AI設計出具非凡結合強度蛋白質
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/12/514540.shtm 一種使用深度學習方法設計出來的新蛋白質。圖片來源：華盛頓大學醫學院蛋白質設計研究所美國科學家借助機器學習軟件，創建出一批具有非凡結合強度的蛋白質分子。這些分子與包括人類激素在內的各種生物標志物具有極高的親和力和特異性。而且，有些分子與其目標之間實現了迄今最高的相互作用強度。最新研究有望在新藥研發、疾病檢測和環境監測等領域大顯身手。相關論文發表于18日出版的《自然》雜志。由華盛頓大學醫學院教授戴維·貝克領導的團隊著手創造可與胰高糖素、神經肽Y、甲狀旁腺激素和其他螺旋肽靶點結合的蛋白質。這類分子在生物系統內至關重要，但其缺乏穩定的分子結構，導致藥物和診斷工具極難識別。抗體可檢測出其中一些靶點，但通常生產成本高昂，保質期有限。在最新研究中，科學家將用于創建新蛋白質形狀的生成模型RFdiffusi......閱讀全文
AI驅動的蛋白質設計
擴散模型已被證明在圖像和文本生成中很有用，而且似乎也適用于蛋白質設計。然而，這類模型目前的成功率并不高；產生的序列基本不能折疊成目標結構。而近期，由《自然》（Nature）發表的一篇論文描述了一種能設計新蛋白質的深度學習方法，名為RoseTTAFold Diffusion（RFdiffusion
蛋白質組學+AI技術
人們在吞咽的時候，頸部有個器官會隨著吞咽動作上下活動，它就是甲狀腺。西湖歐米有望實現臨床轉化的第一個項目，就是基于蛋白質標志物的甲狀腺結節的良惡性診斷。甲狀腺很小，但它影響到五臟六腑。數據顯示，每5個成年人中就可能有1人患有甲狀腺結節。其中，約60%的甲狀腺結節都是良性的。但有10%的結節是惡性的，
AI能“構想”新蛋白質結構
科技日報北京12月2日電 （實習記者張佳欣）半個世紀以來，科學家一直在尋找解決“蛋白質折疊問題”的方法。這是生物學領域的一項重大挑戰，難倒了幾代科學家。但現在，人工智能（AI）解決了這一問題。據《自然》雜志1日發表的論文，包括美國華盛頓大學、倫斯勒理工學院和哈佛大學的研究人員在內的研究小組描述了一種
AI設計出具非凡結合強度蛋白質
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/12/514540.shtm 一種使用深度學習方法設計出來的新蛋白質。圖片來源：華盛頓大學醫學院蛋白質設計研究所美國科學家借助機器學習軟件，創建出一批具有非凡結合強度的蛋白質分子。這些分子與包括人類激素
生成式AI設計出非天然蛋白質
加拿大多倫多大學研究人員開發了一種人工智能系統，可以使用生成擴散來創建自然界中不存在的蛋白質。該系統有望使治療蛋白的設計和測試更加高效和靈活，從而加速人類藥物開發。研究發表在最新一期《自然·計算科學》雜志上。 蛋白質由氨基酸鏈組成，氨基酸鏈折疊成的三維形狀反過來又決定了蛋白質的功能。這些折疊的
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。CARBonAra是在一個包含約370000個
AI識別出290個新蛋白質家族
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/9/509234.shtm
AI無需人干預設計新蛋白質
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516030.shtm
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。CARBonAra是在一個包含約370000個
AI識別出290個新蛋白質家族
據瑞士巴塞爾大學官網20日報道，該校和瑞士生物信息學研究所（SIB）的科學家借助機器學習技術，識別出了290個新的蛋白質家族和一個類似花朵形狀的新蛋白質折疊。相關論文發表于最近的《自然》雜志。 在過去幾年里，“阿爾法折疊”徹底改變了蛋白質科學。這種人工智能工具利用科學家在過去50多年收集的蛋白
預測蛋白質序列的新AI模型問世
使用CARBonAra進行序列預測（示意圖）。圖片來源：瑞士洛桑聯邦理工學院科技日報北京8月8日電 （記者張佳欣）瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。使用CARBonAra進行序列預測（示意圖
Meta公司AI預測6億蛋白質結構
ESM宏基因組圖譜數據庫包含6.17億個蛋白質的結構預測。圖片來源：ESM宏基因組圖譜 谷歌旗下人工智能（AI）公司Deep Mind今年公布了2.2億個蛋白質的預測結構，幾乎涵蓋了DNA數據庫中已知生物的所有蛋白質。現在，另一個科技巨頭正在填補蛋白質宇宙中的暗物質。 Meta公司（前
了解蛋白質挑戰的AI解決方案
根據一項嚴格的獨立研究，在一項重大的科學進步中，DeepMind的AI系統AlphaFold的-新版本已被認為是解決已有50年歷史的蛋白質結構預測挑戰(通常稱為“蛋白質折疊問題”)的解決方案。評定。從長遠來看，這一突破可以大大促進生物學研究，從而在疾病理解和藥物發現等領域開辟新的可能性。CASP14
從預測進化－AI能“構想”新蛋白質結構
半個世紀以來，科學家一直在尋找解決“蛋白質折疊問題”的方法。這是生物學領域的一項重大挑戰，難倒了幾代科學家。但現在，人工智能（AI）解決了這一問題。據《自然》雜志1日發表的論文，包括美國華盛頓大學、倫斯勒理工學院和哈佛大學的研究人員在內的研究小組描述了一種升級的阿爾法折疊系統，該系統由深度思維（
當蛋白質組遇上AI，加速的是什么
臨床質譜局部圖 ?西湖歐米供圖使用壓力循環技術處理微量組織樣品。 ?西湖歐米供圖西湖歐米愿景圖 ?西湖歐米供圖一個普通人做一次血液全蛋白質組的質譜檢測，能獲得哪些有意義或有趣的信息？誰會成為蛋白組領域的23andMe（DNA鑒定公司）？去年7月人類蛋白質組98.5%的蛋白質結構被AlphaFold破
AI設計新蛋白質再現突破，生成在拓撲結構
《自然》雜志11日發表的論文描述了一項結構生物學新突破：一種能設計新蛋白質的深度學習方法，名為RoseTTAFold Diffusion（RFdiffusion）。其能生成各種功能性蛋白質，包括在天然蛋白質中從未見過的拓撲結構。 研究示意圖（部分） 深度學習推動了蛋白質結構的預測和設計，但仍
破譯蛋白質到研制新藥，AI幫人類應對科研挑戰
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/8/506820.shtm近年來，人工智能（AI）領域發生了巨大變化，ChatGPT橫空出世，引發生成式AI創業熱潮。英國《新科學家》雜志網站在近日的報道中指出，很多科研團隊和公司正在利用AI應對人類目前面臨的
大難題告破，蛋白質3D結構可用AI解析
? DeepMind關于確定蛋白質3D形狀的深度學習技術，可能將在生物學界掀起一場新的變革。圖中藍色為計算機預測的蛋白質結構，綠色為實驗驗證結果，二者相似度非常高。（圖片來源：DeepMind） 生物學界最大的挑戰之一——蛋白質三維結構解析如今有望被破解。借由深度學習程序AlphaFold，谷歌
我國科學家首創蛋白質動態結構AI建模方法
科技日報記者 劉園園 西湖大學12月8日公布，該校人工智能（AI）講席教授李子青團隊與廈門大學、德睿智藥合作，首創研發了能夠刻畫蛋白質構象變化與親和力預測的AI模型——ProtMD。 這是第一個嘗試解析蛋白質動態構象的人工智能方法，可輔助藥物化學專家更加精準地篩選出高活性小分子，從而加速臨床前藥物研
我國學者首次利用AI方法準確模擬蛋白質“光學指紋”
安徽大學人工智能學院葉盛教授、孫長銀教授與中國科學技術大學江俊教授等合作，在國際上首次成功利用人工智能、分子動力學模擬和量子化學理論計算方法，高效準確地模擬了完整真實蛋白質的Amide Ⅱ區域紅外光譜，為蛋白質的氫鍵動態學研究提供了堅實的理論和技術支持。相關研究成果日前發表在國際學術期刊《美國化
蛋白質工程領域的重大突破——－AI模型設計六種性能更優蛋白質
人工智能（AI）蛋白質設計正在走向“更快、更好、更強”。美國麻省總醫院布萊根分院和貝斯以色列女執事醫療中心團隊開發了一款名為EVOLVEpro的AI工具，被認為是蛋白質工程領域的一項重大突破。團隊在最新一期《科學》雜志上展示了通過該工具設計的6種具有不同用途的蛋白質，證明了EVOLVEpro能夠
Nature子刊：AI像造句一樣設計人工蛋白質
近年來，人工智能（AI）已在醫學、生物學及制藥領域中展示出廣闊的發展前景。特別是在蛋白質設計和工程領域，基于 AI 技術創建人工的蛋白質序列已經成為現實，并可能被用于治療各種疾病。 日前，來自 AI 研究企業 Salesforce Research 、合成生物學公司 Tierra Biosci
AI教育風潮席卷中國高校－學生用AI學AI
“What does this machine do(這臺機器是干什么的)？”4日下午，西南交通大學孟加拉國留學生Zahidul Alam拍下身前吊弦疲勞試驗儀器的照片。收到他的語音提問后，手機中的24小時在線“AI學伴”瞬間給出如論文般詳細的英文回答。 這是西南交大首門人工智能通識課的第一課
預測蛋白質結構只是開始－AI或為生命科學領域帶來巨變
蛋白質結構預測是生物學的重要“圣杯”，也是人工智能落子生命科學領域最炙手可熱的研究之一。 近日，我國自研深度學習蛋白質折疊預測平臺TRFold傳來好消息，其基于2020年第14屆國際蛋白質結構預測競賽（CASP14）蛋白質測試集的成績僅次于“阿爾法折疊的迭代版”（AlphaFold2），排名全
幾周內或能完成半年任務？AI無需人干預設計新蛋白質
《自然·化學工程》創刊號1月12日發表一項研究，報道了一個能對蛋白質進行工程改造的、由人工智能（AI）驅動的全自動機器人。研究結果是對無需人類干預的蛋白質設計和構建的一次概念驗證。 蛋白質在所有生命形式中都起著重要作用。其各種功能廣泛應用于生物技術、化學和醫學。改造新的蛋白質通常是個重復且費力
預測蛋白質結構只是開始－AI或為生命科學領域帶來巨變
蛋白質結構預測是生物學的重要“圣杯”，也是人工智能落子生命科學領域最炙手可熱的研究之一。 近日，我國自研深度學習蛋白質折疊預測平臺TRFold傳來好消息，其基于2020年第14屆國際蛋白質結構預測競賽（CASP14）蛋白質測試集的成績僅次于“阿爾法折疊的迭代版”（AlphaFold2），排名全
AI設計能提高蛋白質穩定性、精確度及效率
人工智能（AI）蛋白質設計正在走向“更快、更好、更強”。美國麻省總醫院布萊根分院和貝斯以色列女執事醫療中心團隊開發了一款名為EVOLVEpro的AI工具，被認為是蛋白質工程領域的一項重大突破。團隊在最新一期《科學》雜志上展示了通過該工具設計的6種具有不同用途的蛋白質，證明了EVOLVEpro能夠提高
用AI識別AI：西湖大學研究可檢測AI生成文本
虛假新聞、惡意產品評論、剽竊……ChatGPT、 GPT-4等AI大語言模型的應用帶來便利，但其誤用也帶來一系列問題。西湖大學工學院張岳教授的“文本智能實驗室”日前發布的一項研究提出一種高準確率、高速、低成本、通用的新文本檢測方法——Fast-DetectGPT，無需訓練即可識別各種AI大語言模型生
探索蛋白質組學新境界——第一屆AI蛋白質組學技術研討會召開
2023年11月17日，上海易算生物科技有限公司與復旦大學生物醫學研究院聯合舉辦第一屆AI蛋白質組學技術研討會-暨易算生物第一代易肽蛋白質組學質譜前處理機器人發布研討會。研討會邀請了多位業內專家、學者，分享臨床蛋白質組學大隊列研究最新進展。易算生物同時為參會專家老師介紹第一代易肽蛋白質組學質譜前