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不这么快！ - 刘易斯·凯（Lewis Kay）的实验室 - 多伦多大学
蛋白质结构的确定通常是朝着其功能阐明其功能发展的第一步。近年来已经在计算蛋白结构预测方面取得了很大进步，Alphafold2（AF2）作为研究人员用于此目的使用的主要工具。虽然AF2通常可以预测折叠蛋白的准确结构，但我们在这里介绍了AF2错误地以高度置信度错误地预测小型，折叠和紧凑的蛋白质的结构。这种蛋白质，pro-Interleukin-18（pro-il-18）是细胞因子IL-18的前体。有趣的是，AF2预测的Pro-IL-18的结构与成熟的细胞因子的结构相匹配，而与蛋白质蛋白产生形式的相应实验确定的结构相匹配。因此，虽然计算结构预测对解决蛋白质生物物理学问题的巨大希望仍然需要实验结构的确定，即使在小折叠的小球蛋白的背景下也是如此。
使用AI生成的结构探索蛋白激酶的可药物构象空间
蛋白激酶功能和与药物的相互作用部分由DFG和w-C-螺旋序的运动控制，这使激酶能够采用各种构象状态。小分子配体引起具有不同选择性谱和停留时间的治疗作用，通常取决于它们结合的激酶构象。然而，在不活动状态下，实验确定的激酶的实验确定的结构数据的可用性限制了该主要蛋白质家族的药物发现工作。基于AI的现代结构建模方法具有探索以前实验未知的可吸毒构象空间的潜力。在这里，我们首先评估了PDB中激酶的当前构象空间以及由Alphafold2（AF2）（1）（1）和Esmfold（2）生成的模型，这是两种基于AI的显着结构预测方法。然后，我们根据此参数探索构象多样性的能力，研究了AF2在各种多序列比对（MSA）深度下预测不同构象中的激酶结构的能力。我们的结果表明，在PDB中，AF2和ESMFOLD产生的结构模型存在偏差，而Esmfold朝着活跃状态中的激酶结构而不是替代构象，尤其是DFG基序控制的构象。最后，我们证明，使用AF2在较低的MSA深度上预测激酶结构可以探索这些替代构型的空间，包括识别398个激酶的先前未观察到的构象。我们对AF2对结构建模的分析结果创造了一种新的途径，以追求新的治疗剂，以针对臭名昭著的难以靶向的蛋白质家族。
文章 结构生物学AI时代的ABC跨膜蛋白结构综合收集与预测
摘要：过去四年中，独特的跨膜 (TM) 蛋白质结构的数量翻了一番，这可以归因于低温电子显微镜的革命。此外，AlphaFold2 (AF2) 还提供了大量高质量的预测结构。但是，如果研究的对象是特定的蛋白质家族，那么尽管存在通用和蛋白质域特定的数据库，收集该家族成员的结构仍然极具挑战性。在这里，我们证明了这一点，并评估了通过 ABC 蛋白质超家族自动收集和呈现蛋白质结构的适用性和可用性。我们的流程使用 PFAM 搜索识别和分类跨膜 ABC 蛋白质结构，并旨在根据特殊几何测量 conftors 确定它们的构象状态。由于 AlphaFold 数据库仅包含单个多肽链的结构预测，我们对作为二聚体发挥作用的人类 ABC 半转运蛋白进行了 AF2-Multimer 预测。我们的 AF2 预测警告称，有关相互作用伙伴的一些生化数据的解释可能存在歧义，需要进一步进行实验和实验结构确定。我们通过网络应用程序提供了我们预测的 ABC 蛋白质结构，并加入了 3D-Beacons 网络，通过 PDBe-KB 等平台覆盖更广泛的科学界。
建模玻璃体加权结构份 -
解决蛋白质折叠问题。这些方法在自然语言处理字段中使用变压器模型来解释以多个序列比对（MSA）（MSA）的共同进化性化来映射到其晶体样结构的主要序列。替代模型，例如omegafold [8]和Esmfold [9]，使用蛋白质语言模型（PLM）来绕过MSA的要求。最近，Alphafold3（AF3）[10]将其预测能力扩展到包括蛋白质，核酸，小分子，离子等的复杂结构。尽管这些方法存在于“序列结构 - 功能”范式中，但已经开发了基于这些方法的广泛方法，可以通过修改AF2的输入或先验信息来从“序列 - 元件功能”的角度运行。它们包括MSA-子采样[11]或还原MMSA-AF2（RMSA-AF2），通过从MSA中随机采样序列来减少输入AF2的信息，这些序列会根据序列相似性[12]，Speach_AF [13]与MSA的usa use clustions clusters clusters clusters clusterions clustimation cluse speach_af [13] pertrultiants the MSA，并且更多地基于MSA，并且更多的是群集群体，并且会群众群体群体群体群体/更多。方法[14]。此外，通过利用AF2结构，Diffold [15]方法使用扩散框架来采样异质构象。我们指出了Sala等人的评论文章。[16]有关这些方法和其他方法的详细信息。然而，大多数生物分子功能取决于适用于给定环境变量（例如温度，压力和离子浓度）的精确构象分布。因此，不仅需要获得任何分布，而且需要获得玻璃体加权分配的构象的分配，以准确地构象对环境条件。这是通过多种方式完成的，包括通过直接开发基于AI的采样器或使用AI来增强增强的MD。这确保系统探讨了按照热力学原理在给定温度和压力下在给定温度和压力下的正确相对概率和波动的构象。这些玻尔兹曼的重量为变构网络作品和下游生物分子功能提供了见解[17]，还减少了通过对接和其他应用程序发现药物发现的亚稳态构象的搜索空间[18]（图1C）。在这次微型审查中，我们将讨论在过去几年中为生物分子构象分布的传统甲基动物的影响，并进一步概述了我们认为社区可以采取的鲍尔茨曼（Boltzmann）加权蛋白质及其复合物的结构合成的关键步骤。
MSAGPT：神经提示通过MSA生成预培训预测蛋白质结构
多个序列比对（MSA）在揭示蛋白质家族的进化轨迹方面起着关键作用。对于缺乏足够同源信息来构建高质量MSA的蛋白质序列通常会损害蛋白质结构预测的准确性。尽管已经提出了在这些条件下生成虚拟MSA的各种方法，但它们在全面捕获MSA中的复杂共同进化模式或需要外部Oracle模型的指导方面缺乏。在这里，我们介绍了MSAGPT，这是一种通过低MSA制度中MSA生成预训练提示蛋白质结构预测的新型方法。MSAGPT采用一种简单而有效的2D进化位置编码方案来对复杂的进化模式进行建模。在此赋予其灵活的1D MSA解码框架中，有助于零或几次学习。更重要的是，我们证明了利用AlphaFold2的反馈可以通过拒绝微调（RFT）和AF2反馈（RLAF）的增强学习来进一步增强模型的能力。广泛的实验证实了MSAGPT在生成忠实的虚拟MSA增强结构预测准确性方面的功效（在几乎没有射击的情况下高达 +8.5％TM得分）。转移学习能力还突出了其促进其他蛋白质任务的巨大潜力。
哥伦比亚亚马逊中心的森林保护和可持续性（P144271）
总体状态和结果：实现PDO和实施进展的进展已升级为令人满意。项目支出率为58.63％，占第一个额外融资（AF1）（TFA5789）的95％和第二次额外融资的11％（AF2）（AF2）（AF2）（TFB5182）。该项目具有长期的承诺，通过实施综合行动来促进土地规划和广泛领土的管理。它促进了保护领土（保护区，土著地区，拉姆萨尔遗址），保护生态系统连通性，生物学和文化多样性以及生态系统服务的维护。这有助于与全球生物多样性框架，国家生物多样性计划以及Herencia Colombia（HECO）等的国家目标有关的国家目标。该项目还在亚马逊的森林砍伐和退化地区工作，支持社会参与和规划过程，以实现社区森林经济以及围绕森林和水资源提供的产品和服务的链条。该项目直接有助于将四个森林砍伐核转化为森林发展和生物多样性核（NDFYB）。这种干预是制止森林砍伐和国家恢复计划的国家战略的一部分。最后，该项目在与其他部门建立协议方面取得了进展，以促进公共政策连贯性，这有助于亚马逊的综合发展。组件3：治理，政策和激励措施。这包括与交通，农业和规划部门的协议，涉及有关市政条例计划，道路计划以及遵守最高法院刑期4320的协议，该刑期将亚马逊视为权利。该项目的机构安排继续是其以可持续性改善治理的PDO的巨大成功之一。这些安排在项目执行中深深地涉及来自国家和次国环境制度的所有相关实体，提高机构技能，并促进机构内部以及社区和民间社会组织的合作。这个加强过程将持续到该项目的持续时间之外，并将促进由最近批准的生命和生物多样性基金资助的新项目的实施，其公共资源将在与该项目协同的领域中为行动提供资金。以下积极成就突出：组成部分：保护区（PA）管理和财务可持续性。（i）六个国家PA和三个区域PA提高了其管理效率水平，总计约700万公顷； （ii）通过天桥，卫星图像以及预防以及对地面监视的控制，对森林砍伐和火灾暴发的监测继续进行。组件2：可持续的森林和水管理和使用。组件4：协调，管理，监视和评估。（iii）加强土著和地方社区的治理； （iv）宣布区域保护区Bajo Guayabero的进展，尤其是社区的参与和验证； （v）开发参与式生态恢复（REP）过程，并在土著地区签署新的粮食安全协议； （vi）促进当地社区之间对话的空间，传播自然资源恢复和管理方面的最佳实践； （vii）在塔拉波托·拉姆萨尔（Tarapoto Ramsar）中使用Mesa Ramsar Estrella flyvial deInírida（EFI）（EFI）和AsociaciónIndígenaTicoya详细阐述的管理计划中的战略路线的实施，包括当地社区的工作，包括当地社区的工作。（i）地理区域及其当地社区和组织的优先级以及生物物理和社会经济表征，以开发社区林业和森林管理计划； （ii）对当地社区的森林管理培训，包括森林清单的发展和组织企业家的加强； （iii）确定当地组织以签署新的保护协议，包括社区林业，生物经济和生态旅游； （vi）考虑传统实践，对优先森林物质的物候研究的信息以及诸如对恢复过程进行恢复过程的外壳，考虑传统实践，从现有森林物质的物候研究中进行了积极和被动的恢复。（i）加强政府机构，包括向市政官员和地方政府提供技术援助，以调整其土地利用规划工具； （ii）支持运输部门在批准，开发和维护三级道路中应用环境标准的支持； （iii）在禁用非法运输基础设施的协议合并方案的进展以及受亚马逊开放和运营影响的区域的恢复； （iv）非法土地道路的制图分析； （v）监视亚马逊可持续模式运输计划（PATIS）的实施； （vi）与地理研究所AgustínCodazzi（IGAC）制定新协议，以在多功能Cadaster和农村农业规划部门（UPRA）开展工作，以分析正式和非正式农业边界的动态。（i）管理年度运营计划，采购计划和项目的财务执行； （iii）对森林和碳监测系统对森林砍伐的监测和分析，该系统报告说，与2022年同期相比，在2023年1月至2023年9月之间估计的森林砍伐量下降了69％。水文，气象与环境研究研究所（IDEAM）正在驾驶恢复监测活动，预计将应用于干预区域； （iii）伙伴实体和政府参与国际活动，以促进项目的结果，交流知识，加强能力并促进该国关于国际协议的谈判； （iv）通过多个媒体渠道（网站，社交媒体，播客）实施通信策略的进步，以外部传播项目结果，以及向年轻领导者网络的能力建设； （v）连续测量受益人的满意度与项目提供的支持程度，结果表明满足了90％的满意度。