该研究将基于AlphaFold2的人工智能的蛋白质结构预测与传统结构比对程序结合,开发出了一种自动化结构检索,发现了Cas13的祖先——Cas13an,并进一步解析了Cas13an的结构及其作用机制,还将Cas13的起源追溯到与防御相关的核糖核酸酶(ribonuclease)...
Kruse、斯坦福大学医学院 Georgios Skiniotis 等人在国际顶尖学术期刊 Science 上发表了题为:AlphaFold2 structures guide prospective ligand discovery 的研究论文。该研究表明,AlphaFold2在生成蛋白质的3D模型以及预测配体结合能力方面是十分有效,这一AI模型...
-- 补充材料 AlphaFold2论文阅读笔记-补充材料-4 Loss functions -- 补充材料 AlphaFold2论文阅读笔记-补充材料-5 摘要 蛋白质对生命至关重要,了解它们的结构可以促进对其功能的系统理解。通过大量的实验,已经确定了大约 100,000 种独特的蛋白质结构,但这仅代表了数十亿已知蛋白质序列中的一小部分。
AlphaFold2详解（一）：武功总览，欲练此功...Spring泉：AlphaFold2详解（二）：强大的外援—数据库搜索...
https://alphafold.ebi.ac.uk/ 在过去的几个月里，我查看了相关论文，并有机会仔细考虑AlphaFold2模型架构。（插句题外话：有些人认为DeepMind公开AlphaFold2源代码是对RoseTTAFold的回应——但实际上公开代码是DeepMind的计划，远在《RoseTTAFold》被预印之前。）文章作者Mohammed AlQuraishi 旁白：请注意！正文开始之前...
AlphaFold是1A, 碳原子的大小大概是1.5A 表述结果: 将绝对值变为相对值, 从1A到原子精度, 例如图片识别比人类还要好 b,c,d图, 实验室和计算出来的结果, b错误率比较小, c和相对值进行比较, e复杂的图形 e图, 模型大概 PDB数据集上AlphaFold2的精度 ...
AlphaFold2用于配体预测 总的来说,这项发表于Science的研究表明,AlphaFold2模型可以获得与实验解析结构不同但能量低且与配体发现相关的构象,扩展了基于结构的配体发现领域。因此,在这项研究中使用这些蛋白质既有助于测试AlphaFold2等AI预测模型的功能,也可能为治疗这些和其他神经系统疾病的候选药物研究提供可操作的数据。
The key words may help read residue - 氨基酸残基 这篇中可以理解为不同氨基酸,因为氨基酸差异体现在残基上 Reference Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold AlphaFold 2 论文精读【论文精读】:https://www.bilibili.com/video/BV1oR4y1K7Xr...
模型的层数是指 AlphaFold2 中卷积神经网络的层数。较深的模型可 以提取更多层次的特征信息,但也会增加计算量和训练难度。在 AlphaFold2 中,经过调优,选择了适当的层数以达到较好的性能和 预测准确度。 维度是指 AlphaFold2 中卷积神经网络中每个卷积核的维度。维度的 选择与模型的复杂度和表达能力有关,较高的维度...
为系统评估 AlphaFold 2(AF2)对特定蛋白家族的预测性能,研究人员对比分析 AF2 预测与实验核受体(NR)结构,涉及均方根偏差、二级结构等。发现 AF2 在柔性区域和配体结合口袋预测有局限,为基于结构的药物设计提供关键见解。 蛋白质结构预测是生命科学领域的核心挑战之一,其准确性直接影响药物研发与功能机制解析。尽管 Alph...