AI设计出具非凡结合强度蛋白质
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/12/514540.shtm 一种使用深度学习方法设计出来的新蛋白质。图片来源：华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所美国科学家借助机器学习软件，创建出一批具有非凡结合强度的蛋白质分子。这些分子与包括人类激素在内的各种生物标志物具有极高的亲和力和特异性。而且，有些分子与其目标之间实现了迄今最高的相互作用强度。最新研究有望在新药研发、疾病检测和环境监测等领域大显身手。相关论文发表于18日出版的《自然》杂志。由华盛顿大学医学院教授戴维·贝克领导的团队着手创造可与胰高糖素、神经肽Y、甲状旁腺激素和其他螺旋肽靶点结合的蛋白质。这类分子在生物系统内至关重要，但其缺乏稳定的分子结构，导致药物和诊断工具极难识别。抗体可检测出其中一些靶点，但通常生产成本高昂，保质期有限。在最新研究中，科学家将用于创建新蛋白质形状的生成模型RFdiffusi......阅读全文
蛋白质组学+AI技术
人们在吞咽的时候，颈部有个器官会随着吞咽动作上下活动，它就是甲状腺。西湖欧米有望实现临床转化的第一个项目，就是基于蛋白质标志物的甲状腺结节的良恶性诊断。甲状腺很小，但它影响到五脏六腑。数据显示，每5个成年人中就可能有1人患有甲状腺结节。其中，约60%的甲状腺结节都是良性的。但有10%的结节是恶性的，
AI驱动的蛋白质设计
扩散模型已被证明在图像和文本生成中很有用，而且似乎也适用于蛋白质设计。然而，这类模型目前的成功率并不高；产生的序列基本不能折叠成目标结构。而近期，由《自然》（Nature）发表的一篇论文描述了一种能设计新蛋白质的深度学习方法，名为RoseTTAFold Diffusion（RFdiffusion
AI能“构想”新蛋白质结构
科技日报北京12月2日电 （实习记者张佳欣）半个世纪以来，科学家一直在寻找解决“蛋白质折叠问题”的方法。这是生物学领域的一项重大挑战，难倒了几代科学家。但现在，人工智能（AI）解决了这一问题。据《自然》杂志1日发表的论文，包括美国华盛顿大学、伦斯勒理工学院和哈佛大学的研究人员在内的研究小组描述了一种
AI设计出具非凡结合强度蛋白质
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/12/514540.shtm 一种使用深度学习方法设计出来的新蛋白质。图片来源：华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所美国科学家借助机器学习软件，创建出一批具有非凡结合强度的蛋白质分子。这些分子与包括人类激素
生成式AI设计出非天然蛋白质
加拿大多伦多大学研究人员开发了一种人工智能系统，可以使用生成扩散来创建自然界中不存在的蛋白质。该系统有望使治疗蛋白的设计和测试更加高效和灵活，从而加速人类药物开发。研究发表在最新一期《自然·计算科学》杂志上。 蛋白质由氨基酸链组成，氨基酸链折叠成的三维形状反过来又决定了蛋白质的功能。这些折叠的
预测蛋白质序列的新AI模型问世
瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内的多个领域带来重大进展。这一成果发表在最新一期《自然·通讯》杂志上。CARBonAra是在一个包含约370000个
AI识别出290个新蛋白质家族
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/9/509234.shtm
Meta公司AI预测6亿蛋白质结构
ESM宏基因组图谱数据库包含6.17亿个蛋白质的结构预测。图片来源：ESM宏基因组图谱 谷歌旗下人工智能（AI）公司Deep Mind今年公布了2.2亿个蛋白质的预测结构，几乎涵盖了DNA数据库中已知生物的所有蛋白质。现在，另一个科技巨头正在填补蛋白质宇宙中的暗物质。 Meta公司（前
了解蛋白质挑战的AI解决方案
根据一项严格的独立研究，在一项重大的科学进步中，DeepMind的AI系统AlphaFold的-新版本已被认为是解决已有50年历史的蛋白质结构预测挑战(通常称为“蛋白质折叠问题”)的解决方案。评定。从长远来看，这一突破可以大大促进生物学研究，从而在疾病理解和药物发现等领域开辟新的可能性。CASP14
AI无需人干预设计新蛋白质
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516030.shtm
预测蛋白质序列的新AI模型问世
使用CARBonAra进行序列预测（示意图）。图片来源：瑞士洛桑联邦理工学院科技日报北京8月8日电 （记者张佳欣）瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内
AI识别出290个新蛋白质家族
据瑞士巴塞尔大学官网20日报道，该校和瑞士生物信息学研究所（SIB）的科学家借助机器学习技术，识别出了290个新的蛋白质家族和一个类似花朵形状的新蛋白质折叠。相关论文发表于最近的《自然》杂志。 在过去几年里，“阿尔法折叠”彻底改变了蛋白质科学。这种人工智能工具利用科学家在过去50多年收集的蛋白
预测蛋白质序列的新AI模型问世
瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内的多个领域带来重大进展。这一成果发表在最新一期《自然·通讯》杂志上。CARBonAra是在一个包含约370000个
预测蛋白质序列的新AI模型问世
瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内的多个领域带来重大进展。这一成果发表在最新一期《自然·通讯》杂志上。使用CARBonAra进行序列预测（示意图
从预测进化－AI能“构想”新蛋白质结构
半个世纪以来，科学家一直在寻找解决“蛋白质折叠问题”的方法。这是生物学领域的一项重大挑战，难倒了几代科学家。但现在，人工智能（AI）解决了这一问题。据《自然》杂志1日发表的论文，包括美国华盛顿大学、伦斯勒理工学院和哈佛大学的研究人员在内的研究小组描述了一种升级的阿尔法折叠系统，该系统由深度思维（
当蛋白质组遇上AI，加速的是什么
临床质谱局部图 西湖欧米供图使用压力循环技术处理微量组织样品。 西湖欧米供图西湖欧米愿景图 西湖欧米供图一个普通人做一次血液全蛋白质组的质谱检测，能获得哪些有意义或有趣的信息？谁会成为蛋白组领域的23andMe（DNA鉴定公司）？去年7月人类蛋白质组98.5%的蛋白质结构被AlphaFold破
AI设计新蛋白质再现突破，生成在拓扑结构
《自然》杂志11日发表的论文描述了一项结构生物学新突破：一种能设计新蛋白质的深度学习方法，名为RoseTTAFold Diffusion（RFdiffusion）。其能生成各种功能性蛋白质，包括在天然蛋白质中从未见过的拓扑结构。 研究示意图（部分） 深度学习推动了蛋白质结构的预测和设计，但仍
破译蛋白质到研制新药，AI帮人类应对科研挑战
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/8/506820.shtm近年来，人工智能（AI）领域发生了巨大变化，ChatGPT横空出世，引发生成式AI创业热潮。英国《新科学家》杂志网站在近日的报道中指出，很多科研团队和公司正在利用AI应对人类目前面临的
我国科学家首创蛋白质动态结构AI建模方法
科技日报记者 刘园园 西湖大学12月8日公布，该校人工智能（AI）讲席教授李子青团队与厦门大学、德睿智药合作，首创研发了能够刻画蛋白质构象变化与亲和力预测的AI模型——ProtMD。 这是第一个尝试解析蛋白质动态构象的人工智能方法，可辅助药物化学专家更加精准地筛选出高活性小分子，从而加速临床前药物研
大难题告破，蛋白质3D结构可用AI解析
DeepMind关于确定蛋白质3D形状的深度学习技术，可能将在生物学界掀起一场新的变革。图中蓝色为计算机预测的蛋白质结构，绿色为实验验证结果，二者相似度非常高。（图片来源：DeepMind） 生物学界最大的挑战之一——蛋白质三维结构解析如今有望被破解。借由深度学习程序AlphaFold，谷歌
我国学者首次利用AI方法准确模拟蛋白质“光学指纹”
安徽大学人工智能学院叶盛教授、孙长银教授与中国科学技术大学江俊教授等合作，在国际上首次成功利用人工智能、分子动力学模拟和量子化学理论计算方法，高效准确地模拟了完整真实蛋白质的Amide Ⅱ区域红外光谱，为蛋白质的氢键动态学研究提供了坚实的理论和技术支持。相关研究成果日前发表在国际学术期刊《美国化
蛋白质工程领域的重大突破——－AI模型设计六种性能更优蛋白质
人工智能（AI）蛋白质设计正在走向“更快、更好、更强”。美国麻省总医院布莱根分院和贝斯以色列女执事医疗中心团队开发了一款名为EVOLVEpro的AI工具，被认为是蛋白质工程领域的一项重大突破。团队在最新一期《科学》杂志上展示了通过该工具设计的6种具有不同用途的蛋白质，证明了EVOLVEpro能够
Nature子刊：AI像造句一样设计人工蛋白质
近年来，人工智能（AI）已在医学、生物学及制药领域中展示出广阔的发展前景。特别是在蛋白质设计和工程领域，基于 AI 技术创建人工的蛋白质序列已经成为现实，并可能被用于治疗各种疾病。 日前，来自 AI 研究企业 Salesforce Research 、合成生物学公司 Tierra Biosci
AI教育风潮席卷中国高校－学生用AI学AI
“What does this machine do(这台机器是干什么的)？”4日下午，西南交通大学孟加拉国留学生Zahidul Alam拍下身前吊弦疲劳试验仪器的照片。收到他的语音提问后，手机中的24小时在线“AI学伴”瞬间给出如论文般详细的英文回答。 这是西南交大首门人工智能通识课的第一课
用AI识别AI：西湖大学研究可检测AI生成文本
虚假新闻、恶意产品评论、剽窃……ChatGPT、 GPT-4等AI大语言模型的应用带来便利，但其误用也带来一系列问题。西湖大学工学院张岳教授的“文本智能实验室”日前发布的一项研究提出一种高准确率、高速、低成本、通用的新文本检测方法——Fast-DetectGPT，无需训练即可识别各种AI大语言模型生
几周内或能完成半年任务？AI无需人干预设计新蛋白质
《自然·化学工程》创刊号1月12日发表一项研究，报道了一个能对蛋白质进行工程改造的、由人工智能（AI）驱动的全自动机器人。研究结果是对无需人类干预的蛋白质设计和构建的一次概念验证。 蛋白质在所有生命形式中都起着重要作用。其各种功能广泛应用于生物技术、化学和医学。改造新的蛋白质通常是个重复且费力
AI设计能提高蛋白质稳定性、精确度及效率
人工智能（AI）蛋白质设计正在走向“更快、更好、更强”。美国麻省总医院布莱根分院和贝斯以色列女执事医疗中心团队开发了一款名为EVOLVEpro的AI工具，被认为是蛋白质工程领域的一项重大突破。团队在最新一期《科学》杂志上展示了通过该工具设计的6种具有不同用途的蛋白质，证明了EVOLVEpro能够提高
预测蛋白质结构只是开始－AI或为生命科学领域带来巨变
蛋白质结构预测是生物学的重要“圣杯”，也是人工智能落子生命科学领域最炙手可热的研究之一。 近日，我国自研深度学习蛋白质折叠预测平台TRFold传来好消息，其基于2020年第14届国际蛋白质结构预测竞赛（CASP14）蛋白质测试集的成绩仅次于“阿尔法折叠的迭代版”（AlphaFold2），排名全
预测蛋白质结构只是开始－AI或为生命科学领域带来巨变
蛋白质结构预测是生物学的重要“圣杯”，也是人工智能落子生命科学领域最炙手可热的研究之一。 近日，我国自研深度学习蛋白质折叠预测平台TRFold传来好消息，其基于2020年第14届国际蛋白质结构预测竞赛（CASP14）蛋白质测试集的成绩仅次于“阿尔法折叠的迭代版”（AlphaFold2），排名全
探索蛋白质组学新境界——第一届AI蛋白质组学技术研讨会召开
2023年11月17日，上海易算生物科技有限公司与复旦大学生物医学研究院联合举办第一届AI蛋白质组学技术研讨会-暨易算生物第一代易肽蛋白质组学质谱前处理机器人发布研讨会。研讨会邀请了多位业内专家、学者，分享临床蛋白质组学大队列研究最新进展。易算生物同时为参会专家老师介绍第一代易肽蛋白质组学质谱前