2024年5月8日,谷歌DeepMind AlphaFold团队联合Isomorphic Labs公司在《自然》(《Nature》)杂志上发表了题为《Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3》的论文1,推出了全新的能够准确预测蛋白质、DNA、RNA、小分子配体结构以及它们相...
北京时间5月8日（周三）晚间，科学顶刊《自然》杂志刊登了谷歌DeepMind AlphaFold团队和伦敦药物研发公司Isomorphic Labs共同署名的论文，介绍了AlphaFold 3，这是AlphaFold的第三代版本，全新的蛋白质结构预测系统能以前所未有的精度预测“蛋白质数据库（Protein Data Bank）”内几乎所有分子类型的复合物结构。论文称，Alp...
5月9日,《自然》杂志最新重磅论文,DeepMind与Isomorphic Lab联手推出最新的AlphaFold 3系统。该平台是在AlphaFold 2模型架构以及训练系统大幅提升下,可对大量生物分子系统结构进行更准确的预测。 AlphaFold首次于2020年问世,它和此后升级的AlphaFold 2能根据蛋白质的氨基酸(蛋白质的基本成分)序列预测其3D结构。之后的AlphaF...
1. AlphaFold服务器仅供个人和非商业组织(大学、非营利组织和研究机构、教育和政府机构)或新闻业的非商业用途。 2. 您不得使用AlphaFold服务器或其输出:与任何商业活动有关,包括代表商业组织进行研究;在任何预测蛋白质与配体或肽的结合或相互作用的自动化系统中,例如Glide或 AutoDock;或训练机器学习模型或相关技术,...
2024年5月9日,DeepMind与Isomorphic Labs的研究人员在Nature期刊发表了题为:Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 的研究论文。 该研究推出了AlphaFold3,这是一个强大的结构预测统一框架,涵盖了前所未有的广度和精确度,能够高准确性预测蛋白质与其他各种生物分子相互作用的结构。
据论文描述,只需给定一个分子输入列表,AlphaFold 3 就能生成它们的联合 3D 结构,揭示它们是如何组合在一起的。AlphaFold 3 可以对蛋白质、DNA 和 RNA 等大型生物分子进行建模,当然也包括小分子,比如配体,许多药物的作用机制是通过作为配体与特定蛋白质或其他生物分子结合来实现的。 图|在土生真菌中发现的酶(来源:...
Google Deepmind与Isomorphic Labs共同推出新一代AI模型AlphaFold 3，将技术扩展到蛋白质折叠之外，能以前所未有的精度准确预测蛋白质、DNA、RNA、配体等生命分子的结构及相互作用。团队发表在《自然》杂志的论文称，与现有方法相比，AlphaFold 3预测蛋白质与其他分子的作用至少改进50%，预测一些重要的相互作用类别准确性...
针对AlphaFold3的结构预测设计小分子,有助于设计出能有效结合靶蛋白的分子。 AlphaFold3提高了蛋白-蛋白相互作用结构的准确性,为设计新的治疗模式(如抗体或其他治疗性蛋白质)打开了可能性。 通过观察目标蛋白在完整生物环境中(与其他蛋白质、DN...
随后，沉寂了两年的 AlphaFold 再次惊艳众人，除了在蛋白质结构预测准确性上再进一步之外，更加新增了 RAN 预测能力。2023 年 10 月的最后一天，DeepMind 发布了 AlphaFold 的最新进展（论文将其称为 AlphaFold-latest，如今看来就是 AlphaFold 3）。论文地址：storage.googleapis.com/ _latest_oct2023.pdf DeepMind ...
那么如何用AlphaFold3预测候选转录因子与候选靶基因启动子的互作呢？第一步，获取靶基因的基因的启动子系列。打开NCBI（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/），下拉选择Gene，输入目的基因（以MYC为例,Homo sapiens），点击search 点击FASTA。默认启动子区域位于转录起始位点上游2kb左右。第二步，通过AnimalTFDB网站获取MYC...