蛋白质AI生成模型发布,阻断癌症靶点在望
Alphafold-latest进一步预测蛋白质结构的能力泛化到核酸、任意小分子配体等其他的生物分子结构的预测上;2024年5月,AlphaFold3可预测“几乎所有分子类型”的蛋白质复合物结构,并在预测药物相互作用上实现了前所未有的准确性。
入选ICML!人大团队将等变图神经网络用于靶蛋白结合位点预测,性能...
今年5月,GoogleDeepMind重磅发布了AlphaFold3模型,该模型能够对包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基在内的复合物进行联合结构预测。蛋白质与小分子配体的相互作用是药物作用机制的核心,AlphaFold3通过其先进的深度学习算法,能够精确预测蛋白质与配体结合的三维结构,准确性远超现有的对接工具。新药开发方面...
ADC的方方面面,你了解多少?
靶向剪接体是一种参与mRNA加工的大型核糖核蛋白复合物,为靶向癌症治疗提供了一种有希望的治疗选择。有几种天然产物能够通过与不同的剪接体亚单位结合来抑制RNA剪接。最具代表性的是thailanstatinA,它可以与剪接体的SF3b亚单位结合,从而阻止RNA剪接。ThailanstatinA缺乏一个适合连接连接子的基团。为了解决这个问题...
IF: 50.5! NanoTemper 解密 Nature 顶刊蛋白质与核酸互作发文思路
对于蛋白可能需要形成多聚体,在溶液环境下,更能有效的体现蛋白与蛋白互作的真实情况。当蛋白质形成复合物后,进一步的功能探究,如蛋白复合物与核酸的相互作用,通过Monolith系列仪器进行的实验设计更为简便,能够直观地展示相互作用的结果,从而凸显您研究的分子功能。Monolith分子互作检测仪...
韩国版AlphaFold?深度学习模型AlphaPPIMd:用于蛋白质-蛋白质复合...
AlphaPPImd的解码器用于学习和捕获蛋白质复合物不同类型和位置的残基对构象的贡献。最后,预测模块迭代生成下一帧的基态,Modeller可根据扩展的基态编码轨迹重构蛋白质-蛋白质复合物的构象模型。AlphaPPImd解码器模块中的多头自注意层学习了特定残基对之间的相互作用,可以将注意力函数视为查询(Q)与键值对(K...
FIDA分子互作仪:带你复现Nature青睐蛋白质与核酸互作50分顶级发文...
FIDA不仅可以表征互作亲和力,也同时无标记检测CRISPR核酸酶与gDNA相互作用的热力学、亲和力、和结合动力学,全面表征蛋白与核酸互作(www.e993.com)2024年10月18日。FIDA不仅可以完成本研究中得到的CbCas9-PcrIC1复合物表现出增强的DNA结合亲和力,还可在无标记下表征蛋白与核酸的热力学参数与结合动力学,甚至表征结合时蛋白构象变化与获得有关基因编辑过...
Science最新封面 | 用突破性技术建模蛋白复合物
2024年4月19日《Science》最新期刊,封面是研究人员开发深度学习方法(RFAA)预测出的蛋白质复合结构,显示了氨基酸和短肽的背景云,它们聚集在一起,形成了目标配体血红素(橙色)周围的中央蓝色蛋白质。(图1)蛋白质的生化功能大多基于与体内其他物质形成复合物或者相互作用,很少能单独起作用。近年来,机器学习的进步使蛋白...
清华大学药学院学者开发基于蛋白质语言模型的结构与功能预测方法
基于结构的方法如GraphBind利用图神经网络(GNN)来提取蛋白的序列和结构特征,并以此来识别蛋白质分子中哪些氨基酸残基与核酸的结合位置。然而基于结构的方法需要准确的蛋白质结构作为模型的输入,因此,目前基于蛋白质序列的DNA结合位点的预测仍然是一个具有挑战性的问题。
Nature|Alphafold 3.0:AI 蛋白质预测器的升级
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。其准确率可能因共价修饰的类型不同而有所不同。AF3也提高了蛋白质复合物的准确性,特别是抗体-蛋白相互作用预测有了显著提高,蛋白单体LDDT的改善也很显著。AF3对MSA深度的依赖...
AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构? | 返朴
AlphaFold3不仅仅能够预测蛋白质的三维结构,也能预测更广泛的生物分子复合物的结构(包括蛋白质、核酸、配体等),以及生物分子之间的相互作用。有趣的是,尽管AlphaFold3对于预测精度和广度都有提升,它自身的模型架构相比AlphaFold2却更加简化而且通用了。AlphaFold2虽然使用了Transformer这种通用的模型,但同时它也加入...