通过对报道基因表达产物的检测,反过来可判别作为“诱饵”和“猎物”的两个蛋白质之间是否存在相互作用。 2、免疫共沉淀法:免疫共沉淀是一种比较经典的蛋白质相互作用方法,其实验比较简单。裂解细胞后,加入抗体,抗原被沉淀下来后洗涤,去除非特异性亲和再分析结合复合体。目前常使用Pull-down实验结合免疫共沉淀可以对可能...
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...
该工作介绍了一个基于人工智能框架UniBind,该框架利用深度学习和蛋白质结构分析来预测SARS-CoV-2的刺突蛋白突变的影响。该工作强调了在病毒宿主相互作用和新的SARS-CoV-2变体出现中理解蛋白质相互作用的重要性。UniBind整合了蛋白质三维结构和结合亲和力数据,预测了刺突蛋白突变如何影响其与人类ACE2受体和中和抗体的结合亲...
这种分层提示学习框架在突变效应预测和针对SARS-CoV-2优化的人类抗体的案例研究中,表现出优于最新预训练方法的卓越性能和训练效率。 蛋白质通常通过与其他蛋白质相互作用来执行特定的生物功能,这对于所有生物体都是必不可少的。一个主要的例子是抗体,这是一类由免疫系统产生的Y形蛋白,用于识别、结合和与病原体表面...
来自预测接触图和单个蛋白质结构的相关进展的见解也可以纳入我们的模型架构。D-SCRIPT 说明学习单个蛋白质的语言是一项非常成功的深度学习努力，也有助于解码蛋白质相互作用的语言。利用 Bepler 和 Berger 的预训练语言模型，能够间接受益于单个蛋白质 3D 结构的丰富数据。相比之下，直接用蛋白质复合物的 3D 结构监督...
美国科学家主导的国际科研团队在最新一期《科学》杂志撰文指出，他们利用人工智能和进化分析，绘制出了真核生物的蛋白质之间相互作用的3D模型，首次确定了100多个可能的蛋白质复合物，并为700多个蛋白质复合物提供了结构模型，深入研究蛋白质相互作用有望催生新的药物。研究负责人之一、美国西南大学人类发育与发展中心助理...
塔夫茨大学的 Lenore Cowen 教授和麻省理工学院的研究人员合作设计了一种基于神经语言建模的最新进展的结构驱动的深度学习方法。该团队的深度学习模型称为 D-SCRIPT,能够从初级氨基酸序列预测蛋白质 - 蛋白质相互作用 (PPI)。 研究人员结合神经语言建模和结构驱动设计的进步来开发 D-SCRIPT,这是一种可解释且可推广的...
鉴定新的药物-蛋白质相互作用对于药物发现至关重要,基于机器学习的方法利用药物描述符和一维(1D)蛋白质序列已经开发了许多鉴定方法。这些方法一般都是通过将配体,蛋白质及其相互作用的信息整合到一个统一的框架中,将是否存在相互作用的预测作为二元分类的任务。
蛋白质相互作用是指两个或多个蛋白质在生物体内进行物理上的结合或化学上的相互作用,从而实现某种生物学功能。在研究蛋白质相互作用的过程中,预测蛋白质相互作用的方法显得尤为重要。 蛋白质相互作用预测的方法主要分为实验方法和计算方法。实验方法包括古典的生物化学实验,如酵母双杂交、共沉淀实验等,以及近年来的质谱...