从蛋白质的氨基酸序列出发预测蛋白质的3D结构,称为蛋白质结构预测,其为生物信息学与理论化学所追求的最重要目标之一。蛋白质结构预测在医学上 (如,药物设计) 和在生物技术上 (如,新的酶的设计) 都是非常重要的工具。 为了准确预测蛋白质结构,腾讯生命科学实验室开发了 tFold 工具,采用了一套全新的“从头折叠” (de novo
具体来说，OmegaFold通过基于掩码语言模型（Mask Language Model, MLM）的蛋白质预训练模型编码了主序列然后用于预测结构，MLM天然地具有捕捉共进化信息的能力，这点在早期Meta 的蛋白质预训练工作ESM中也有体现。直接使用MSA或者使用具备捕捉共进化能力的编码器都是不同的方法而已。我们选择同源挖掘路线主要有几个原因：...
今年被科学界认可的发现之一是涉及壮观的蛋白质的构建，另一个是关于实现一个50年前的梦想：从氨基酸序列中预测蛋白质结构。诺贝尔化学委员会主席Heiner Linke说：“这两种发现都开辟了巨大的可能性。”此次获奖的大卫·贝克完成了设计全新蛋白质的非凡壮举，而杰米斯·哈萨比斯和约翰·詹珀开发了一个人工智能（AI）模型...
( 1 )比较建模法( comparative modeling method ) 比较建模法是基于知识的蛋白质结构预测方法,又称为同源结构预测,是根据大量已知的蛋白质三维结构来预测序列已知而结构未知的蛋白质结构。 按照目前的定义,若待模型构建蛋白质的序列与模板序列经比对( alignment )后的序列同源性( sequence identity )在 40% (也有...
自强大的人工智能(AI)工具蛋白质预测结构模型AlphaFold2于2020年发布以来，科学家们已经广泛使用这一工具预测了各种蛋白质结构、发现了药物以及绘制了多种已知蛋白质。AlphaFold 2 的推出，在蛋白质结构及其相互作用建模方面引发了一场革命，有力推动了生命科学的发展。中国科学院院士施一公曾对媒体说：“依我之见，这...
根据对天然蛋白质结构与功能分析建立起来的数据库里的数据,可以预测一定氨基酸序列肽链空间结构和生物功能;也可以通过分子动力学、分子热力学等,根据能量最低、同一位置不能同时存在两个原子等基本原则分析计算蛋白质分子的立体结构和生物功能。 步骤 蛋白质结构的理论预测方法都是建立在氨基酸的一级结构决定高级结构的理论...
为了实现高精度的蛋白质功能预测,来自牛津大学的Benoit Kornmann课题组联合来自苏黎世联邦理工大学、上海理工大学和北京师范大学的研究人员在Nature Communications上发表了名为PhiGnet的蛋白质功能预测工具。该方法充分利用了蛋白质进化信息,使用图卷积神经...
AlphaFold 单体蛋白质预测、二级结构预测、环境配体建模 极高 高(GPU/TPU资源) 单体蛋白质预测,药物靶点发现 免费 AI驱动的高精准单体预测,适用范围广 AlphaFold-Multimer 多蛋白复合体预测、蛋白质-蛋白质相互作用预测 极高(特别是双体预测) 高(GPU/TPU资源) 复合体建模、生物学机制研究 免费 针对多蛋白复合的优化...
诺贝尔奖官网消息，北京时间10月9日下午5点45分许，瑞典皇家科学院宣布将2024年诺贝尔化学奖授予大卫·贝克（David Baker），以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献，戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·M·詹伯（John M. Jumper），以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。诺贝尔化学委员会主席海纳·林克表示：“...