Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >安装AlphaFold2,预测Omicron棘突蛋白结构

安装AlphaFold2,预测Omicron棘突蛋白结构

作者头像
Chris生命科学小站
发布于 2023-02-28 09:13:25
发布于 2023-02-28 09:13:25
2970
举报

从Alpha株到Omicron株,

大连抗疫经验丰富,这次也一定会胜利!

最近在研究如何将Alphafold2 如何安装在家里的服务器上,在升级了硬件后终于成功了。正好赶上这个超级病毒出现,于是想小试一下看看在晶体结构被解出来之前,预测是什么样子。

根据南非官方(上图)给出的突变信息获得突变以后的蛋白序列,使用Alphafold2 预测得到蛋白三维结构。就是下面这个图片,Alphafold给出的预测精准度是:76.91%。图中所示结构蓝色是准确度较高的区域,红色是较低的区域。

新冠病毒棘突蛋白入侵宿主细胞的钥匙,它通过与宿主细胞膜上ACE2受体结合入侵细胞。而棘突蛋白的RBD区域是与ACE2结合的关键。下图中,黄色标记的是Omicron的RBD区域,红色标记的是突变氨基酸的位置。

这次突变的位置确实集中在RBD区域,从放大的图片看,突变多在棘突蛋白偏中心轴的位置,而抗体中和区域在另外一侧,这样的突变会增加传播率,而是否影响现有抗体或者疫苗的能力从位置来看推测影响并不大。但是否因为突变的氨基酸改变构象进而影响抗体结合,一方面需要电镜去解构,另一方面还需要实验室验证。

上面只是单体的结构,目前还在跑复合物结构,会在后续更新。

以上非引用的图片及文字是原创内容,

遵循CC-BY-NC Attribution-Noncommercial原则。

Science, 369 (6510)

Nature,596(7873)


最近对结构生物学非常感兴趣,这个方向生来就是交叉学科,学科开创者是薛定谔,就是那个研究喵星人生死的量子力学专家。开始是物理跨界生物,后来计算机加入了,生命体内微观世界的样子展现出来,从结构到功能,才是真正的机制研究。

Alphafold 是世界上最准确预测结构的软件,没有之一。在我们没有千万元的经费去解结构之前,唯一个可触及原子世界真相的入口,而进入这个入口你只需要一台带有“24G显卡+4T硬盘”的服务器。感谢那些将代码开源的科学家,是他们打开了新世界的大门。


本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2022-03-18,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 Chris生命科学小站 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
【在家玩AlphaFold】实践1:全球第二张预测Omicron棘突蛋白3D图像
根据南非官方(上图)给出的突变信息获得突变以后的蛋白序列,使用Alphafold2 预测得到蛋白三维结构。就是下面这个图片,Alphafold给出的预测精准度是:76.91%。图中所示结构蓝色是准确度较高的区域,红色是较低的区域。
Chris生命科学小站
2023/02/28
3430
【在家玩AlphaFold】实践1:全球第二张预测Omicron棘突蛋白3D图像
Cell | 深度突变学习预测SARS-CoV-2受体结合域组合突变对ACE2结合和抗体逃逸的影响
本文介绍一篇来自于苏黎世联邦理工学院的Joseph M. Taft在Cell上发表的工作——《Deep Mutational Learning Predicts ACE2 Binding and Antibody Escape to Combinatorial Mutations in the SARS-CoV-2 Receptor Binding Domain》。
DrugAI
2022/11/28
6870
Cell | 深度突变学习预测SARS-CoV-2受体结合域组合突变对ACE2结合和抗体逃逸的影响
Nat. Med. | 基于深度学习的蛋白质-蛋白质相互作用分析预测SARS-CoV-2的传染性与变异进化
今天我们介绍由北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室的王光宇等学者发表在Nature Medicine上的工作。该工作介绍了一个基于人工智能框架UniBind,该框架利用深度学习和蛋白质结构分析来预测SARS-CoV-2的刺突蛋白突变的影响。该工作强调了在病毒宿主相互作用和新的SARS-CoV-2变体出现中理解蛋白质相互作用的重要性。UniBind整合了蛋白质三维结构和结合亲和力数据,预测了刺突蛋白突变如何影响其与人类ACE2受体和中和抗体的结合亲和力。该框架在基准数据集上进行了测试,并通过实验证实了其有效性。UniBind还能够有效预测刺突蛋白变体对结合亲和力的影响,并可以应用于预测宿主对SARS-CoV-2变体的易感性和未来病毒变体的进化趋势。该工作强调了UniBind作为问题变体的预警系统的潜力,以及其促进蛋白质相互作用研究的能力。总体而言,UniBind使用异质数据集提供了全面且高容量的蛋白质相互作用分析,有助于人类理解SARS-CoV-2的感染性和变体进化。
DrugAI
2023/08/31
6640
Nat. Med. | 基于深度学习的蛋白质-蛋白质相互作用分析预测SARS-CoV-2的传染性与变异进化
AlphaFold2立功!清华团队用深度学习增强新冠抗体,创AI里程碑
---- 新智元报道   编辑:桃子 拉燕 时光 【新智元导读】AlphaFold 2的问世可谓是生物学界海啸级地震,让蛋白质结构预测走上另一个新阶段。同时,AlphaFold的开创性方法也对其他研究产生深远的影响。这不,清华和MIT研究团队在最新研究中就用上了它。 2020年末,DeepMind开发的第二代深度学习神经网络AlphaFold 2的问世震惊了结构生物学界。 AlphaFold解决了困扰科学家几十年的蛋白质折叠问题。 最近的研究表明,AlphaFold开创的方法正在向更广泛的生物学界蔓
新智元
2022/03/24
3560
AI一小时预测出奥密克戎变体结构,误差仅半个原子直径
来自北卡罗来纳大学夏洛特分校的Colby Ford研究团队,便在近日发布了其最新研究成果:
量子位
2022/01/13
2330
AI一小时预测出奥密克戎变体结构,误差仅半个原子直径
MCE | 新冠 德尔塔病毒
冠状病毒,其表面有突出的棒状尖峰,在电镜下可以观察到像王冠一样的放射状凸起而得名。冠状病毒的基本结构如图 1 所示,包括刺突糖蛋白 (S)、包膜 (E)、膜 (M) 和核衣壳 (N)。
MedChemExpress
2023/03/10
3470
MCE | 新冠 德尔塔病毒
上海天壤再发“硬科技”,以AI为主导设计新冠刺突蛋白结合剂
近日,天壤XLab基于自主研发的蛋白质设计平台TRDesign,以AI为主导,从头设计了新冠刺突蛋白结合剂,可以阻止刺突蛋白和人体ACE2蛋白结合。
智药邦
2022/06/08
5410
上海天壤再发“硬科技”,以AI为主导设计新冠刺突蛋白结合剂
Nat. Methods | 张阳团队开发远超AlphaFold2精度的蛋白互作结构预测算法
基因是构造生命的基本蓝图,而蛋白质则是生命功能的执行者和生命现象的体现者。细胞中的蛋白质主要是通过与细胞内其它蛋白质的相互作用来实现其绝大部分生物学功能。因此,蛋白质-蛋白质相互作用(简称“蛋白质互作”)在生命功能的实现以及生物的进化过程中都扮演极其重要的角色。例如,抗体和抗原蛋白相互作用可以帮助生命个体识别和抵御外界病原体的入侵;受体和配体蛋白相互作用可以触发细胞信号传导通路;酶蛋白和底物相互作用可以催化新陈代谢的进程等等。它们在生物功能上的这种特殊的重要性,也使得蛋白质互作成为许多现代药物设计的关键靶点。
DrugAI
2024/01/04
1.3K0
Nat. Methods | 张阳团队开发远超AlphaFold2精度的蛋白互作结构预测算法
Nature:肆虐全球的「奥密克戎」到底怎么来的?
目前,新冠Omicron变种后已经在全球飞速传播,而距离其首次发现还不到两个月。科学家们在对病毒进行密切追踪的同时,仍然对一个关键问题感到困惑:
新智元
2022/02/24
3170
Nature:肆虐全球的「奥密克戎」到底怎么来的?
Nat. Commun. | 用深度学习预测SARS-CoV-2的进化
今天为大家介绍的是来自Shiwei Sun, Peter Pak-Hang Cheung和 Xin Gao团队的一篇与SARS-CoV-2相关的论文。SARS-CoV-2的持续演变对公共卫生构成了重大威胁。由于庞大的序列空间,了解潜在的抗原变化具有重要意义,但也具有挑战性。在这里,作者引入了机器学习引导的抗原进化预测(MLAEP)方法,它结合了结构建模、多任务学习和遗传算法,通过体外定向进化模拟来预测病毒的适应性景观并探索抗原进化。通过分析现有的SARS-CoV-2变异,MLAEP准确地推断了抗原进化轨迹上的变异顺序,与相应的采样时间相关联。作者的方法在免疫功能受损的COVID-19患者和新出现的变异(如XBB1.5)中识别出了新的突变。
DrugAI
2023/09/19
3620
Nat. Commun. | 用深度学习预测SARS-CoV-2的进化
奥密克戎 (Omicron) 知多少?| MedChemExpress
这个冬天 Omicron 已迅速超越其他变种,成为主要的 SARS-CoV-2 毒株,尽管该变体在体内引起的病毒水平与其“竞争对手” Delta 相比更低,但威力不容小觑。
MedChemExpress
2023/02/21
2130
奥密克戎 (Omicron) 知多少?| MedChemExpress
中国新冠研究登上Science封面,全球首次揭示新冠病毒人体蛋白受体结构
日前,西湖大学周强实验室的一项关于新冠病毒的研究登上了最新一期Science封面。
新智元
2020/04/01
5550
奥密克戎——突变趋势可预测| MedChemExpress
奥密克戎 (Omicron) 作为新型冠状病毒 (SARS-CoV-2) 的主要变异株,能大大降低不同表位中和抗体的中和效力。研究表明,Omicron 在超过 85% (总测试中和抗体 247 种) 的中和抗体中展现出免疫逃逸特性[2]。
MedChemExpress
2023/03/28
2800
奥密克戎——突变趋势可预测| MedChemExpress
清华大学和MIT研究人员使用DeepMind的AlphaFold方法来增强COVID-19抗体
来源:ScienceAI本文约2100字,建议阅读10+分钟利用 DeepMind 先进的蛋白质知识,清华大学的科学家们设计出能够抵抗 COVID-19 免疫逃逸的突变单克隆抗体。 利用 DeepMind 先进的蛋白质知识,清华大学的科学家们设计出能够抵抗 COVID-19 免疫逃逸的突变单克隆抗体。 2020 年底,AlphaFold 2 的问世震惊了结构生物学界,AlphaFold 2 是谷歌人工智能部门 DeepMind 开发的深度学习神经网络的第二个版本。AlphaFold 解决了数十年来蛋白质如何
数据派THU
2022/04/06
4510
清华大学和MIT研究人员使用DeepMind的AlphaFold方法来增强COVID-19抗体
基于Alphafold2进行蛋白设计
参考文献: Using AlphaFold for Rapid and Accurate Fixed Backbone Protein Design
DrugAI
2021/09/17
9170
基于Alphafold2进行蛋白设计
8张RTX3090,效果媲美AlphaFold2,国产蛋白结构预测平台TRFold排名全球第二
2021 年夏天,对于蛋白质结构预测领域来说是一个丰收的季节。7 月 15 日 DeepMind 团队与华盛顿大学 David Baker 团队分别开源了 AlphaFold2 与 RoseTTAFold,这可以说是蛋白预测领域一件里程碑式的事件。
机器之心
2021/12/13
5300
8张RTX3090,效果媲美AlphaFold2,国产蛋白结构预测平台TRFold排名全球第二
AlphaFold2能预测错义突变结构代理的影响吗?
作者 | 陈梓豪 审稿 | 余梁 今天给大家介绍是Nature Structural & Molecular Biology上的一篇文章correspondence“Can AlphaFold2 pr
DrugAI
2022/03/25
4090
AlphaFold2能预测错义突变结构代理的影响吗?
追赶AlphaFold2!天壤自研深度学习蛋白质折叠预测平台TRFold, 单张GPU实现秒级预测
近日,人工智能企业天壤对外宣布,其自研的深度学习蛋白质折叠预测平台TRFold在基于CASP14(2020年第14届国际蛋白质结构预测竞赛)蛋白质测试集的企业内测中,获得82.7/100的成绩(TM-Score),已经超过来自华盛顿大学的生物学家David Baker团队研发的RoseTTAFold 81.3/100的成绩,仅次于AlphaFold2的91.1/100的成绩。在400个氨基酸的蛋白链预测时,TRFold仅耗时16秒。
DrugAI
2021/12/09
8730
追赶AlphaFold2!天壤自研深度学习蛋白质折叠预测平台TRFold,  单张GPU实现秒级预测
AlphaFold能做些什么?
十多年来,分子生物学家Martin Beck和他的同事一直在努力拼凑世界上最难的拼图之一:人类细胞中最大的分子机器的详细模型。
Chris生命科学小站
2023/02/28
1.5K0
AlphaFold能做些什么?
AI+Science:基于飞桨的AlphaFold2,带你入门蛋白质结构预测
1958年F.H.C. 克里克提出了生物学中重要的中心法则,DNA->RNA->蛋白质,中心法则说明,DNA可以转录形成RNA,RNA再翻译成一个个氨基酸,最后组合形成蛋白质。
用户1386409
2022/03/31
7110
AI+Science:基于飞桨的AlphaFold2,带你入门蛋白质结构预测
推荐阅读
【在家玩AlphaFold】实践1:全球第二张预测Omicron棘突蛋白3D图像
3430
Cell | 深度突变学习预测SARS-CoV-2受体结合域组合突变对ACE2结合和抗体逃逸的影响
6870
Nat. Med. | 基于深度学习的蛋白质-蛋白质相互作用分析预测SARS-CoV-2的传染性与变异进化
6640
AlphaFold2立功!清华团队用深度学习增强新冠抗体,创AI里程碑
3560
AI一小时预测出奥密克戎变体结构,误差仅半个原子直径
2330
MCE | 新冠 德尔塔病毒
3470
上海天壤再发“硬科技”,以AI为主导设计新冠刺突蛋白结合剂
5410
Nat. Methods | 张阳团队开发远超AlphaFold2精度的蛋白互作结构预测算法
1.3K0
Nature:肆虐全球的「奥密克戎」到底怎么来的?
3170
Nat. Commun. | 用深度学习预测SARS-CoV-2的进化
3620
奥密克戎 (Omicron) 知多少?| MedChemExpress
2130
中国新冠研究登上Science封面,全球首次揭示新冠病毒人体蛋白受体结构
5550
奥密克戎——突变趋势可预测| MedChemExpress
2800
清华大学和MIT研究人员使用DeepMind的AlphaFold方法来增强COVID-19抗体
4510
基于Alphafold2进行蛋白设计
9170
8张RTX3090,效果媲美AlphaFold2,国产蛋白结构预测平台TRFold排名全球第二
5300
AlphaFold2能预测错义突变结构代理的影响吗?
4090
追赶AlphaFold2!天壤自研深度学习蛋白质折叠预测平台TRFold, 单张GPU实现秒级预测
8730
AlphaFold能做些什么?
1.5K0
AI+Science:基于飞桨的AlphaFold2,带你入门蛋白质结构预测
7110
相关推荐
【在家玩AlphaFold】实践1:全球第二张预测Omicron棘突蛋白3D图像
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档