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            AlphaFold2|AI時(shí)代,讓我們一起體驗(yàn)科研中開盲盒的快樂!

            閱讀:1400      發(fā)布時(shí)間:2021-8-6
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            AlphaFold2

            AlphaFold刷屏

            dianfu生命科學(xué)

            AlphaFold2,再登Nature

            從業(yè)者都懵了

            AlphaFold2開源

            它來了,它帶著源代碼過來了

            人類98.5%蛋白質(zhì)全都被預(yù)測(cè)

            生命科學(xué)領(lǐng)域或迎來巨變



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            圖片

            DeepMind創(chuàng)始人兼執(zhí)行官Demis Hassabis在《Nature》期刊上分享AlphaFold的開源代碼,并發(fā)表了系統(tǒng)的完整方法,詳盡細(xì)致說明AlphaFold是如何做到精確預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu)的。

            更加令人振奮的是,在AlphaFold2開源僅僅一周后,DeepMind震撼公布了AlphaFold數(shù)據(jù)集。開放的數(shù)據(jù)集不僅包括人類蛋白質(zhì)組,還有大腸桿菌、酵母、果蠅、小鼠、水稻、擬南芥等模式物種在內(nèi)的20多種物種的大部分蛋白的預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu),總計(jì)超過35萬個(gè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。DeepMind還與歐洲生物信息研究所(EMBL-EBI)合作建立了一個(gè)平臺(tái)—AlphaFold DB(AlphaFold蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫),將他們的預(yù)測(cè)結(jié)果免費(fèi)開放給公眾,AlphaFold2模型的目標(biāo)是為所有具有已知序列的蛋白提供預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)。DeepMind計(jì)劃在年底將預(yù)測(cè)數(shù)量增加到1.3億個(gè)。EMBL-EBI主任Ewan Birney博士將其稱之為“繼人類基因組圖譜之后最重要的數(shù)據(jù)集"。


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            數(shù)十年的時(shí)間里,研究人員一直在用X射線晶體學(xué)和冷凍電鏡這類實(shí)驗(yàn)技術(shù)解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。但是,這類方法存在費(fèi)時(shí)耗錢的問題,對(duì)一些蛋白也不適用。為滿足科研工作者對(duì)于蛋白與多肽設(shè)計(jì),高效的抗體定制以及蛋白結(jié)構(gòu)與功能分析等需求,索萊寶緊跟科技前沿,深入解析這個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新模型AlphaFold2。AlphaFold2不僅可以做到精確預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu),而且準(zhǔn)確度能達(dá)到原子水平。AlphaFold2不僅達(dá)到了*的準(zhǔn)確度,還遠(yuǎn)超解析新蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的其他方法。現(xiàn)小編和大家一起,初步體驗(yàn)AlphaFold2在蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中帶來的這份快樂


            操作步驟

            ◆ 按下圖點(diǎn)擊


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            ◆ 在Search欄輸入蛋白名稱、UniProt號(hào)或基因ID,比如:植物蛋白PHYB;

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            ◆ 在左邊選擇目標(biāo)物種,就可以顯示該物種中的PHYB蛋白,比如選擇“Oryza sativa subsp. Japonica",就可以顯示水稻的PHYB蛋白;

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            ◆ 點(diǎn)擊進(jìn)去,就會(huì)顯示PHYB的預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu),其中不同顏色代表不同的預(yù)測(cè)可信度。藍(lán)色越深,可信度越高,橙色越深,可信度越低。可以看出,PHYB的預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)具有很高的可信度,結(jié)構(gòu)的細(xì)節(jié)也可以點(diǎn)擊圖片進(jìn)一步查看;

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            數(shù)據(jù)對(duì)比

            Uniprot數(shù)據(jù)庫,并沒有提供這一蛋白的可以利用的結(jié)構(gòu)注釋信息(見下圖)。

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            使用SWISS-MODEL建模預(yù)測(cè)蛋白結(jié)構(gòu)(見下圖),通常需要花費(fèi)很長時(shí)間(短則10分鐘,長則數(shù)小時(shí)),且預(yù)測(cè)的結(jié)構(gòu)完整度受限于同源蛋白的相似度(很多時(shí)候僅有部分蛋白片段給出預(yù)測(cè)結(jié)果)。

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            評(píng)論:

            AlphaFold可以看到蛋白的預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu),并且將待預(yù)測(cè)蛋白的全序列結(jié)構(gòu)描摹出來。據(jù)報(bào)道AlphaFold2的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能在幾分鐘內(nèi)預(yù)測(cè)出一個(gè)典型蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu),還能預(yù)測(cè)較大蛋白質(zhì)(比如一個(gè)含有2180個(gè)氨基酸、無同源結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì))的結(jié)構(gòu)。


            總結(jié)與展望

             最近,關(guān)于AlphaFold2的爆炸性信息也高頻沖擊著眼球。這是號(hào)稱困擾生物學(xué)家50年的問題,這是DeepMind在“蛋白質(zhì)折疊問題"的突破性成果。不可否認(rèn),AI進(jìn)軍生命科學(xué)研究領(lǐng)域,可以稱得上一次里程碑式的創(chuàng)舉,是繼X射線晶體學(xué)、核磁共振、冷凍電子顯微鏡(CryoEM)等實(shí)驗(yàn)技術(shù)之后的偉大創(chuàng)新。

            縱觀科學(xué)史,每次科學(xué)家在所在領(lǐng)域內(nèi)取得重大的進(jìn)步,都離不開當(dāng)時(shí)技術(shù)的支持。在AI時(shí)代,因?yàn)樗懔退惴P偷臉O大提升,我們見證了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的歷史時(shí)刻。AlphaFold2的數(shù)據(jù)庫現(xiàn)已開源并且還在不斷地增加新蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè),這成為了科學(xué)家進(jìn)行蛋白質(zhì)研究的寶藏?cái)?shù)據(jù)庫。這個(gè)成果極大地推動(dòng)了科學(xué)家的研究與發(fā)展,拓展了對(duì)蛋白質(zhì)進(jìn)行結(jié)構(gòu)解析與功能分析、以及下游應(yīng)用的范圍,比如一些癌癥、病毒類感染的疾病研究,抗生素、靶向藥的開發(fā),研發(fā)新效率的酶等。讓我們?cè)谏茖W(xué)研究中體驗(yàn)開盲盒的快樂,期待下一個(gè)想不到的驚喜,期待未來。


            多肽/重組蛋白設(shè)計(jì)與抗體定制服務(wù)

            索萊寶在緊跟科技前沿的同時(shí),也可提供從基因,多肽設(shè)計(jì)合成,蛋白表達(dá)純化到科研抗體的制備與后續(xù)檢測(cè)驗(yàn)證等一站式的解決方案與定制服務(wù)。本服務(wù)項(xiàng)目依托于先進(jìn)的研發(fā)平臺(tái),專業(yè)的服務(wù)開發(fā)團(tuán)隊(duì)和國際品牌的儀器設(shè)備,為客戶抗體的定制與檢測(cè)服務(wù)提供了保障。我們將在高效率的滿足科研工作者對(duì)抗體多樣化和深層次需求的道路上繼續(xù)前行。

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            參考文獻(xiàn)


            Jumper, J et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold (Nature 2021).   

            Tunyasuvunakool, K et al.Highly accurate protein structure prediction for the human proteome (Nature 2021).

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