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Alphafold3镜头中的非标准蛋白
动机最近发布的Alphafold3提出了有关其权力和局限性的问题。在这里，我们分析了Alphafold3在正确再现淀粉样结构中的潜力，淀粉样结构是多聚蛋白的一个例子，其特征在于蛋白质结构数据库中多态性和低表示。结果我们表明，Alphafold3能够产生与实验结构相似性高的淀粉样蛋白样组件，尽管其结果受到预测的原纤维中的单体数量的影响。它产生了一些淀粉样蛋白的结构多种模型，这可以反映其在自然界中观察到的多态性。我们假设对AlphaFold3中多个序列分析（MSA）的下强调提高了结果质量，因为对于此类蛋白质序列同源性对于它们的结构相似性不是必需的。值得注意的是，从建模获得的结构景观并不能反映由热力学控制的实际景观，该景观不会阻碍建模淀粉样蛋白。最后，Alphafold3为纤维样结构（包括其多态性的）结构建模打开了大门。
alphafold2预测蛋白在结构兼容性混淆中是否相互作用
表1-用IPTM分数作为预测变量获得的AUC值和不同的AlphaFold2选项。AUC值之间的差异在不同的MSA配对和回收模式（在最后一行中）或由不同网络生成的模型（在每个列中）获得的最佳模型之间的差异在统计学上没有统计学意义。
yds-ternoplex：超过分子胶介导的三元复合物预测的Alphafold 3型模型
分子胶代表了一种创新的药物类别，可实现以前不可能的蛋白质蛋白质相互作用，但是它们的理性设计仍然具有挑战性，这一问题准确的三元复合物建模可以显着解决。在这里，我们提出了YDS-Ternoplex，这是一种新型的计算方法，可以通过在推断过程中纳入增强的采样电感偏置来准确预测分子胶水介导的三元复合物结构，从而增强AlphaFold 3型模型。我们在五种不同的测试用例中展示了YDS-andOplex的功能，包括基于E3连接酶的系统（VHL：CDO1和CRBN复合物，具有MTOR-FRB，NEK7和VAV1-SH3C）和非E3连接酶复合物（FKBP12：MTOR-FRB）。与实验结构相比，该模型的RMSD值低至1.303Å，可实现出色的准确性，并成功预测了训练数据中不存在的新型蛋白质蛋白接口。值得注意的是，在FKBP12：MTOR-FRB情况下，YDS-Ternoplex正确预测了一种新颖的接口配置，而不是默认为训练数据中存在的已知相互作用，表明了强大的概括能力。我们的结果表明，通过电感偏差对推理过程的战略增强可以显着提高三元复合物预测的准确性，从而有可能加速以前不可用靶标的分子胶治疗剂的发展。
alphafold加速了针对痕量胺相关受体1
人工智能正在革新蛋白质结构预测，为药物设计提供了前所未有的机会。为了评估对配体发现的潜在影响，我们使用Alphafold机器学习方法和传统同源性建模产生的蛋白质结构比较了虚拟筛选。将超过1600万种化合物停靠到痕量胺相关受体1（TAAR1）的模型，这是一种未知结构的G蛋白 - 偶联受体，也是治疗神经精神疾病的靶标。分别来自Alphafold和同源模型筛选的30和32个高度排名化合物。中有25个是TAAR1激动剂，其功能范围为12至0.03μM。AlphaFold屏幕的产生的命中率（60％）比同源性模型高两倍以上，并且发现了最有效的前身。具有有希望的选择性曲线和类似药物的特性的TAAR1激动剂在野生型中显示出生理和抗精神病药样作用，但在TAAR1敲除小鼠中却没有。这些结果表明，αFOLD结构可以加速药物发现。
AlphaFold 3 的综述
谷歌 DeepMind Technologies Limited（英国伦敦）最近发布了其新版生物分子结构预测人工智能（AI）模型AlphaFold 3。与前身AlphaFold 2相比，该创新的准确性更高、功能更强大，其容量和速度令世界震惊。人类需要数年时间才能确定各种蛋白质的结构以及形状如何与受体配合，但AlphaFold 3只需几秒钟即可预测相同的结构。该版本在药物发现、疫苗、酶促过程以及确定不同生物过程的速率和效果领域的实用性令人难以想象。AlphaFold 3使用类似的机器学习和深度学习模型，例如Gemini（谷歌 DeepMind Technologies Limited）。AlphaFold 3 已成为计算生物化学和药物开发以及受体调节和生物分子开发领域的转折点。借助 AlphaFold 3 和类似模型，研究人员将获得对蛋白质结构动力学及其相互作用的无与伦比的洞察，为科学家和医生开辟新的途径，造福患者。AlphaFold 3 等人工智能模型的集成，加上高标准研究出版物的严格验证，将催化进一步的创新，并让我们一窥生物医学的未来。
改善了用AlphaFold- ...
AI网络现在可以在大多数情况下以很高的精度预测蛋白质复合物的结构。预测蛋白质复合物的准确性与输入信息的质量直接相关。但是，这些信息可能会非常嘈杂，从而使质量的输出产生不同。一个有趣的发现是，用于结构预测的AI网络往往会根据对预测本身的信心做出错误预测。一起，这表明可以通过AI网络的预测信心来寻找更多有用的输入信息。为了改善蛋白质复合物的结构预测，我们在这里学习如何过滤输入信息，以便基于预测的置信度可以更好地使用AlphaFold-Multimer。我们表明，在33％的α-折叠式斗争的情况下，有可能有效地进行此操作并改善结构。也可以将相同的过滤过程用于其他任务，例如搜索替代构象，尽管这尚待研究。
Alphafold 3是否为RNA取得了成功？
尽管该领域的进步持续发展，但预测RNA的3D结构是一个显着的挑战。尽管Al-Phafold成功解决了蛋白质的问题，但RNA结构预测由于蛋白质和RNA之间的基础差异而引起了困难，这阻碍了直接适应。Alphafold的最新版本Alphafold 3扩大了其范围，以包括多个不同的分子，例如DNA，配体和RNA。虽然本文讨论了最后一个CASP-RNA数据集的结果，但RNA的性能范围和局限性尚不清楚。在本文中，我们对RNA 3D结构的预测中Alphafold 3的性能进行了全面分析。通过五个不同的测试集的广泛基准测试，我们讨论了Alphafold 3的性能和局限性。我们还将其表现力与十种现有的最新最新的，基于模板和深度学习的方法进行了比较。我们的结果可以在evryrna平台上免费获得：https：// evryrna。ibisc.univ-evry.fr/evryrna/alphafold3/。
评论Alphafold 3
Google DeepMind Technologies Limited（英国伦敦）最近发布了其新版本的生物分子结构预测器人工智能（AI）模型，名为Alphafold3。的准确性优越，比其前任Alphafold 2更强大，这项创新以其能力和速度使世界惊讶。确定各种蛋白质的结构以及形状如何与受体一起工作，但Alphafold 3在几秒钟内预测相同的结构。该版本的效用是在药物发现，疫苗，酶促过程以及确定不同生物学过程的速率和影响的领域中难以想象的。Alphafold 3使用类似的机器学习和深度学习模型，例如Gemini（Google DeepMind Technologies Limited）。alphafold 3已经成为计算生物化学和药物开发领域的转折点，以及受体调节和生物分子发育。借助Alphafold 3和类似的模型，研究人员将获得对蛋白质及其相互作用的结构动态的无与伦比的见解，为科学家和医生开辟了新的途径，以利用患者的利益。通过对高标准研究出版物的严格验证来支持Alphafold 3之类的AI模型，将促进进一步的创新，并瞥见生物医学的未来。
使用Alphafold多聚机发现Interkingdom蛋白...
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