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...
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...
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深度学习模型,它仅使用其序列来预测两种蛋白质之间的相互作用,并在有限的训练数据和跨物种的情况下保持高精度。 测试结果表明,...
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...
蛋白质-蛋白质相互作用是指两个或两个以上的蛋白质分子通过非共价键形成蛋白质复合体(protein complex)的过程。多类型蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)的研究是从系统的角度理解生物过程和揭示疾病机制的基础。现有方法在未知数据集(指的是经常出现在训练集中未看到相互作用的蛋白质的数据集)上进行测试时会出现显着的性能...
由于捕获和表征蛋白质-蛋白质相互作用（PPI），尤其是瞬态相互作用方面的实验挑战，它们还没有被很好地理解。使用 AF2Complex，佐治亚理工学院的研究人员引入了一个高通量、深度学习管道来识别大肠杆菌细胞包膜内的 PPI，并将其应用于 OMP 生物发生途径中的几种蛋白质。在通过筛选约 1500 种包膜蛋白获得的最有信心的...
针对AlphaFold3的结构预测设计小分子,有助于设计出能有效结合靶蛋白的分子。 AlphaFold3提高了蛋白-蛋白相互作用结构的准确性,为设计新的治疗模式(如抗体或其他治疗性蛋白质)打开了可能性。 通过观察目标蛋白在完整生物环境中(与其他蛋白质、DN...
由于捕获和表征蛋白质-蛋白质相互作用(PPI),尤其是瞬态相互作用方面的实验挑战,它们还没有被很好地理解。使用 AF2Complex,佐治亚理工学院的研究人员引入了一个高通量、深度学习管道来识别大肠杆菌细胞包膜内的 PPI,并将其应用于 OMP 生物发生途径中的几种蛋白质。
AlphaFold3提高了蛋白-蛋白相互作用结构的准确性,为设计新的治疗模式(如抗体或其他治疗性蛋白质)打开了可能性。 通过观察目标蛋白在完整生物环境中(与其他蛋白质、DNA、RNA或配体的结合)的结构,可以更深入地了解新靶点, 有助于开发更有效的临床药物。 科学界可以免费使用 ...