2020年底,DeepMind开发的新一代AlphaFold(即AlphaFold2)解决了生物学领域几十年来的重大挑战,实现了基于氨基酸序列精确预测蛋白质3D结构的重大突破。短短半年多后,DeepMind又与合作者发布了由AlphaFold2系统预测的蛋白结构数据库(AlphaFold Protein Structure Database)。该数据库包含了由新一代AlphaFold系统预测的约35万个...
The AlphaFold Protein Structure Database (AlphaFold DB, https://alphafold.ebi.ac.uk) is an openly accessible, extensive database of high-accuracy protein-structure predictions. Powered by AlphaFold v2.0 of DeepMind, it has enabled an unprecedented expansion of the structural coverage of the known ...
结论 🧬 该网站基于 Protein Data Bank(PDB)和 AlphaFold 数据库的数据,利用 ProBiS 方法有效识别蛋白质活性位点,为新药发现提供支持。💻 ProBiS-Fold 网站能够预测人类结构蛋白质库中的 172,410 个结合位点,其中包括 3006 个新发现的小分子药物结合位点。🔬 该网站还首次使用 AlphaFold 数据库数据,允许研...
国家化合物样品库有近 140 万个化合物,具有结构多样化、存储专业化、管理集中化、信息系统化和质控标准化等特点。 Life Chemicals 50K Diversity Library Life Chemicals 50K Diversity Library 是一个相当大的高度多样化的化合物库,由 50,240 个类先导物化合物组成。 Life Chemicals HTS Compound Collection 来源于 L...
这种信任部分源于 AlphaFold2 平台的一个特点:它不仅生成蛋白质的三维模型,还通过对结构不同部分的置信度进行评分(从 0 到 100 )来自我评估预测的准确性。 2022 年 7 月,在 Google DeepMind 发布了 2.18 亿种蛋白质的结构预测结果(几乎包括了世界上已知的所有蛋白质)之后,Adams 决定分析 AlphaFold2 的自我报告...
Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP),蛋白质结构预测技术的关键测试,是自1994年以来每两年进行一次的全球范围内的蛋白质结构预测竞赛,目的是更好预测和破解蛋白质三维结构。每两年一次的比赛中,还未公开发表论文的刚被测出来三维结构的蛋白质被用来当做测试目标,进行公平的三维结构的预测。2022年...
Varadi, M et al. AlphaFold Protein Structure Database: massively expanding the structural coverage of protein-sequence space with high-accuracy models. Nucleic Acids Research (2021). AlphaFold Data Copyright (2022) DeepMind Technologies Limited. ...
AlphaFold2计算特点蛋白质三维结构预测是一项计算量非常巨大的任务,科学家多年的探索研究,形成了X射线晶体学法、核磁共振法、冷冻电镜等2021年底,谷歌的DeepMind团队的采用人工智能方法的AlphaFold2算法在生物界引起了极大的轰动,它能准确地预测蛋白质的结构,AlphaFold2是当今预测蛋白质3D结构的最强工具。它将被大量用于推动...
Structure similarity clusterPredicted structures in the AlphaFold Protein Structure Database clustered using MMseq2 and Foldseek. This data is provided by the AFDB Clusters. AFDB50/MMseqs2 (104) AFDB/Foldseek (26) AlphaFold database protein sequences clustered by the MMseqs2 algorithm (Steinegger...