Google DeepMind宣布开源其能够预测蛋白质结构的AI模型 AlphaFold 3

AlphaFold3的技术进步基于AlphaFold2的成功,并进一步扩展至更复杂的分子结构和更高精度的相互作用预测。主要的改进包括:多分子支持:AlphaFold3不仅能够预测蛋白质结构,还扩展到DNA、RNA、配体(如小分子药物)、离子等其他生物分子。这使得AlphaFold3可以全面地预测生命中的所有分子结构,适用于更多类型的生...

超越蛋白质结构,全面预测蛋白质与所有生命分子相互作用

AlphaFold3能够通过对药物分子(例如与蛋白质结合的配体和抗体)的预测,为药物设计赋能,从而改变人类健康和疾病过程中蛋白质的相互作用方式。AlphaFold3在预测药物相互作用方面达到了前所未有的准确度,包括蛋白质与配体的结合以及抗体与靶蛋白的结合。AlphaFold3在不使用任何结构信息的情况下,比最好的传统方法在PoseBusters...

...3来了!超越蛋白质结构,全面预测蛋白质与所有生命分子相互作用

AlphaFold3能够通过对药物分子(例如与蛋白质结合的配体和抗体)的预测,为药物设计赋能,从而改变人类健康和疾病过程中蛋白质的相互作用方式。AlphaFold3在预测药物相互作用方面达到了前所未有的准确度,包括蛋白质与配体的结合以及抗体与靶蛋白的结合。AlphaFold3在不使用任何结构信息的情况下,比最好的传统方法在PoseBusters...

...AlphaFold3来袭,高准确率预测蛋白质与其他生物分子相互作用的...

AlphaFold3能预测蛋白质与其他蛋白质、核酸、小分子、离子、修饰蛋白质残基的复合物,以及抗体-抗原相互作用。预测准确性显著超过当前预测工具,包括AlphaFold-Multimer。作者也指出了一些局限性,比如约4.4%的结构会出现不正确的手性(chiralityviolation),或是出现原子重叠(overlapping“clashing”atoms)的现象;...

Nature:AI仍需发力这5个蛋白质设计问题

对于大多数蛋白质，生成式人工智能软件可以生成像手一样精确包裹目标的粘合剂。例如，2023年，DavidBaker和他的同事使用RFdiffusion创建了传感器蛋白，当它们附着在特定肽激素上时会发光。但诸如遍布免疫细胞表面的跨膜分子等蛋白质仍然难以破解。预测蛋白质-蛋白质相互作用的算法之所以成功，是因为所有天然蛋白质都...

因为一个“很难,很重要的问题”,我从计算机转向研究蛋白质

2022年4月17日,“科普中国-我是科学家”第37期“健康的防线”演讲现场,北京大学BIOPIC访问教授、北京分子之心科技有限公司首席科学家许锦波带来演讲《AI预测蛋白质结构,但这只是一个开始》(www.e993.com)2024年11月20日。以下为许锦波演讲实录:2022.4.17北京大家下午好,欢迎大家来听我的演讲。我叫许锦波,我是个计算生物学家。

重磅!2024年诺贝尔化学奖:AI驱动的蛋白质结构预测革新肿瘤治疗

蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)靶点:预测关键PPI的结构细节,设计小分子抑制剂或PROTAC分子来干扰这些相互作用,抑制癌细胞的生长和转移。变构调节位点识别:通过AI预测的蛋白质结构,识别潜在的变构调节位点,为开发变构调节剂提供新思路,调控蛋白质的功能和活性。

科学家开发非天然氨基酸eFSY,能在活细胞中鉴定直接的蛋白质相互作用

01浙江大学杨兵研究员实验室成功开发了可富集的非天然氨基酸eFSY,能在活细胞中鉴定直接的蛋白质相互作用。02该团队克服了高效大量制备探针化合物eFSY的难题,筛选出了能够识别eFSY的氨酰-tRNA合酶。03除此之外,研究人员开发了非天然氨基酸交联鉴定软件AixUaa,提高了交联肽段的鉴定率和准确性。

新AI模型可大幅提高化合物-蛋白质相互作用预测可靠性—新闻—科学网

对化合物和蛋白质之间的相互作用进行建模,是药物发现的基础。目前,研究人员可以利用不同的生物数据,从多种研究视角构建化合物-蛋白质相互作图谱。其中,微扰转录组学联系起了化合物和组学数据之间的联系,提供了化合物微扰受试体(单细胞、细胞系、病人)后产生的直观微扰结果,为解耦CPI提供了全新的视角。然而,CPI通常不...

JPA中科院1区:天然产物虚拟筛选-相互作用-表型的靶标鉴定策略—以...

进行了分子对接实验,以研究SME中鉴定的126个小分子与5个靶蛋白(APP、GLUL、STAT3、GAD67和PARP1)之间的相互作用。为了验证分子对接结果并评估蛋白质-配体结合稳定性,对对接分数最低的蛋白质-小分子复合物进行了分子动力学模拟。结果发现APP与芹菜素、GAD67与齐墩果酸、GLUL与丹酚酸A、PARP1与丹酚酸...