标签：蛋白质结构

酶功能预测的新突破：GraphEC助力精准预测 酶在众多生物过程中扮演着关键角色，而酶委员会（EC）编号则是编码酶功能的重要工具。然而，现有的 EC 编号预测技术往往忽视了酶活性位点和结构特征的关键作用。近期，中山大学的研究团队推出了一款名为 GraphEC 的新型预测工具，该工具基于几何图学习技术，结合 ESMFold 预测的蛋白质结构和预训练的蛋白质语言模型，能够更准确地预测酶的功能。 GraphEC的工作原理与优势 GraphEC 通过几何图学习技术，从蛋白质结构中提取功能信息，从而实现对酶活性位点、EC 编号和最佳 pH 值...

今年的诺贝尔化学奖授予了三位在蛋白质设计和结构预测领域做出杰出贡献的科学家。奖项一半授予了美国西雅图华盛顿大学的 David Baker，另一半则颁发给了来自英国 Google DeepMind 的 Demis Hassabis 和 John Jumper。诺贝尔化学奖委员会主席 Heiner Linke 表示，今年的诺贝尔化学奖如同“双花并蒂”，不仅表彰了蛋白质结构的构建，还肯定了基于氨基酸序列的蛋白质结构预测。 哥伦比亚大学的科学家 Mohammed AlQuraishi 在社交媒体上发文祝贺，称三位科学家实至名归。许多人可能会感到困惑：为什么化学奖会颁发给生物领域？蛋...

人工智能（AI）正在助力重新绘制病毒家族树。借助 AlphaFold 预测的蛋白质结构以及受聊天机器人启发的“蛋白质语言模型”，研究人员发现了病毒家族中一些惊人的联系，包括感染人类的病原体以及新兴的威胁。 长期以来，科学家们主要通过基因组比较来理解病毒的进化。然而，RNA 编码的病毒进化速度极快，并且容易从其他生物体获取遗传物质，这意味着基因序列可能掩盖了病毒之间的深层关系。相比之下，病毒基因编码的蛋白质结构变化较慢，有助于揭示这些隐藏的进化联系。但在 AlphaFold 等大规模预测蛋白质结构的工具问世之前，...

近期，科技媒体The Decoder报道了一项引人瞩目的研究，该研究揭示了OpenAI的GPT-4语言模型在基础结构生物学任务中的出色表现。来自罗格斯大学的研究团队发现，GPT-4不仅能准确预测分子结构，还能在构建简单氨基酸和蛋白质结构方面展现出惊人的准确性。 在实验过程中，研究者要求GPT-4建立20种标准氨基酸的三维结构模型。结果显示，GPT-4能够精确地预测原子组成、键长以及角度，但在处理更为复杂的环状结构和立体化学构型时则出现了偏差。此外，通过集成Wolfram插件进行数学计算，GPT-4成功模拟了常见的蛋白质结构元素——α-螺...