目前已经有多个研究团队通过基于AlphaFold2的框架来预测蛋白质复合体的构象,包括:加多肽linker、修改残基索引、构建RoseTTAfold-AlphaFold2筛选流程等,AlphaFold2的开发团队重新训练了一个专门用于蛋白复合体构象的预测模型--AlphaFold-Multimer,准确率超过了其他的方法
AlphaFold 2 实现了蛋白质单体结构的高准确度预测，随后，DeepMind 团队进一步将目光放到了复合物的预测上。2021 年 10 月，DeepMind 发布了一个名为 AlphaFold-Multimer 的更新，其基于 AlphaFold 2 进行了拓展，可以对多种蛋白质的复合物进行建模。一键部署 AlphaFold 2 教程：openbayes.com/console/pu https://b...
图4 AF3在预测蛋白-蛋白/蛋白单体性能比较（Ref. Fig1/Extended Data Fig7）蛋白Multimer、蛋白-抗体、蛋白单体在Recent PDB评估集上的预测成功率。蛋白Multimer、蛋白-抗体的成功率定义为DockQ > 0.23。蛋白单体使用LDDT指标定义成功率。N表示靶点的数量 二、使用操作教程（AlphaFold Server需要科学上网，建议...
抗体-抗原预测的准确性远超 AlphaFold-Multimer v.2.3。 该教程将介绍如何快速部署并使用 AlphaFold3 预测蛋白质。 教程链接:https://go.openbayes.com/dfmJK 使用云平台:OpenBayes http://openbayes.com/console/signup?r=sony_0m6v 登录OpenBayes.com,在「公共教程」页面,选择「AlphaFold3 蛋白质预测 Demo」教程。
继AlphaFold 2 实现了蛋白质单体结构的高准确度预测,10 月 4 日 DeepMind 团队推出模型——AlphaFold-Multimer ,专长于蛋白复合物特别是结合界面结构预测的模型【1】。 (原文见公众号:mp.weixin.qq.com/s/jdIa) 参考文献 【1】 doi.org/10.1101/2021.10编辑...
AF3相对于 AlphaFold-Multimer v2.3也提高了蛋白质复合物准确度(图4)。抗体蛋白质相互作用预测尤其显示出显着的改善。 图4 AF3在预测蛋白-蛋白/蛋白单体性能比较(Ref. Fig1/Extended Data Fig7)蛋白Multimer、蛋白-抗体、蛋白单体在Recent PDB评估集上的预测成功率。蛋白Multimer、蛋白-抗体的成功率定义为DockQ...
上传序列文件(.fasta格式),选择运行模式(单体选择monomer,多聚体选择multimer)后即可点击下一步: 选择合适的GPU硬件配置后即可点击下一步: 查看作业内容汇总并提交任务: 4. 查看任务详情与结果 所有通过“模板”提交的作业,都可以在左侧菜单栏“作业管理”功能中查看或者管理作业: ...
上传序列文件(.fasta格式),选择运行模式(单体选择monomer,多聚体选择multimer)后即可点击下一步: 选择合适的GPU硬件配置后即可点击下一步: 查看作业内容汇总并提交任务: 4. 查看任务详情与结果 所有通过“模板”提交的作业,都可以在左侧菜单栏“作业管理”功能中查看或者管理作业: ...
Protein complex prediction with AlphaFold-Multimer. Evans R, O'Neill M, Pritzel A, et al. bioRxiv 2021. AlphaFold Protein Structure Database: massively expanding the structural coverage of protein-sequence space with high-accuracy models. Varadi M, Anyango S, Deshpande M, et al. Nucleic Acids...
上传序列文件(.fasta格式),选择运行模式(单体选择monomer,多聚体选择multimer)后即可点击下一步: 选择合适的GPU硬件配置后即可点击下一步: 查看作业内容汇总并提交任务: 4. 查看任务详情与结果 所有通过“模板”提交的作业,都可以在左侧菜单栏“作业管理”功能中查看或者管理作业: ...