ProteinMPNN组中18个里面16个可溶,5个具有正确的寡聚体状态,并且实验中的结构特征与预测模型的结构特征一致。 (4)可以设计能够组装成纳米粒子的序列。 (5)可以设计出高亲和力binder。 总结 总而言之,ProteinMPNN优点有:(1)比基于物理的方法快,(2)序列恢复率高,(3)试验成功率高,可以拯救Rosetta,AF的失败案例,(...
这一成果不仅验证了ProteinMPNN与AlphaFold Multimer联合使用的有效性,还为纳米抗体的进化研究提供了有力的工具和方法。 具体来说,通过ProteinMPNN进行多次迭代定向进化,并利用AlphaFold Multimer对蛋白复合物进行评分以控制进化方向,我们成功筛选出了具有高亲和力的纳米抗体(Seq2)。与原始纳米抗体相比,Seq2序列与目标抗原...
这一成果不仅验证了ProteinMPNN与AlphaFold Multimer联合使用的有效性,还为纳米抗体的进化研究提供了有力的工具和方法。 具体来说,通过ProteinMPNN进行多次迭代定向进化,并利用AlphaFold Multimer对蛋白复合物进行评分以控制进化方向,我们成功筛选出了具有高亲和力的纳米抗体(Seq2)。与原始纳米抗体相比,Seq2序列与目标抗原...
深度学习蛋白质设计 AlphaFold3固定主链蛋白质序列设计-ProteinMPNN 实际操作, 视频播放量 6989、弹幕量 0、点赞数 151、投硬币枚数 37、收藏人数 486、转发人数 25, 视频作者 生科驿站, 作者简介 ,相关视频:AlphaFold3+PyMol模拟三维结构步骤,【西湖大学】蛋白质设计与
使用ProteinMPNN设计的蛋白质的细节 要知道,按照一般的传统,研究人员设计蛋白质时,是通过调整自然界中已知的蛋白质。但是ProteinMPNN的出现,可以让研究人员从头设计所有可能的蛋白质,这就打开了一个新世界。 ProteinMPNN帮助研究人员解决了逆向的问题——如果他们心中已经有了一个确切的蛋白质结构,它就能帮助他们找到能...
在这里作者基于深度学习的ProteinMPNN工具进行序列设计,增加了蛋白质的表达、稳定性以及功能。在人类肌红蛋白和烟草蚜虫病毒(TEV)蛋白酶中,为了保留催化机制和底物结合位点,作者固定了第一个壳层功能位置的氨基酸(蛋白质的活性位点或底物结合位点附近,对蛋白质的催化活性和底物结合至关重要的氨基酸残基)。选择设计空间后,...
1. Robust deep learning based protein sequence design using ProteinMPNN 1. 摘要 在原生蛋白质主干上,ProteinMPNN的序列恢复为52.4%,相比之下,Rosetta的比例为32.9%。通过x射线晶体学、cryoEM和功能研究,我们展示了ProteinMPNN的广泛用途和高精度,可用于蛋白单体、环状均寡聚物、四面体纳米颗粒和蛋白蛋白结合场景。
ProteinMPNN中的parse_cif_noX.py文件主要是用于从生物大分子结构CIF文件中数据清洗提取信息并用于后续的模型输入数据。这里对该脚本进行学习记录以便后续查找。如下图所示,该脚本的输入是从RCSB数据库中下载的.cif.gz文件,该脚本对CIF文件进行解析生成了两个字典变量chains和metadata。chains里面含有每条链的序列,原子坐...
在protein design领域的估计中,用更大的noise训练的模型能够生成与target structure更加强相关的sequence,这种相关是通过prediction方法来衡量的。 这样增加能通过基于prediction的filter的序列的频率,也许能够对应地增加真正能够折叠成target structure的频率。 使用更高的temperature能够在只有很小的性能下降的情况下增加序列的...