该研究在AlphaFold2的基础上推出了AlphaFold3,能够以前所未有的准确度预测所有生命分子的结构和相互作用(包括蛋白质、核酸、小分子、离子)。在蛋白质-配体相互作用方面的预测精度远高于当前最先进的分子对接工具,在蛋白质-核酸相互作用方面的预测精度远高于专门针对核酸的预测工具,在抗体-抗原相互作用方面的预测精度也显著...
新的 AlphaFold 模型在许多先前专门工具上显著提高了准确性:在蛋白质-配体相互作用方面比最先进的对接工具准确得多,比核酸特异性预测器在蛋白质-核酸相互作用方面具有更高的准确性,比 AlphaFold-Multimer v2.3.在抗体-抗原预测准确性方面显著更高。这些结果表明,在单一统一的深度学习框架内实现生物分子空间的高准确建模...
1.提出了一种基于序列信息的蛋白质-RNA相互作用界面热点残基预测方法。我们 使用了伪氨基酸组成的序列编码方式,考虑到了邻近残基对目标残基的影响,从而可能 从整条序列上提取有效信息来揭示蛋白质-核酸互作模式。我们首先利用物理化学属性 将蛋白质序列数值化,然后利用伪氨基酸组成的编码方式从每条序列中提取出维数相同 ...
分类号: 密级: 鴻W 乂掌 研究生学位论文 论文题目(中文)蛋白质-核酸相互作用位点预测新方法研究 Studyon化e newmethodsforprotein-nucleic 论文题目(外文) acidinteraction
除了模型架构,特征提取是aptamer-蛋白质相互作用预测中的关键步骤。一些预测模型,如随机森林和卷积神经网络,仅从aptamers和蛋白质的主要结构中获取信息,导致关键信息的丢失。 (10,11) 避免序列信息的丢失对于预测模型的鲁棒性至关重要。基于序列的方法对计算推断蛋白质功能和结构至关重要以推断aptamer-蛋白质相互作用。
Google DeepMind发布了AlphaFold 3 在2024年11月,Google DeepMind发布了AlphaFold 3,这一革命性的模型能够以前所未有的精度预测所有生命分子的结构和相互作用,包括蛋白质、核酸、小分子、离子 - 记录live于20241114发布在抖音,已经收获了364个喜欢,来抖音,记录美好生
AlphaFold 3预测所有生物分子 新一代 AlphaFold——由 Google DeepMind 和 Isomorphic Labs 研究团队推出的革命性AI模型 AlphaFold 3——登上了Nature。AlphaFold3能 - 机器之心于20240509发布在抖音,已经收获了6.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
百度试题 题目不属于研究启动子结构的技术是( )? 5’RACE法核酸-蛋白质相互作用启动子克隆生物信息学预测 相关知识点: 试题来源: 解析 5’RACE法 反馈 收藏
提出了一种基于序列信息的蛋白质-RNA相互作用界面热点残基预测方法.我们使用了伪氨基酸组成的序列编码方式,考虑到了邻近残基对目标残基的影响,从而可能从整条序列上提取有效信息来揭示蛋白质-核酸互作模式.我们首先利用物理化学属性将蛋白质序列数值化,然后利用伪氨基酸组成的编码方式从每条序列中提取出维数相同的特征向量,...
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 (chirality violation) ,或是出现原子重叠 ( overlapping “clashing” atoms ) 的现象...