RoseTTAFold和AlphaFold的作用,都是根据氨基酸序列预测蛋白质的3D结构。 有所不同的是,RoseTTAFold速度更快:采用了3轨注意力机制,分别关注蛋白质的一级结构、二级结构和三级结构;再通过在三者之间加上多处连接,使整个神经网络能够同时学习3个维度层次的信息。 此次的论文还提及,RoseTTAFold团队设计了一个双轨道模型,虽...
谷歌旗下人工智能公司DeepMind在去年12月的国际蛋白质结构预测竞赛CASP上夺得头筹[7, 8],他们开发的基于神经网络的AlphaFold2击败了其他选手,预测准确性接近实验结果。并于7月,DeepMind团队在《自然》(Nature)发表相关论文[9],首次对外分享开源代码;与此同时,David Baker领导的研究组开发出一款名为RoseTTAFold的工具,...
根据一些估计,在 2020 年举行的第 14 届蛋白质结构预测关键评估会议(CASP14)上,DeepMind 的 AlphaFold 第二次迭代基本解决了蛋白质结构预测问题。AlphaFold 利用了当代自然语言处理的技术与基于注意力的转化器模型,以及传统的生物信息学方法来准确预测蛋白质的结构,没有其他算法能更加接近。 AlphaFold 和受其发展启发...
在这里,研究人员将来自孤立 NE 和完整细胞内的人类 NPC 的冷冻电子断层扫描(cryo-ET)分析,与基于人工智能的结构预测相结合,从而推断出一个模型;该模型包含 90% 以上的人类 NPC 支架,拥有前所未有的精度和多种构造。 他们证明了基于人工智能的 Nups 模型及其使用 AlphaFold 和 RoseTTAfold 构建的子复合体,与未发...
直到最近,构建相互作用体的一个主要障碍是许多蛋白质结构的不确定性,半个世纪以来,科学家一直在试图解决这个问题。2020年和2021年,DeepMind公司和贝克博士的实验室分别发布了两项人工智能技术,即AlphaFold (AF)和RoseTTAFold (RF)。这两项技术使用不同的策略,根据产生蛋白质的基因序列预测蛋白质结构。
而这篇Science论文完成的主要工作,就是将基于深度学习的蛋白质预测方法,引入到了蛋白质复合体的研究当中。 具体而言,研究人员利用全蛋白质组氨基酸协同进化分析和“RoseTTAFold + AlphaFold”的组合,系统地识别和建立了真核生物核心蛋白质复合物的精确模型。
在这里,研究人员将来自孤立 NE 和完整细胞内的人类 NPC 的冷冻电子断层扫描(cryo-ET)分析,与基于人工智能的结构预测相结合,从而推断出一个模型;该模型包含 90% 以上的人类 NPC 支架,拥有前所未有的精度和多种构造。 他们证明了基于人工智能的 Nups 模型及其使用 AlphaFold 和 RoseTTAfold 构建的子复合体,与未发...
在这里,研究人员将来自孤立 NE 和完整细胞内的人类 NPC 的冷冻电子断层扫描(cryo-ET)分析,与基于人工智能的结构预测相结合,从而推断出一个模型;该模型包含 90% 以上的人类 NPC 支架,拥有前所未有的精度和多种构造。 他们证明了基于人工智能的 Nups 模型及其使用 AlphaFold 和 RoseTTAfold 构建的子复合体,与未发...
RoseTTAFold还可以预测complex的结构，将不同蛋白的MSA融合，并在positional encoding时，给不同链residue ...
结果显示,Alphafold和RoseTTAFold在预测已具有较高同源性蛋白结构的蛋白好于具有低同源性蛋白结构的蛋白,Alphafold在两种情况下的预测准确性都高于RoseTTAFold。该结果为将来生命科学领域的人工智能软件研究发展提供参考。 关键词:人工智能;蛋白质结构预测;Alphafold;RoseTTAFold;准确性评估...