而随着AlphaFold2带来的巨大突破,大量的预测结构被发布出来供人研究使用,如何利用这些蛋白质结构来训练强大且通用的表征模型是一个值得研究的方向。 西湖大学的研究人员利用Foldseek来处理蛋白质结构,将其编码成一维的离散token,并与传统的氨基酸进行结合,形成了结构感知词表(Structure-aware Vocabulary),以此将结构信息嵌入...
最新的蛋白质结构预测方法,如AlphaFold [5],最近彻底改变了结构生物学,可以相当准确地预测大多数蛋白质的整体三级结构,但它们对蛋白质序列中一个氨基酸变化引起的较小结构变化的预测不够准确。也就是说,给定野生型蛋白质的序列或其带有单个氨基酸替换的突变体的序列,AlphaFold仍然无法准确预测它们的结构差异[6, 7]。
2009年，周耀旗和团队发现，通过预测真实角度来建立、约束、优化主链结构，完全不需要使用蛋白质的已知结构，或已知结构碎片来作为模块。这一重大发现为蛋白质结构预测和重建，开辟了一条新路。四年后，周耀旗使用深度学习方法进一步改进蛋白质连续角度预测。他意识到，这个从主链二面角到蛋白质主链结构的训练和预测工具，...
EMSFold生成式蛋白突变位点结构预测模型-高效精度预测,利用最先进的深度神经网络和并行计算,在蛋白质模型构建方面具有很高的准确性。通过序列比对和相似性分析。23 0 2024-08-12 16:35:17 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~点...
西湖大学提出基于结构词表方法 简介:【6月更文挑战第1天】西湖大学团队研发的蛋白质语言模型SaProt,在结构词表方法下,于蛋白质突变预测任务中荣登榜首。SaProt利用Foldseek编码的结构标记理解蛋白质行为,超越现有基准模型,在10个下游任务中表现出色。尽管训练资源需求大,且有特定任务优化空间,但该模型为生物医学研究...
近日,上海交通大学人工智能与微结构实验室(AIMS-Lab)李金金教授团队提出了结合无监督和有监督的机器学习模型框架,并在预测氨基酸突变对蛋白质折叠自由能影响的任务中表现出极高的精度和效率,为包括工业酶在内的蛋白质结构设计,折叠自由能、稳定性以及其他功能性质的预测提供了重要的基础保障。该方法无需任何蛋白质结构...
用自洽系统综最优法预测蛋白质突变体的溶剂化结构叶玉珍
蛋白质的功能由其空间结构决定,其氨基酸突变有可能导致结构功能的巨大改变,因此研究蛋白质的突变三维结构有重要意义。蛋白质三维结构的模拟一般是从相似序列推知相似的新结构,它对突变蛋白质的三维结构是否有效,目前还缺少系统的研究。通过从Protein Data Bank(PDB)结
通过从Protein Data Bank(PDB)结构数据库中提取单氨基酸突变的晶体结构,构建了一组无冗余的测试数据集,对目前应用最广泛的两款同源建模预测软件(SWISS-MODEL和MODELLER)进行了测试分析,发现它们对蛋白质的整体结构预测效果良好,均方根偏差小于0.5埃(RMSD0.5 ),但在突变导致结构显著变化(RMSD1.5 )的情况下却均不能得...
核心区点突变模拟研究 、 , l 张 彦 中国科学院云南置文台,昆明650011) 摘 要 根据刘次全研究员等发现的蛋白质与其鳊码mRNA二级结构之间 可能存在着二级结构单元数目间的对应关系,首次尝试参照P53蛋白质N/C末 端的编码mRNA二级结构预测P53蛋白质N/C末端相应的=级结构。预测结果 ...