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蛋白质三维结构预测网站下载_蛋白质三维结构预测网站推荐(2024年12月测评)

内容来源：北京东为网络所属栏目：新闻更新日期：2024-11-30

蛋白质三维结构预测网站

AlphaFold3：预测蛋白结构 𐟔 探索AlphaFold3的神奇世界，开启蛋白质结构预测之旅！ 𐟌 首先，访问我们的网站，输入你的氨基酸序列、金属离子以及底物类型，开始你的预测之旅。 𐟓‹ 在网站上，你可以查看和管理你的预测历史，所有提交的作业都会被保存为草稿，方便你随时查看和修改。 𐟓ˆ 利用json文件，你可以一次性上传最多100个蛋白质的预测请求，大大提高工作效率。不过请注意，底物类型的选择是有限的哦。 𐟔„ 提交作业后，你可以在网站上实时查看作业状态，无论是等待处理还是正在进行中，都能一目了然。 𐟓 完成作业后，你可以下载并保存预测结果，方便后续分析和使用。 𐟒ᠥ🫦夽“验AlphaFold3的强大功能，让你的蛋白质结构预测更加准确和高效！

alphafold3 想要深入了解AlphaFold3的工作原理吗？𐟤” 想要知道如何利用这个强大的工具预测蛋白质结构吗？𐟒ᠨ𗟩š我们的保姆级教程，你将逐步掌握AlphaFold3的使用技巧！ 𐟓š 首先，访问AlphaFold3的官方网站，了解如何使用这个强大的预测工具。Beta Server提供了多种实体参数，包括蛋白质、核酸和多肽等，你可以根据自己的需求选择合适的类型。 𐟔 接下来，上传你的序列文件，选择Molecule type和Copies数量。这里提供了多种选择，以满足不同实验需求。 𐟒𛠧„𖥐Ž，点击“Add entity”按钮，输入你的序列信息。确保序列的准确性对于获得高质量的预测结果至关重要。 𐟎œ€后，点击“Save job”并提交任务。AlphaFold3将自动处理你的请求，并生成一个3D结构模型。 𐟓Š 任务完成后，你可以下载生成的CIF文件，并用Pymol等软件打开查看预测结果。AlphaFold3提供了多种置信度等级，帮助你更好地理解模型的可靠性。 𐟓‹ 别忘了查看任务历史记录，管理你的任务进度。你可以随时修改、提交或删除任务，确保你的研究进度不受影响。 𐟔砧Ž𐥜诼Œ你已经掌握了AlphaFold3的基本使用方法。无论是蛋白质、核酸还是多肽的结构预测，AlphaFold3都能为你提供强大的支持。赶快试试吧！𐟌Ÿ

alphafold3 𐟌Ÿ当地时间5月8日，Google宣布发布了蛋白质预测模型AlphaFold的第3个版本。 𐟎‰AlphaFold 3的亮点在于其开箱即用的特性，用户只需访问AF3网站，输入蛋白质序列，等待几分钟，即可获得预测的三维结构。 𐟔즈‘使用某受体和多肽的FASTA序列进行预测，初步视觉检查显示，预测的结构非常准确。大家可以尝试使用自己感兴趣的序列进行体验。 𐟒Š不过，目前配体（ligand）仅支持十几种预设的配体，希望未来能够支持自定义药物配体，以促进药物研发。 𐟓𘥛𞱥𑕧交𚆁F3服务器的海报，图2和图3则分别展示了蛋白质-RNA互作结构和蛋白质-糖类小分子互作结构的预测示例。

「诺贝尔奖为啥偏爱AI」今年的诺奖不简单，能救命！瑞典皇家科学院10月9日宣布，David Baker、Demis Hassabis和John M. Jumper获得2024年诺贝尔化学奖。你别说今年这个诺奖，我在现实中用过，所以先给个好评。如果说生理医学奖的microRNA是我自己前两年水了一篇论文有所接触，那么这个AI结构预测是我用它帮助过现实中的人。 01，蛋白结构预测帮了大忙 ——————————————— 一个很熟悉的朋友怀孕了，做了个基因检测，结果出问题了，孩子身上出现了一个罕见变异，这个变异甚至不在常见的数据库里，但是根据预测，这个变异是负面的。那么问题来了，这个孩子该不该要？所以朋友很担心，她也问了遗传医生，但是遗传医生给出的结论属于模棱两可的，所以就找到了我。当时我的压力也很大，所以就用尽全身的技能来做解读这个变异。 1，遗传家系分析。这是我做的第一步，就是用家系分析，因为人类对于遗传学乃至生命科学的认知非常浅显，所以家系分析反而是现实发生的相对可靠的证据，或者直白的说，如果家系里有这个变异且无症状，其实就是很扎实的证据。结果家系分析显示，这个变异是来自于父本，但是父本并没有表现症状。而这个朋友的第一个女儿也是杂合体，同样没表现症状（性别不一致）。按理说差不多了，不过这个时候还有一点担心，那就是，这个疾病发病年龄可能在青春期，所以目前还不完全根据父本以及第一个女儿来确定第二个孩子的状况。 2，DNA相关预测。这个就是做了一系列分析，包括变异可能的遗传影响，用各种数据来预测，但是基于DNA的预测毕竟还是有限，因为还是要落到发挥功能的蛋白质上。 3，蛋白质预测。于是，就要找蛋白质，但是，蛋白质是需要高级结构的，而这个，传统是只能找结构生物学来做。那么，就是，必须有人做过这个蛋白质才会看到结构，从而进一步分析结构。这时候发现，这个蛋白，并没有被测过结构，怎么办？搁在过去，这就麻烦了，但是现在有AI蛋白结构预测以及相关数据库。于是我就去做这个，并且对照数据库里的AI 蛋白结构。结果发现，这个点发生变异的位置，并不是该蛋白发挥作用的核心结构域位点，而是一个较为边缘的位置，而根据一系列计算，发现这个位置似乎也并不是特别重要。把这些结论综合起来后，我把相应的结论给了朋友，最后朋友思考后决定按照概率还是选择生下了这个宝宝。到目前，宝宝一切正常。当然，这也只能到这里了，因为，这是目前生物学的极限了，往后谁也没法去保证。所以，我很感激蛋白质AI结构预测，因为世界蛋白千千万，如果一个个测过去，得猴年马月才能搞定，但是有了AI预测蛋白质，速度快多了，而且对现实有很大的帮助。下面聊聊为什么要解决蛋白质结构的问题。 02，为什么要解决蛋白质结构的问题？ ———————————————————— 蛋白质是生命的核心执行者，这是一个很重要的点。为什么呢？提到生物，大家很多最熟悉的是DNA，当然，如果深入一些，会熟悉叫做中心法则的东西。 DNA，你有我有大家都有，如果DNA发生了变化，那么就会导致差异，而你我每个人都携带着上千万个DNA变异，这也是每个人差别的缘故。但是，这个差别，只在DNA上是意义不大的。因为，DNA这东西，是携带信息为主的，就比如，我们每个细胞基本上都有一套DNA（红细胞、生殖细胞略例外），所以我们提DNA的时候用各种组织都方便。而DNA要想发挥作用，那首先就要经过转录，变成RNA. RNA当然复杂，比如除了编码蛋白质的mRNA，还有一堆其他RNA，就是非编码RNA，当然，非编码RNA也是有很多作用，比如今年拿到诺奖的microRNA就是属于这一系列，此外还有lncRNA（长链非编码RNA）等也是热点，这些RNA对于基因有调节作用。但是，RNA的意义，也就到这里了，由于RNA易降解且结构相对简单，所以，它还是撑不起生命执行者这个步骤。因此必须到了另外一个更加实体的结构，那就是蛋白质。所以，蛋白质是生命的核心承担者，蛋白质是构成细胞的基本物质，是结构物质，是催化的酶，是运输的载体，是免疫的抗体，是调节的激素，可以说，蛋白质是生命的物质基础，是生命活动的主要承担者。但是，蛋白质和DNA不一样，尽管DNA、RNA也有空间结构，但是远不像蛋白质那样，必须要复杂的空间结构才能完成功能。所以，必须要有空间结构，蛋白质才能发挥作用，举个例子，酶必须有那个结构才能发挥作用，如果这个结构发生了变化，那么结合就会受影响。所以，要想研究蛋白质，必须解析蛋白质结构。 03，如何解析蛋白质结构？ ——————————————— 如何解析蛋白质结构？传统办法就是用结构解析，这东西，耗时耗力，难度很大。举个例子，新闻报道的一个做结构生物学的女博士，连续4年几乎每天工作17小时！做啥呢？就是努力的让蛋白以天然状态结晶，这也是被认为是天然的蛋白质结构。可以想象，做这个东西，工作量之大难以想象。正因为如此，做出来这东西，也往往能发顶刊，因为很基础嘛。 04，AI蛋白质结构预测 ———————————— 理论上，蛋白质是一个个氨基酸构成的，这些氨基酸本身有各种理化性质，比如两性解离、等电点等。但当很多氨基酸出现的时候，那么这些性质叠加起来就不容易去分析了。不过我们还是应该相信，哪怕是复杂的生命现象，背后也是有基本的理化性质，这也是为什么很多诺奖物理和化学竟然和生物有关。于是，我们需要努力的找规律，而这个规律的依据之一就是已有的蛋白质结构，这些分析过结构的蛋白质是序列明确、结构清晰的，对他们进行足够的分析，那么就可以寻找到一些规律，进而因此来预测出蛋白质的结构。比如我电脑里现在还存着以前学习的文件，就是关于蛋白质结构分析预测的。当然，这些预测还是相对原始的。而有了机器学习，尤其是AI 之后，这个学习速度要快多了，计算机的强大远超过我们的认知，能够发现一些我们不曾注意到的细节，而这些细节也会进一步加强对蛋白质的预测，使得蛋白质的结构预测越来越精准。举个例子，今年nature上的蛋白质预测文章，可以将蛋白质的预测性能提升到最大值的97%。这个预测效率已经非常高了。事实上很多时候，我们不一定需要100%精准的蛋白质结构，只需要相对精准的知道就可以了，那么接下来后续开发就容易多了。所以，AI帮了大忙。 05，蛋白质结构预测大有可为 ———————————————— 其实蛋白质结构意义很大，比如研究药物就是很典型的，尤其是生物药物，精准的结构可以更好的寻找到有效药物，比传统化学小分子选择更多，且效果更好。而且，在其他方面，比如疫苗预测上也很有意义。比如nature十大人物曹云龙，被称为新冠预测者。他的技术之一就是依据蛋白质结构来。比如，他发现新冠蛋白的某个位点可以降低病毒的免疫原性，帮助病毒逃避免疫反应，那么就可以猜测，未来的新出现毒株有可能从这个点上被筛选出来，于是我们就可以提前针对这个点做疫苗，到时候出现了就可以提前免疫。类似的有很多，甚至我们目前面临的很多难解的疾病，未来都可能从蛋白质结构的角度来寻找解决办法，而传统蛋白质结构研究速度是跟不上的，AI 可以。所以，AI预测结构，还真的大有可为。「2024年诺贝尔奖」「微博新知」

刚刚给领导汇报完工作了。。其中提到大模型的幻觉和提供错误信息的问题。我提出不应该苛求大模型在任何场景下都是正确的。举了两个例子。 1）AlphaFold 一种预测蛋白质结构的大模型工具，预测的准确率超过90%，能节约大量人类实验，能辅助人类实验。输出错误的部分并不可怕，高水平的人需要的是正确的部分，和可以验证是错误的部分，有启发意义即可。 2）数学家陶哲轩多次提到大模型对数学研究的辅组作用，虽然初期的输出有错误，但是通过陶哲轩的不断指出后，不断迭代，最终给出正确的结果。我对领导说，大模型对于儿童和普通用户，如果出现幻觉甚至错误的知识是比较危险的，这块可以在输入输出端进行处理，但是在科学研究领域，不应苛责百分比的正确，本身因为科学家提的问题都特别难，也许大模型不经意的一个“指点”就突破了人类科学探索的边界。部分领导表示了赞同。。

几何图神经网络的三大主流框架解析 1. 引言 𐟌 在AI4Science领域，深度学习已被广泛应用于药物发现、蛋白质结构预测、动力学模拟等多个科学研究方向。由于高质量数据的稀缺性，尤其是以三维结构形式呈现的数据，几何深度学习显得尤为重要。本文将深入探讨当前几何深度学习领域基于图神经网络（GNN）的三种主流框架及其代表性工作。群不变GNN 𐟌 第一种框架是维持群不变性（G-invariant）的GNN。代表性工作之一是发表在NeurIPS 2021的GemNet（GemNet: Universal Directional Graph Neural Networks for Molecules）。GemNet讨论了不变性网络可能存在的“毕加索问题”，即如果一张人脸图片只有眼睛部分经过旋转，那么一个“旋转不变”的CNN可能无法识别出这种错误。GemNet希望在保持相对旋转信息的同时，对全局旋转保持不变。使用笛卡尔向量的群等变GNN 𐟓 在一些特定应用场景中，我们希望模型能够根据输入的旋转变化产生相应的等变输出。例如，在蛋白质复合物预测问题中，两个蛋白质无论处于何种初始位置，都不会影响它们形成复合物的反应。这种类型的网络即为群等变图神经网络（G-equivariant GNN），其中一种有代表性的模型是使用笛卡尔向量的等变网络EGNN（E(n) Equivariant Graph Neural Networks，ICML 2021）。使用球形张量的群等变GNN 𐟌 群等变图神经网络的主流是使用球形张量框架，一些工作称该框架为e3nn。MACE发布于NIPS2022（MACE: Higher Order Equivariant Message Passing Neural Networks for Fast and Accurate Force Fields）。它在e3nn框架中提供了一种计算高k体阶特征的高效方法，即通过原子团簇展开。总结 𐟓 本文探讨了AI4Science领域中几何图神经网络的三种主流框架及其代表性工作，即群不变GNN、使用笛卡尔向量的群等变GNN，以及使用球形张量的群等变GNN。这些工作具有良好的性能，在效率上具有优势，有充足的理论支持，是很有潜力的研究方向。

生物信息学在线分析工具推荐：实用指南 𐟌𑊥˜🯼Œ大家好！今天我想和大家分享一些超实用的生物信息学在线分析工具。无论你是科研新手还是老手，这些工具都能帮你更好地理解你的基因和蛋白质数据。让我们一起来看看吧！基因全长序列分析 𐟧슩斥…ˆ，如果你有一个DNA序列，想知道它编码的蛋白质有多长，可以使用NCBI的Open Reading Frame Finder（）。这个工具能帮你找到基因的全长，以及能编码的氨基酸数量。超级方便！蛋白理化性质预测 𐟌᯸ 接下来，想知道你的蛋白质有哪些理化性质？比如分子量、理论等电点等等。你可以使用ExPASy中的ProtParam工具（）和Proscale工具（）。这些工具能帮你预测蛋白质的基本理化性质，结果非常可靠哦！磷酸化位点预测 𐟔슧㷩…𘥌–和去磷酸化是细胞内信号传导的关键步骤。NetPhos 2.0 Server（）可以帮你预测蛋白质序列中的Ser、Thr和Tyr三种氨基酸残基可能的磷酸化位点。这对研究信号传导非常重要！跨膜结构域预测 𐟌 蛋白质的跨膜结构域对其功能至关重要。TMHMM（）和Tmpred（）是两个非常棒的工具，可以帮你预测和分析蛋白质的跨膜结构域。信号肽预测 𐟓护🡥𗨂𝥯𙤺Ž蛋白质的细胞定位和功能划分非常重要。SignaIP 4.1 Server（）可以帮你预测和分析蛋白质的信号肽。亚细胞定位预测 𐟓 亚细胞定位与蛋白质的功能紧密相关。PSORT（）可以帮你预测蛋白质的亚细胞定位。不过要注意，这个网站有时候不太稳定，可能需要科学上网。三维结构预测 𐟏—️ 结构决定功能，Phyre2（）可以帮你预测蛋白质的三维结构。这对理解蛋白质的功能非常有帮助。保守结构域与功能域分析 𐟔 想知道你的蛋白质有哪些保守结构域和功能域？NCBI-CDS（）和Prosite（）是两个非常棒的工具。同源蛋白质家族比较 𐟑袀𐟑颀𐟑碀𐟑抦œ€后，如果你想比较你的蛋白质与其他同源蛋白质，InterProScan程序搜索位于EBI的InterPro数据库（）是个不错的选择。希望这些工具能帮到你！如果你有其他好用的网站，欢迎在评论区分享哦！𐟘Š

据了解，国际象棋大师哈萨比斯和江珀在转向蛋白质研究之前，两人曾研究过一个棋类游戏，该程序能够与围棋的世界顶级选手较量。哈萨比斯从四岁开始下棋，13岁时就已达到了大师水平。十几岁时，他开始了程序员和游戏开发者的职业生涯。他开始探索人工智能，并涉足神经科学，在那里他取得了几项革命性的发现。他利用自己对大脑的了解，为人工智能开发了更好的神经网络。2010 年，他与朋友合伙创立了DeepMind公司，这家公司为流行的棋盘游戏开发了精湛的人工智能模型。该公司于2014年被出售给谷歌，两年后，DeepMind引起了全球关注，当时该公司的人工智能机器人AlphaGo实现了许多人认为是人工智能的顶峰：击败了世界上最古老的棋盘游戏之一，围棋的冠军选手，李世石。然而，对于哈萨比斯来说，围棋并不是目标，而是开发更好的人工智能模型的手段。在这次胜利之后，他的团队准备解决对人类更重要的问题，因此在 2018 年他报名参加了第十三届CASP比赛。CASP是自1994年以来每两年进行一次的全球范围内的蛋白质结构预测竞赛，目的是更好预测和破解蛋白质三维结构。6年后，他与江珀获得诺贝尔化学奖。拿到了蛋白质研究的冠军。

谷歌DeepMind CEO Demis Hassabis说，将人工智能视为普通技术是错误的，人工智能将具有“划时代的意义”，很快将治愈所有疾病、解决气候和能源问题并丰富我们的生活，AGI大概需要 10 年时间，因为还需要 2 到 3 项重大创新，下一项就是基于代理的系统，能够完成你给它的特定目标或任务。谷歌DeepMind创始人、CEO Demis Hassabis 最近在《泰晤士报》和《泰晤士报商业版》的主办的科技峰会上发表演讲，Hassabis回顾了DeepMind的创立，谈了 AGI、AlphaFold和Ai的未来。 Demis Hassabis看见了什么？ Hassabis已经在游戏的微观世界中看到了一点，并且理解得很清楚：从一个随机的系统AlphaZero开始8小时就可以训练出超越最顶尖人类的国际象棋实体，虽然这只是游戏狭窄领域，但一定会扩展出世界模型。 DeepMind 的初心： Hassabis 30 年前就开始研究 AI 了！从游戏 AI 到神经科学，他一直坚信 AI 的潜力。2010 年，他创立 DeepMind，因为他看到了深度学习和强化学习的巨大潜力，以及 GPU 等硬件的快速发展。他想打造一个通用的、能自我学习的 AI 系统，这正是 DeepMind 的初心！游戏 AI，AGI 的“练兵场”： DeepMind 早期专注于游戏 AI，是因为游戏可以快速验证算法的有效性，而且容易进行基准测试。但他们的目标不仅仅是赢得游戏，而是开发通用的 AI 技术，并将其应用于其他领域，例如科学和商业。 AlphaFold：AI for Science 的典范： Hassabis 一直对用 AI 解决科学难题充满热情，而蛋白质折叠问题是他最想攻克的目标之一。AlphaFold 的成功（Hassabis因AlphaFold 获得2024诺贝尔化学奖），证明了AI 在科学领域的巨大潜力！多模态模型，AGI 的关键： Hassabis 认为，多模态模型是 AGI 系统的关键组成部分，例如 DeepMind 的 Gemini 模型，它可以处理文本、图像、音频、视频和代码等多种输入。通往 AGI 的道路：更强大的 Agent：现在的聊天机器人大多是被动的问答系统，而未来的 AI 系统需要更主动、更智能，能够像 AlphaGo 一样进行规划和推理，并在现实世界中采取行动。我们距离 AGI 还有大约 10 年的时间。 DeepMind 的未来： DeepMind 将继续以研究为导向，同时也会加大产品研发的投入，与谷歌的其他部门合作，将 AI 技术应用于更多产品和服务中。 AGI 时代，人类将进入富足时代！Hassabis 认为，AGI 将彻底改变经济和社会，消除能源和资源的稀缺性，让人类进入一个物质极大丰富的时代。我们需要提前思考如何分配这些财富，例如，是否应该实行全民基本收入制度。访谈全文：强烈推荐☞

外刊精读：基础模型的多面应用 8.28 𐟌 句子翻译：这种广度意味着基石模型能被应用于各种场景，比如通过预测蛋白质的三维折叠结构来帮助开发新药物，又比如从数据集中选择出有意思的图表，还能通过从庞大的数据库中搜索信息来回答开放性问题，从而开辟新的探究领域。 𐟓š 单词和语法： promise 可能的 sentient 有感觉能力的 a go 一次 spectrum 光谱，范围 spectator 观众 spectre 幽灵 in 为了 𐟒ᠧ씨ˆ†享：最近在处理数据，因为疫情出不了门，原文没办法打印，忙完这小半个月，要重新听一遍。重复是记忆的关键。单词和语法真的是基础，再不喜欢背单词也要坚持背。 𐟓– 思考感悟：这个翻译真的太好了，学到了很多。思思的课内容丰富，我记笔记都跟不上。对于科技文我理解起来有些难度，思思讲得很细致，得认真听，好多笔记要再听一遍才能彻底明白。行动是理想最高贵的表达。

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