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“阿尔法折叠”精准预测蛋白质三维结构
来源:亚博英雄联盟 | 作者:亚博英雄联盟 | 发布时间: 2021-10-04 | 99094 次浏览 | 分享到:
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本文摘要:电竞竞猜app,亚博英雄联盟,正规的电竞竞猜软件,克服半个世纪的生物学难题有望加速新药的开发。

克服半个世纪的生物学难题有望加速新药的开发。“阿尔法折叠”准确预测蛋白质的三维结构。科技日报,北京,12 月 1 日。记者刘霞人工智能AI再次腾飞,攻克了生物学领域的一大难题:如何预测蛋白质从线性氨基酸链卷曲成3D形状来执行任务。

据美国科学杂志网站 11 月 30 日报道,“蛋白质结构预测关键评估”CASP 竞赛传来好消息:英国“深度学习”DeepMind 表示其 AI 已取得上述成果,其方法将大大加快新药的开发。人体有数千种不同的蛋白质,每一种都含有数十至数百种氨基酸。这些氨基酸的序列决定了它们之间的相互作用,赋予蛋白质一个复杂的三。

维度形状,这反过来又决定了蛋白质的功能。.了解这些三维形状可以帮助研究人员设计出可以留在蛋白质缝隙中的药物。

此外,合成具有所需结构的蛋白质还可以加速酶的开发,使生物燃料领域受益。几十年来,研究人员一直使用X射线晶体学或冷冻电子显微镜cryo-EM等实验技术来破译蛋白质的三维结构,但这种方法可能需要数月甚至数年的时间,而且可能效果不佳。

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目前,在生命中发现的2亿多种蛋白质中,只有17万种蛋白质结构被破解。1994年,为了更好地预测和破译蛋白质的三维结构,美国马里兰大学结构生物学家John Multer等发起了CASP竞赛,每两年举办一次。在今年的比赛中,“深度学习”团队的“Al。

a Fold” AlphaFold 方法的中位数为 92。满分100分,90分以上被认为与实验方法具有可比性。预测最具挑战性的蛋白质的平均分数为 87,比次优预测高 25 分。

它甚至擅长预测嵌入细胞膜的蛋白质的结构——细胞膜是许多人类疾病的核心,但它们很难用 X 射线晶体学进行研究。欧洲生物信息学研究所名誉所长珍妮特·桑顿说:“‘深度学习’团队的成就令人惊叹,将改变结构生物学和蛋白质研究的未来。

”穆尔特表示,这是一个已有 50 年历史的问题,“阿尔法折叠”改变了游戏规则。实验科学家将能够使用精确的结构预测来理解不透明的 X 射线和冷冻 EM 数据;药物设计者也可以用这个来快速刷新新冠病毒等ne。出现的危险病原体中每种蛋白质的结构,从而可以更快地开发相关药物。

主编指出蛋白质的形状以确定其功能。只有当我们知道蛋白质如何折叠时,我们才能知道蛋白质的作用。但只是为了分析折叠后蛋白质的结构。

�已经很困难了。常用的方法是冷冻电子显微镜、核磁共振或 X 射线。结构需要微调,既费时又费钱。预测折叠后蛋白质的形状是“地狱难度”。

它可以在极短的时间内将自己折叠成难以想象的形状,预测所需的计算能力惊人。在人工智能的帮助下,曾经的幻想变成了现实。

这可能是一项革命性的成就,为人类探索药物分子世界提供了有力的工具。编辑:张奥林。


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