为了克服在理解蛋白配体相互作用方面存在蛋白质结构信息不足的局限性,作者提出了一种直接从序列信息预测蛋白质-配体复合物的全原子柔性结构的计算方法Umol。它不仅能够预测柔性的全原子结构,还能提供预测置信度指标(plDDT)用于筛选准确的预测结果和区分不同亲和力的配体。该方法的提出在预测蛋白质-配体复合物结构方面做...
蛋白质灵活性对于达到结合状态和成功对接至关重要,RoseTTAFold All-Atom 虽能在预测蛋白质时结合配体,其在 PoseBusters 测试集上的成功率也只有 42%,且对未见过的蛋白质表现未知,表明蛋白质-配体复合物结构预测的挑战尚未完全解决。柏林自由大学的团队开发了一种 AI 方法,通过扩展 AlphaFold2 中的 EvoFormer,...
蛋白质-配体对接是药物发现和开发中的常用工具,可以筛选出潜在的治疗物进行实验测试。然而,这需要高质量的蛋白质结构,通常蛋白质会被处理成完全或部分刚性的。作者开发了一种AI系统,可以直接从序列信息预测蛋白质-配体复合物的全原子灵活结构。作者发现传统的对接方法仍然更优越,但依赖于目标蛋白质的晶体结构。除了预测...
学习分子动力学第二课:蛋白质配体复合物 热的时候吃火锅最棒啦 79 0 当下,我们还有必要阅读《资本论》吗? 南开大学张俊山教授 学习分子动力学第一课:水溶菌酶 热的时候吃火锅最棒啦 106 0 学习分子动力学第三课:蛋白质配体复合物练习 热的时候吃火锅最棒啦 91 0 3-丁二烯氢氰化制己二腈aspen流程输入...
准确预测蛋白质和配体之间的结合亲和力对于药物发现至关重要。图神经网络(GNN)的最新进展在学习蛋白质-配体复合物的表示以估计结合亲和力方面取得了重大进展。为了提高 GNN 的性能,经常需要从几何角度研究蛋白质-配体复合物。 虽然「现成的」GNN 可以包含分子的一些基本几何结构,例如距离和角度,通过将复合体建模为同亲图...
此外,当前的打分函数通常仅包含单一的输出,主要包含以下几类:1)蛋白质-配体复合物结合亲和力,通常包括Ki, Kd或IC50的负对数;2)小分子结合姿态相对于天然构象的RMSD;3)结合自由能;4)其它数据空间的分数,比如通过预测蛋白质残基与小分子原子间的距离分布来计算距离似然势。对于一个分子对接产生的蛋白质-配体复合物,...
这种相似性包括:不同配体结合坐标的相似性(蛋白质-配体相互作用的相似性)、正确坐标与配体docking预测软件预测的排名靠前的其它坐标的相似性(常见配体亚结构位置的相似性)。作者使用28个靶蛋白,结合不同的小分子,得到了385个蛋白质-配体复合结构。然后使用Glide计算每一对蛋白质-配体,选择排名前100的docking坐标。
利用Umol序列信息预测蛋白质-配体复合物的结构,本视频由AIDDPro提供,0次播放,好看视频是由百度团队打造的集内涵和颜值于一身的专业短视频聚合平台
蛋白质-配体对接是药物发现和开发中的常用工具,可以筛选出潜在的治疗物进行实验测试。然而,这需要高质量的蛋白质结构,通常蛋白质会被处理成完全或部分刚性的。作者开发了一种AI系统,可以直接从序列信息预测蛋白质-配体复合物的全原子灵活结构。作者发现传统的对接方法仍然更优越,但依赖于目标蛋白质的晶体结构。除了预测...
从蛋白质序列、可选蛋白质靶位(口袋)和配体 SMILES 开始,创建了多序列比对 (MSA) 和键矩阵。由此,在网络内生成特征并生成 3D 结构。由于无需任何结构信息即可生成最终的蛋白质-配体复合物结构,因此对蛋白质或配体的灵活性没有任何限制。 与最接近的 RoseTTAFold All-Atom 和 NeuralPlexer1 相比,Umol 在 PoseBu...