首頁(yè) > 蛋白質(zhì)

蛋白質(zhì)

  • 騰訊提出蛋白質(zhì)研究AI模型，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率刷新紀(jì)錄，入選Nature子刊

    蛋白質(zhì)相互作用（PPI）可以說(shuō)是人體最重要的分子事件之一，事關(guān)人體生長(zhǎng)發(fā)育、新陳代謝，是疾病治療干預(yù)的重要來(lái)源，PPI失調(diào)會(huì)導(dǎo)致癌癥等疾病發(fā)生，因而該領(lǐng)域也是醫(yī)藥行業(yè)關(guān)注的研究熱點(diǎn)。為了更好地預(yù)測(cè)和解讀PPI，并深入挖掘相關(guān)分子信息，2023年3月，騰訊 AI Lab 聯(lián)合香港科技大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院大

  • AI蛋白質(zhì)諾獎(jiǎng)后再登Nature，第一性原理級(jí)精度，微軟亞研院4年之作

    歷時(shí)四年，微軟亞研院AI for Science團(tuán)隊(duì)發(fā)布AI驅(qū)動(dòng)的從頭算（ab initio）生物分子動(dòng)力學(xué)模擬系統(tǒng)。直接登上Nature正刊。系統(tǒng)名為AI2BMD，能夠高效模擬含有10000多個(gè)原子的各種蛋白質(zhì)，分辨率達(dá)到全原子級(jí)別，近似達(dá)到從頭算（第一性原理）的精確度。且比量子力學(xué)方法中的密度泛

  • 90%成功響應(yīng)率，整合約9000個(gè)樣本，統(tǒng)合癌癥蛋白質(zhì)組學(xué)的LLM驅(qū)動(dòng)平臺(tái)

    編輯丨&功能蛋白質(zhì)組學(xué)為癌癥機(jī)制提供了關(guān)鍵見(jiàn)解，有助于發(fā)現(xiàn)新的生物標(biāo)志物和治療靶點(diǎn)。為了充分利用他們整合的將近 500 份高質(zhì)量抗體的精選組合，美國(guó)德克薩斯大學(xué)決定采用 LLM 驅(qū)動(dòng)來(lái)使資源更高效。他們推出了 DrBioRight 2.0，這是一個(gè)由最先進(jìn)的大型語(yǔ)言模型提供支持的直觀生物信息學(xué)平臺(tái)。

  • 蛋白質(zhì)納米“計(jì)算機(jī)”問(wèn)世

    研究人員使用共聚焦顯微鏡研究細(xì)胞行為。圖片來(lái)源：賓夕法尼亞州立大學(xué)科技日?qǐng)?bào)北京5月30日電（記者張夢(mèng)然）美國(guó)賓夕法尼亞州立大學(xué)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了用作電路的第一個(gè)基于蛋白質(zhì)的納米計(jì)算代理。在最新一期《科學(xué)進(jìn)展》

  • 邁向程序化蛋白質(zhì)生成

    算法在計(jì)算蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用最近取得了許多成就，例如從氨基酸序列預(yù)測(cè)3D結(jié)構(gòu)以及可以折疊成所需3D結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)序列的逆向設(shè)計(jì)。然而，從頭蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)生成——即生成具有所需特性的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)——仍然是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。

  • 探索蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)變化，新AI方法JAMUN比標(biāo)準(zhǔn)MD模擬更快、更準(zhǔn)確

    編輯 | 白菜葉蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)變化對(duì)于理解其功能和開(kāi)發(fā)靶向藥物治療至關(guān)重要，尤其是對(duì)于隱蔽的結(jié)合位點(diǎn)。然而，現(xiàn)有的生成構(gòu)象集合的方法存在效率低下或缺乏通用性的問(wèn)題，無(wú)法在訓(xùn)練系統(tǒng)之外發(fā)揮作用。分子動(dòng)力學(xué) (MD) 模擬是當(dāng)前探索蛋白質(zhì)運(yùn)動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)，但計(jì)算成本高昂，且受短時(shí)間步長(zhǎng)要求的限制，因此難以捕

  • 西湖大學(xué)郭天南：從「元宇宙」視角，探秘蛋白質(zhì)組大數(shù)據(jù)

    近日，由& 醫(yī)健AI掘金志主辦的GAIR「醫(yī)療科技高峰論壇」在深圳正式召開(kāi)。論壇上，西湖大學(xué)特聘研究員、西湖歐米創(chuàng)始人郭天南以《AI 賦能的蛋白質(zhì)組大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)醫(yī)療》為題發(fā)表了演講。郭天南表示：“AlphaFold2 使用 AI 技術(shù)在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)上取得了突破性進(jìn)展，但此類 AI 驅(qū)動(dòng)的生命科學(xué)

  • 創(chuàng)新計(jì)算框架在蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)方面獲突破

    財(cái)聯(lián)社11月13日電，在今年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)表彰計(jì)算蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的重大進(jìn)展后，美國(guó)能源部阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)宣布開(kāi)發(fā)出一種名為MProt-DPO的創(chuàng)新計(jì)算框架，該框架利用人工智能（AI）和世界頂尖的超級(jí)計(jì)算機(jī)，推動(dòng)蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)取得新突破。這一成就標(biāo)志著向AI自主科學(xué)發(fā)現(xiàn)邁出了重要一步。