在不需要多肽的多序列比对信息的情况下，作者应用AlphaFold2成功建模出多肽-蛋白质复合体，并且还可以处理配体结合诱导的受体构象变化。1研究背景 多肽-蛋白质相互作用对许多生物过程十分重要，多肽常通过结合蛋白质和介导或阻断相互作用，作为治疗药物应用于生物技术、药物传递、成像等等。确定这些多肽-蛋白质复合物的三维...
今天为大家介绍一篇发表在nature communications上的论文,“Harnessing protein folding neural networks for peptid-protein docking”. 文章证明AlphaFold2除了能够进行结构预测之外,还可以快速准确地模拟多肽-蛋白质相互作用。在不需要多肽的多序列比对信息的情况下,作者应用AlphaFold2成功建模出多肽-蛋白质复合体,并且还可以...
作者提出一种多肽-蛋白质对接方法,该方法结合生物学概念,将相互作用模拟为蛋白质折叠,并利用训练好的神经网络来预测单体蛋白质结构。实验表明,通过将多肽连接到受体,神经网络会生成准确的多肽-蛋白质复合结构。这一性能的实现要归功于AF2能够 (1) 准确识别非结构化区域并将它们建模为linker,以及 (2) 预测多肽-受体...
在不需要多肽的多序列比对信息的情况下,作者应用AlphaFold2成功建模出多肽-蛋白质复合体,并且还可以处理配体结合诱导的受体构象变化。 1 研究背景 多肽-蛋白质相互作用对许多生物过程十分重要,多肽常通过结合蛋白质和介导或阻断相互作用,作为治疗药物应用于生物技术、药物传递、成像等等。确定这些多肽-蛋白质复合物的三维...
AlphaFold2（AF2）能够用于多肽-蛋白的PPI预测已经不是什么新鲜的事情了，通常的做法是添加长链甘氨酸或gap来欺骗模型，从而来做多肽复合物的“对接”预测。但美中不足的一点，在之前的实验中表明af2的plddt指标并不能准确反应多肽对靶点的结合力关系，这对AI多肽设计来说，是一个硬伤。今天介绍的这篇文献做了一个...
AlphaFold2(AF2)能够用于多肽-蛋白的PPI预测已经不是什么新鲜的事情了,通常的做法是添加长链甘氨酸或gap来欺骗模型,从而来做多肽复合物的“对接”预测。但美中不足的一点,在之前的实验中表明af2的plddt指标并不能准确反映多肽对靶点的结合力关系,这对AI多肽设计来说,是一个硬伤。
用于蛋白质结构预测的基于神经网络的模型最近已达到接近实验的准确性,并且正在迅速成为生物学家武器库中的强大工具。正如使用 RoseTTAFold 或 AlphaFold2 的 ColabFold 实现的初步研究所建议的那样,未来一个特别有趣的发展方向将是优化这些计算方法,从而获得蛋白质-蛋白
多肽-蛋白复合物的结构预测 在源代码公开不久,7 月 21 日即有研究人员报道使用 AF 2 针对 200 组受体-肽复合物建立模型并对准确性进行评价,其中 RMSD 小于 3Å 的占到一半,RMSD 小于 2Å 的约占 40%,说明预测结果具有很好的准确度【4】。这为多肽类药物开发提供了思路。
尽管目前 AlphaFold-Multimer 还不能对抗原-抗体复合物结构进行准确预测, AlphaFold-Multimer 依然有望在 AlphaFold 2 的基础上进一步为基于结构的药物研发提供广阔的思路,使得基于阻断蛋白互作、蛋白聚合等机制的小分子、多肽、小蛋白药物更加易于实现。 参考文献...
蛋白质结构预测是结构生物学一个里程碑式的问题, 每两年, 人类会组织一场蛋白质结构预测大赛, 即结构预测关键评估竞赛(CASP), 它堪称该领域的奥林匹克赛. CASP14的会议安排在2020年12月1号美东时间10点, 也就是北京时间, 周二的晚上11点, 世界上成绩最好的三支队伍将要给我们讲解他们今年在CASP14上创造了什...