“阿尔法折叠3”来了
科技日报北京5月8日电 （记者张梦然）《自然》8日报道了结构生物学最新进展——阿尔法折叠3的问世。它能以高准确率预测蛋白质与其他生物分子相互作用的结构。这种用计算机解析蛋白质与其他分子复杂相互作用的能力，将拓展人们对生物过程的理解，并有望推动药物研发。阿尔法折叠于2020年问世，它和迭代版阿尔法折叠2能根据蛋白质的氨基酸序列预测其3D结构。之后的阿尔法折叠—多聚体则推动了对蛋白质—蛋白质复合物的预测。不过，扩大单一深度学习模型能预测的复合物范围一直很难，因为不同类型的特异性相互作用差异太大。此次最新模型由谷歌深度思维以及同是谷歌旗下的人工智能药物公司Isomorphic Labs研发。由于阿尔法折叠2模型的深度学习架构和训练系统得到大幅提升，研发团队如今可以对一个统一框架内大量生物分子系统的结构进行更准确预测。阿尔法折叠3能预测蛋白质与其他蛋白质、核酸、小分子、离子、修饰蛋白质残基的复合物，以及抗体—抗原相互......阅读全文
利用人工智能预测结构－细菌“注射器”将蛋白输入人体细胞
《自然》杂志29日报道一项生物科技重要成果：一种蛋白质递送装置，它可利用细菌“注射器”将蛋白质注射到人类细胞中。这种方法可能对未来人类生物医学疗法的应用非常有用，例如基因疗法和癌症治疗。递送特定蛋白质到特定细胞类型中，这种方法具有治疗疾病的潜力。一些细菌演化出了递送系统与寄主细胞互动，例如有些类似注
蛋白质二级结构预测－基于氨基酸疏水性的预测方法
这种方法是一种用物理化学方法进行二级结构预测的方法，或称为立体化学方法。在蛋白质中，氨基酸的理化性质对蛋白质的二级结构影响较大，因此在进行结构预测时考虑氨基酸残基的物理化学性质，如疏水性、极性、侧链基团的大小等，根据氨基酸残基各方面的性质及残基之间的组合预测可能形成的二级结构。“疏水性”是氨基酸的一
武汉病毒所揭示宿主细胞未折叠蛋白质反应重要作用
3月6日，国际学术期刊Journal of Virology（《病毒学杂志》）在线发表了中国科学院武汉病毒研究所/病毒学国家重点实验室研究员胡志红、肖庚富团队合作研究的最新成果，论文题为Quantitative proteomic analysis reveals unfolded protei
人工智能算法有助于快速分析蛋白质折叠结构
近日，英国《自然》杂志报道，美国哈佛大学医学院生物学家AlQuraishi开发出新型人工智能算法，能够快速分析预测蛋白质三维结构，大大提高蛋白质三维结构预测的效率，将预测时间从若干小时或几天缩短至几毫秒。 报道称，蛋白质三维结构与蛋白质功能密切相关，当前生物学界一大挑战在于如何基于氨基酸序列预测蛋
蛋白质折叠背后可以告诉我们转移性癌症的情况
Talin是一种控制细胞附着和运动的蛋白质，如果它出了故障，会导致癌细胞扩散。DCL1是一种肿瘤抑制蛋白。但科学家们还不完全了解这两种蛋白质是如何工作的，也不知道当它们没有按照应有的方式工作时会发生什么。DCL1可以与Talin相互作用，可能会干扰Talin将细胞组合在一起的能力。如果科学家们知道这
预测蛋白质3D结构，单条蛋白质序列就能实现
7月22日，华深智药对外宣布，公司在蛋白质结构预测方面开发出一项新技术OmegaFold，突破了已有计算机预测三维结构的模式，是人工智能（AI）和生命科学领域结合实现的一个突破。华深智药是由清华大学人工智能产业研究院孵化，是一家致力于使用AI重构药物开发流程来提高新药研发速度和效率的企业。日前，华深
望闻问切也会有“阿尔法狗”
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2017/9/387889.shtm“‘神农尝百草’一日遇七十毒，所得三百六十物后形成《神农本草经》。这是将人身作为测试‘model’，测知药物干预的影响规律。”近日在接受科技日报记者独家专访时，中国中医科学院首席研究员
2021年最“眼花缭乱”的工程创新
①无化石钢告别CO2排放②打造全球首艘绿色氨动力油轮③“垂直海洋”为虾提供更清洁环境④机器人的“眼睛”会检查缺陷⑤终极海上过山车“闪电”⑥“大吉姆”—昂贵电池的“平替”⑦阿尔法折叠系统“构想”出新蛋白质⑧能反射光线的纳米技术屋顶⑨机器人大大降低了采矿风险⑩无人水面帆船可深入飓风内部 科技创新世界潮
直播预告－|－蛋白质结构与功能预测及设计
直播时间：2024年8月22日（周四）19:00——21:40 直播平台：科学网APP(科学网微博直播间链接)https://weibo.com/l/wblive/p/show/1022:2321325069047447289984科学网微博科学网视频号 【直播简介】8月22日（周四）晚19:0
AlphaCD发布：蛋白质功能高通量预测全新范式
近日，中国农业科学院农业基因组研究所农业基因编辑技术研发与应用创新团队构建了迄今为止规模最大的实验验证数据集，并在此基础上开发了多模态机器学习模型AlphaCD。该模型不仅能够高效预测超过2万种胞嘧啶脱氨酶的酶活特征，还能设计出新型高性能碱基编辑工具。该研究为蛋白质功能高通量鉴定和基因编辑工具开
预测蛋白质相互作用的计算方法
蛋白质相互作用研究能够从分子水平上揭示蛋白质的功能，帮助揭示生长发育、新陈代谢、分化和凋亡等细胞活动的规律。在全基因组范围内识别蛋白质相互作用对是解释细胞调控机制的重要一步。随着蛋白质相互作用实验技术的发展，人们能够获得大量的蛋白质相互作用数据，甚至能够在全基因组范围内对蛋白质相互作用进行分析。
蛋白质三级结构预测－线索化法
线索化模型产生的背景及发展上面已经提到，两个自然进化的蛋白质如果具有30%的等同序列，则它们是同源的蛋白质，具有基本相同的三维结构。那么，其余的是否就不是同源的呢？实际并非如此。在最新的蛋白质数据库PDB中，有上千对蛋白质具有同源的空间结构，但它们的序列等同部分小于25%，即远程同源。许多结构相似的
基于氨基酸组成的蛋白质预测软件
根据组成蛋白质的20种氨基酸的物理和化学性质可以辨析电泳等实验中的未知蛋白质，也可以分析已知蛋白质的物化性质。ExPASy工具包包涵的程序：http://www.expasy.ch/tools/AACompIdent：与把氨基酸序列在SWISS-PROT库中搜索不同，AACompIdent工具利用未
AlphaCD发布：蛋白质功能高通量预测全新范式
近日，中国农业科学院农业基因组研究所农业基因编辑技术研发与应用创新团队构建了迄今为止规模最大的实验验证数据集，并在此基础上开发了多模态机器学习模型AlphaCD。该模型不仅能够高效预测超过2万种胞嘧啶脱氨酶的酶活特征，还能设计出新型高性能碱基编辑工具。该研究为蛋白质功能高通量鉴定和基因编辑工具开发提
我国科研人员在单分子蛋白质折叠方面取得新进展
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/2/493991.shtm
抗感染蛋白也能感知非感染细胞中的蛋白质折叠错误
多伦多大学(university of toronto)的研究人员发现了宿主细胞对抗细菌感染的免疫机制，同时发现对这一过程至关重要的一种蛋白质能够感知并对所有哺乳动物细胞中错误折叠的蛋白质做出反应，相关研究成果于近日发表在Science。 这种蛋白质被称为血红素调控抑制因子或HRI，研究人员表
蛋白质蛋白质相互作用理论预测和药物设计新法获进展
11月29日，《美国国家科学院院刊》（PNAS）在线发表了中国科学院上海药物研究所蒋华良课题组和美国莱斯大学（Rice University）José N. Onuchic 课题组合作的论文Elucidating the druggable interface of protein-protei
人工智能助力应对科研大挑战
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最大的科学挑战：从破译蛋白质的秘密，到研制出新药，再到应对气候变化以及实现可商用的核聚变发电等。揭示蛋白质结构根据蛋
折叠酶的作用
目前研究最为广泛的是脂肪酶特异折叠酶（lipase specific foldase,LIFs），此类酶多存在于革兰氏阴性菌中辅助相应的脂肪酶进行二级结构的折叠，通过降低折叠过程中的能障与构象改变为靶蛋白的正确折叠提供必要的空间立体信息而帮助其活性构象的形成。研究证明，脂肪酶在无LIFs存在下可进行
链折叠的结构
链折叠，是指凯勒（Keller）提出的折叠链模型。即分子链顷向于聚集在一起形成链束，分子链规整排列的链束细而长，表面能很大，不稳定。会自发的折叠成带状结构。也有一种说法是链折叠是直接以单根分子链（而不是链束）进行的。单晶的电子衍射图研究认为分子链的方向是垂直于晶片表面，链在晶片厚度范围内来回折叠。
β折叠的结构特点
在β折叠中，两条以上氨基酸链（肽链），或同一条肽链之间的不同部分形成平行或反平行排列，成为“股”。
折叠基因检测作用
通过基因检测，可向人们提供个性化健康指导服务、个性化用药指导服务和个性化体检指导服务。就可以在疾病发生之前的几年、甚至几十年进行准确的预防，而不是盲目的保健；人们可以通过调整膳食营养、改变生活方式、增加体检频度、接受早期诊治等多种方法，有效地规避疾病发生的环境因素。基因检测不仅能提前告诉我们有多高的
重折叠的定义
中文名称重折叠英文名称refolding定 义解折叠或错折叠的结构，重新变成有活性的立体结构的过程。应用学科生物化学与分子生物学（一级学科），总论（二级学科）
折叠酶的结构
LIFs的结构由三部分组成N-末端跨膜疏水结构域，中间一段富含脯氨酸和丙氨酸的高度可变的中间铰链区与C-末端催化结构域。LIFs通过N-末端的疏水跨膜结构域锚定在内膜上，使Q-末端的活性结构域游离于周质中。N-末端的疏水跨膜结构域对其折叠活性没有影响，主要是负责将LIFs锚定在内膜上，防止其与脂肪酶
β折叠的主要作用
能形成β折叠的氨基酸残基一般不大，而且不带同种电荷，这样有利于多肽链的伸展，如甘氨酸、丙氨酸在β折叠中出现的几率最高。免疫球蛋白有大量的β折叠层。另一种常见的蛋白质模序是α螺旋和三种不同的β转角。不属于一个模序的蛋白质一级结构部分被称之为不规则螺旋。这些部分对蛋白质的空间构象非常重要。
人工智能或在塑造科研新貌
ChatGPT横空出世后即风靡全球，它以强大的信息整合和对话能力惊艳了整个世界，随着技术的不断更迭，目前最新版的ChatGPT已经拥有撰写论文、代码、软件，以及进行科研辅助分析等多种强大功能。 从更快地合成信息，到数小时内开发出新药，美国趣味科学网在近日的报道中，列出了人工智能（AI）重塑科研
蛋白质二级结构预测－最邻近方法－NearestNeighboringmethods
早期，由于数据的缺乏，预测方法多基于单条序列。随着序列和结构数据的增加，人们的研究转向同源序列分析，充分利用隐藏在同源序列中的结构信息，使得结构预测的准确率得到了较大的提高。同源分析的基础是序列比较，通过序列比较发现相似的序列，根据相似序列具有相似结构的原理，将相似序列（或者序列片段）所对应的二级结
Nature发布AlphaFold预测几乎所有已知蛋白质的形状
DeepMind的AlphaFold工具已经确定了地球上几乎所有已知生物体中约2亿种蛋白质的结构。从今天开始，确定科学上已知的几乎所有蛋白质的3D形状将变得和在谷歌搜索中输入一样简单。研究人员使用革命性的人工智能(AI)网络：AlphaFold来预测来自100万种物种的约2亿种蛋白质的结构，几乎覆盖
蛋白质工程的结构、功能的设计和预测
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；反之也可以根据特定的生物功能，设计蛋白质的氨基酸序列和空间结构。通过基因重组等实验可以直接考察分析结构与功能之间的关系；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
瑞典开发出预测生物蛋白质同源关系研究平台
瑞典卡罗林斯卡医学院国家生命科学实验室开发了一种新的研究工具——InParanoiDB9，旨在增进对不同生物体之间蛋白质同源关系的理解。它预测了640个物种之间超10亿个直向同源群，为蛋白质结构域和全长蛋白质提供了直向同源预测。 该数据库使用尖端算法（如InParanoid DIAMOND、D