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...
自2021 年发布强大的人工智能(AI) 工具AlphaFold2 以来,科学家们一直在使用蛋白质结构预测模型来绘制细胞内各种蛋白质结构的图谱、发现药物,并绘制每种已知蛋白质相互作用的「宇宙图」。 就在刚刚,GoogleDeepMind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...
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。
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。对于蛋白质与其他分子类型的相互作用,AlphaFold3 与现有的预测方法相比,至少...
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...
在PoseBusters基准数据集上,研究团队评估了AF3预测蛋白质-配体相互作用的性能,该数据集由428个蛋白质-配体结构组成。结果显示,在不使用任何结构输入的情况下,AF3预测准确率为76%,性能显著优于传统对接方法Vina以及最新开发的RFAA模型(基于深度学习方法预测生物大分子结构)。对于蛋白质-核酸复合物和RNA结构,AF3预测准...
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...
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高于AlphaFold-Multimer v2。 AlphaFold 3的强大功能源于其新一代的架构和训练,涵盖了生命中所有分子。 AlphaFold3的核心是一个改进版的...