AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构?
图2是AlphaFold2深度学习模型架构示意图。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。第一个信息,上面的“MSA”是多序...
...重大进展!首次构建出心脏肌节中的粗丝在天然环境中的三维结构图
细丝由F-肌动蛋白(F-actin)、肌钙蛋白(troponin)、原肌球蛋白(tropomyosin)和伴肌动蛋白(nebulin)组成。粗丝由肌球蛋白(myosin)、肌联蛋白(titin)和肌球蛋白结合蛋白C(myosinbindingproteinC,MyBP-C)组成。MyBP-C可在粗丝和细丝之间形成连接,而所谓的马达蛋白肌球蛋白则与细丝相互作用,产生力量和肌肉...
Google DeepMind的突破性蛋白质结构 AI 现在可以对 DNA 进行建模
AlphaFold是由谷歌的DeepMindAI部门开发的用于预测蛋白质3D结构的软件,已获得重大升级。它现在可以模拟其他具有生物学重要性的分子,包括DNA,以及免疫系统产生的抗体与疾病生物分子之间的相互作用。DeepMind将这些新功能添加到AlphaFold3中,部分原因是借鉴了AI图像生成器的技术。“这对我们来说是一个巨...
上交团队开发蛋白突变结构和能量预测模型,将AI蛋白计算效率提升1...
在生命科学领域,结合量子力学、神经网络和迁移学习算法,AIMS-Lab团队开发了ITLFF、MLQM-protein等多个生物大分子力场构建软件、蛋白突变结构和能量预测软件、酶功能(酶活、热稳定性)筛选算法等。在全球人工智能辅助生物制造领域热潮的推动下,涌现了大量的人工智能算法预测生物分子的结构、力场、能量等参数。但是,...
准确性比AlphaFold2高6倍,BasecampAI模型,蛋白结构预测新突破
Basecamp不仅仅希望成为一家蛋白质结构公司据Pitchbook称,迄今为止,该公司共融资2,500万美元,估值为7,100万美元。虽然这对于这家成立四年的初创公司来说是一个重要的里程碑,但29岁的Gowers相信,这款软件让他离最终目标又近了一步:能够设计蛋白质——甚至新的有机体——来满足客户的需求。
汇集结构质谱尖兵,开拓蛋白质结构生物学的新天地——第十四届质谱...
生物质谱已成为蛋白质多次结构表征的重要工具(www.e993.com)2024年7月23日。为将蛋白结构质谱技术的应用拓展至生物样本乃至临床样本中,我们针对背景基质复杂、糖基化等修饰异质性高、超大分子量颗粒结构层次多样等问题,以非变性质谱等质谱手段为核心工具开发了一系列组合策略,提供生物样本乃至临床样本中的蛋白高级结构和相互作用关系信息。
...与上海交大网络信息中心交我算团队合作揭示异常剪切体蛋白结构
2023年8月4日,上海交通大学医学院附属第九人民医院沈键锋团队与上海交通大学网络信息中心交我算团队合作于Nature子刊ScientificData上发表了题为“StructurepredictionofnovelisoformsfromuvealmelanomabyAlphaFold”的研究论文,首次全面系统地预测了葡萄膜黑色素瘤中高频异常剪切异构体的蛋白结构,为后续识别癌症...
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
相互作用通常是明确给出的,因此可视为图是预先给定的,该组件负责将已有的图结构与其他模态结构相结合(例如,在图5c中,“拓扑发现”部分对应于将蛋白质表面信息与蛋白质结构本身相结合)。当数据没有预设网络结构时,揭示拓扑组件会基于显式特征(例如,空间和视觉特征)或隐式特征(例如,表示中的相似性)来探索可能的邻接...
不只是AlphaFold!一文读懂蛋白质折叠的前世今生:从“不可能”到...
图|蛋白质结构水平(来源:MarkBelan)地球上已知的蛋白质有数亿种,未知的也有很多。它们承担着各种各样的功能:血红蛋白和肌红蛋白将氧气运输到肌肉和全身;角蛋白为头发、指甲和皮肤提供结构;胰岛素使葡萄糖进入细胞,转化为能量。蛋白质可以呈现出看似无穷多的形状,从而匹配它们在生命活动中执行的看似无穷多的任务。
从头设计出自然界中不存在的蛋白质,他让人类离“上帝之手”越来越近
2005年,大卫团队启动了一个做Rosetta@home的项目,基于他们开发的Rosetta软件包,利用分布式计算的力量来解析蛋白质结构。令人感到意外的是,这些“网友”们还给大卫发去了反馈意见,表示计算机折叠没有他们手动折叠来得更好。更巧的是,当他与一名计算机科学家聊起这些话题时,俩人灵感迸发,决定从Rosetta@home出发开发一款游...