01 蛋白质设计与折叠的科学基础 蛋白质是生命的基本构成单位,由20种不同的氨基酸按特定顺序组成。当氨基酸链形成后,会通过复杂的折叠过程形成独特的三维结构,这一结构决定了蛋白质的功能。长期以来,科学家面临的挑战是:如何从线性的氨基酸序列预测蛋白质的最终结构,以及如何设计具有特定功能的蛋白质。
蛋白质研究如此庞大而复杂，科学家希望不再单纯依赖昂贵且费时的传统实验方法去认识蛋白质，而是像大语言模型生成内容一样，训练AI，让AI来推算出蛋白质的立体结构。这对研究疾病、研发新药都将有重要作用。去年诺贝尔化学奖得主，就是设计了一个可以预测蛋白质结构的人工智能大模型：AlphaFold。而近期，我国科研人员研发...
事实证明，罗塞塔确实可以构建蛋白质。研究人员开发的蛋白质Top7几乎跟他们设计的结构完全相同。对于从事蛋白质设计的研究人员来说，Top7蛋白简直是晴天霹雳。因为，那些先前创造出新蛋白质的人只能模仿现有的结构，而Top7的独特结构在自然界中是不存在的。2003 年，戴维·贝克成功利用氨基酸“基石”设计出一种与其他...
最后,作者团队对进行了实验验证,对310个由Chroma生成的蛋白质进行了实验表征,结果显示,这些生成的、自然界不存在的蛋白质可以表达、折叠,并具有良好的生物物理特性。他们解析了其中2个生成的蛋白质(UNC_079和UNC_239)的X射线晶体结构,结果显示,观察到的结构与预期设计高度匹配(均方根误差分别为1.1Å和1.0Å),这...
一、诺贝尔化学奖 ——AI在蛋白质领域应用新起点 蛋白质是生命活动主要承担者，其结构和功能研究是生命科学核心课题。传统蛋白质研究方法耗时费力，难以准确预测和设计复杂结构。随着AI技术发展，为解决这一难题提供新思路和方法。1. AI对蛋白质设计的贡献 AI在蛋白质设计方面也发挥重要作用。传统设计方法依赖科学家经验...
酶作为生物催化剂,在工业生产中具有广泛应用。通过AI蛋白质设计技术和量子化学计算,可以精准地预测酶的结构,确定酶的活性中心及催化机制。在此指导下,设计出活性更高、选择性更强的酶。并可同时针对底物结合亲和力、产物释放速率等进行多目标优化,从而以全面优化酶的催化性能,助力产率和产品质量提升,降低生产成本。酶—...
固定主链蛋白质序列设计 1.传统的蛋白质序列设计 1.1.基于全原子力场* 1.2.基于统计势 2.融入结构知识的语言模型设计蛋白质序列 2.1.ESM-IF原理介绍 2.2.ESM-IF的应用* 3.基于CNN的序列设计 3.1.CNN原理简介 3.2.DenseCPD设计方法 3.3.有侧链构象的...
四年前，这一领域迎来了重大突破。2020年，哈萨比斯与江珀提出了名为AlphaFold 2的AI模型。借助这一模型，他们成功预测了科学家已知的几乎所有2亿种蛋白质的结构。自这一突破以来，已有全球190个国家的超过200万人使用AlphaFold 2在疟疾疫苗、癌症治疗和酶设计等领域取得了重要发现。此外，研究人员还能更深入地了解...
这就是“从头设计”(de novodesign)的概念——如今,基于大型序列和结构数据集训练的人工智能(AI)方法,已经可以“书写”全新的具有新形状和分子功能的蛋白质,而无需从自然界中已存在的蛋白质开始。 2024年2月,加州大学旧金山分校的 Tanja Kortemme 在 Cell 期刊发表了题...