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World File Search SystemAlphafold3
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。
AlphaFold3了解了什么是关于抗体和纳米型对接的，什么尚未解决？
适体是单链寡核苷酸，它们结合具有高亲和力和特异性的分子靶标。但是，他们的发现和进化仍被限制在常规的SELEX方法上。在这里，我们提出了一种适体结合语言（可易于使用的）模型，该模型通过将预处理的蛋白质和核酸序列编码与跨注意结构相结合，以捕获适体 - 蛋白结合的决定因素，从而实现跨不同蛋白质靶标的结合相互作用的可靠预测。该模型采用具有多头跨意义机制的基于变压器的结构，优化了序列特定特征和位置嵌入，以学习适体及其蛋白质靶标之间的复杂结合模式，同时维持跨不同适应性库的序列长度多样性。我们跨不同基准测试的广泛评估表明，在概括实验结合曲线方面的现有方法相对于现有方法的优势。可易于观察的蛋白质和产生的适体表现出强烈/有利的概括性。在现实世界中，可易于识别的是几种经过实验验证的CD117 ssDNA Apatamers先前被传统SELEX遗漏的，并产生了一种新型的SSDNA Apatamer，该Aptna Aptamer与APP62与人类CD4共享具有可比的结合曲线。这些结果展示了可捕获捕获适体蛋白结合的分子相互作用的能力。
HelixFold3的技术报告用于生物分子结构预测
AlphaFold系列以明显的精度（通常与实验方法匹配）转化了蛋白质结构的预测。alphafold2，Alphafold-Multimer和最新的AlphaFold3在预测单蛋白链，蛋白质复合物和生物分子结构方面取得了显着的进步。虽然Alphafold2和Alphafold-Multimer是开源的，可以促进快速可靠的预测，但Alphafold3仍然可以通过有限的在线服务器部分访问，并且尚未开源，从而限制了进一步的开发。为了应对这些挑战，PaddleHelix团队正在开发HelixFold3，旨在复制Alphafold3的功能。利用先前模型和广泛数据集的见解，HelixFold3在预测常规配体，核酸和蛋白质的结构方面达到了与Alphafold3相当的精度。HelixFold3的最初发布可作为GitHub的开源供学术研究，有望推进生物分子研究并加速发现。最新版本将在HelixFold3 Web服务器上不断更新，从而提供交互式可视化和API访问。
Boltz-1民主化生物分子互动建模
了解生物分子相互作用是推进药物发现和蛋白质设计等领域的基础。在本文中，我们介绍了Boltz-1，这是一种开源深度学习模型，该模型结合了模型架构，速度优化和数据处理中实现AlphaFold3的数据处理，以预测生物分子复合物的3D结构。boltz-1在一系列不同的基准上展示了与最先进的商业模型相比的性能，为结构生物学的商业可访问工具树立了新的基准。通过在麻省理工学院开放许可下释放培训和推理代码，模型权重，数据集和基准，我们旨在促进全球协作，加速发现并为推进生物分子建模提供强大的平台。
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。
Casgen：CRISPR CAS蛋白设计的正规生成模型，具有分类和基于保证金的优化
群集定期间隔短的短质体重复序列（CRISPR）相关蛋白（CAS）系统通过提供高精度和多功能性来彻底改变了基因组编辑。然而，大多数基因组编辑应用都依赖数量有限的良好特征的CAS9和CAS12变体，从而限制了更广泛的基因组工程应用的潜力。在这项研究中，我们广泛探索了CAS9和Cas12蛋白，并开发了Casgen，这是一种基于边缘的基于边缘的潜在空间正则化的新型深层生成模型，以增强新生成的Cas9和Cas12蛋白的质量。具体来说，卡斯根采用一种结合分类来过滤非CAS序列的策略，对潜在空间的贝叶斯优化来指导功能相关的设计，并使用基于Alphafold的分析进行彻底的结构验证，以确保稳健的蛋白质产生。我们从知名的生物数据库（例如InterPro和PDB）中收集了一个具有3,021 cas9、597 Cas12和597个非CAS蛋白序列的综合数据集。为了验证生成的蛋白质，我们使用BLAST工具进行了序列对齐，以确保新颖性并过滤到与现有CAS蛋白的高度相似序列。使用AlphaFold2和AlphaFold3的结构预测证实，生成的蛋白质与已知CAS9和CAS12变体具有很高的结构相似性，TM分数在0.70至0.85之间，并且root-Mean-square偏差（RMSD）值低于2.00。序列身份分析进一步表明，生成的CAS9直系同源物在已知变体中表现出28％至55％的身份，而CAS12A变体的身份高达48％。我们的结果表明，提出的CAS生成模型具有通过设计保留功能完整性的各种CAS蛋白来扩展基因组编辑工具包的重要潜力。开发的深层生成方法为合成生物学和治疗应用提供了有希望的途径，从而为开发了更精确，更通用的CAS基因组编辑工具的开发。
Casgen：CRISPR CAS蛋白设计的正规生成模型，具有分类和基于保证金的优化
群集定期间隔短的短质体重复序列（CRISPR）相关蛋白（CAS）系统通过提供高精度和多功能性来彻底改变了基因组编辑。然而，大多数基因组编辑应用都依赖数量有限的良好特征的CAS9和CAS12变体，从而限制了更广泛的基因组工程应用的潜力。在这项研究中，我们广泛探索了CAS9和Cas12蛋白，并开发了Casgen，这是一种基于边缘的基于边缘的潜在空间正则化的新型深层生成模型，以增强新生成的Cas9和Cas12蛋白的质量。具体来说，卡斯根采用一种结合分类来过滤非CAS序列的策略，对潜在空间的贝叶斯优化来指导功能相关的设计，并使用基于Alphafold的分析进行彻底的结构验证，以确保稳健的蛋白质产生。我们从知名的生物数据库（例如InterPro和PDB）中收集了一个具有3,021 cas9、597 Cas12和597个非CAS蛋白序列的综合数据集。为了验证生成的蛋白质，我们使用BLAST工具进行了序列对齐，以确保新颖性并过滤到与现有CAS蛋白的高度相似序列。使用AlphaFold2和AlphaFold3的结构预测证实，生成的蛋白质与已知CAS9和CAS12变体具有很高的结构相似性，TM分数在0.70至0.85之间，并且root-Mean-square偏差（RMSD）值低于2.00。序列身份分析进一步表明，生成的CAS9直系同源物在已知变体中表现出28％至55％的身份，而CAS12A变体的身份高达48％。我们的结果表明，提出的CAS生成模型具有通过设计保留功能完整性的各种CAS蛋白来扩展基因组编辑工具包的重要潜力。开发的深层生成方法为合成生物学和治疗应用提供了有希望的途径，从而为开发了更精确，更通用的CAS基因组编辑工具的开发。
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。
JRSEEK：人工智能符合病毒中的果冻roll折叠分类
jrseek：人工智能在病毒中遇到果冻卷折叠分类，杰森·E·桑切斯（Jason E. Sanchez）1，温汉·朱2（Wenhan Guo 2），丘奇安格李3，林李3 *，chuan xiao 2 * 1计算科学系，德克萨斯大学El Paso，El Paso，El Paso，El Paso，TX 2德克萨斯大学埃尔帕索分校的物理学，德克萨斯州埃尔帕索 *通信：电子邮件：lli5@utep.edu; cxiao@utep.edu关键字病毒；人工智能;机器学习；果冻卷；病毒结构摘要果冻卷（JR）折叠是病毒的衣壳和核蛋白质中发现的最常见的结构基序。其在许多不同病毒家族的动机中的普遍性开发了一种工具来预测其从序列中的存在。在当前的工作中，在六个不同的大语模型（LLM）嵌入训练的逻辑回归（LR）模型在将JR与非JR序列区分开时表现出超过95％的精度。用于训练和测试的数据集包括来自单个JR病毒，非JR病毒和非病毒免疫球蛋白样β-三明治（IGLBS）蛋白的序列，这些蛋白与JR结构上非常相似。鉴于病毒家族之间的低序列相似性和数据集的平衡性质，高精度尤其显着。同样，模型的准确性与LLM嵌入无关，这表明预测病毒JR折叠的峰精度更多地取决于数据质量和数量，而不是使用所使用的特定数学模型。鉴于许多病毒式衣壳和核素结构尚未解决，因此使用基于序列的LLMS是一种有前途的策略，可以轻松地应用于可用数据。Bert-U100嵌入的主成分分析表明，大多数IGLBS序列和JR和非JR序列的一个子集甚至在应用LR模型之前也可以区分，但是LR模型对于区分更歧义序列的子集是必要的。应用于双JR折叠时，BERT-U100模型能够为某些病毒家族分配JR图案，从而提供了该模型可推广性的证据。对于其他家庭而言，没有观察到这种概括性，激发了未来开发以双JR折叠告知的其他模型的需求。最后，BERT-U100模型还能够预测未分类病毒数据集中的序列是否产生JR倍数。给出了两个示例，JR预测由AlphaFold3证实。总的来说，这项工作表明JR折叠可以从其序列中预测。