白质相互作用以及调控网络的特征,从而理解细胞的功能和调控机制。疾病研究和精准医学:单细胞蛋白质组学有助于研究疾病的发生和发展机制,发现潜在的生物标志物和治疗...
11月9日开播!蛋白分析及表征技术进展主题网络研讨会
蛋白质作为生命基本构成单元,几乎承担着所有生命活动(www.e993.com)2024年7月25日。深入研究蛋白质的功能和结构,全面分析蛋白质间的相互作用和调控机制,不仅能更好地了解生命的奥秘,还为疾病的预防和治疗提供新思路和新方法。为帮助广大实验室用户及时了解蛋白质分析及表征技术最新进展及前沿应用,仪器信息网将于11月09日举办“蛋白分析及表征技术进...
青年博士Nature,Science双发,植物领域迎来史上“翻天覆地”的变化!
总之,机器学习已经开始在生物信息学等其他多个领域发挥重要作用。01机器学习微生物组学02机器学习代谢组学03深度学习基因组学04CRISPR-Cas9基因编辑技术05单细胞测序及空间多组学06深度学习蛋白质设计07CADD计算机辅助药物设计08AIDD人工智能药物发现与设计具体课程内容都可滑动查看课程一、机器...
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
节点的初始表征基于几何和化学特性。接下来,每个节点定义的高斯核(Gaussiankernels,基于数据点相似性、用于处理和编码信息的神经网络函数)用于信息传播,从而编码分子表面复杂的几何形状,并扩展了卷积的概念。最终的表征可以被用于预测蛋白质间相互作用、蛋白质复合物的结构配置以及蛋白质与配体的结合。
图布局算法|图及图布局算法概述_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper
在生物信息学中,图被广泛应用于基因组学、蛋白质相互作用网络、代谢网络等领域。例如,基因组学中的基因调控网络可以用图表示,蛋白质相互作用网络可以用图表示蛋白质之间的相互作用关系。基于图可视化识别蛋白质复合物在人们日常生活、出行中,图也有着许多重要的应用:地图导航中的路径规划同样是基于图的最短路径算法...
用于皮肤应用的天然产品的系统综述:针对炎症、伤口愈合和光老化
皮肤通常具有三种众所周知的功能:它是抵御外部因素(如病原体、化学物质或物理相互作用)、防止水分流失和保持温度的第一道防线(Kabashima等人,2019)。表皮是皮肤最外层,主要由特定细胞组成:角质形成细胞(90-95%),以其合成角蛋白的能力而闻名。它可以细分为角质层、透明层、颗粒层和基底层。角质层包括死亡的角质形成...