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《自然·化学工程》创刊号2024年1月12日发表一项研究,报道了一个能对蛋白质进行工程改造的、由人工智能(AI)驱动的全自动机器人。研究结果是对无需人类干预的蛋白质设计和构建的一次概念验证。
《自然》杂志11日发表的论文描述了一项结构生物学新突破:一种能设计新蛋白质的深度学习方法,名为RoseTTAFold Diffusion(RFdiffusion)。其能生成各种功能性蛋白质,包括在天然蛋白质中从未见过的拓扑结构。
蛋白质功能注释是通过对蛋白质序列、结构的分析确定蛋白质功能,在生物学研究等领域具有重要意义。随着AlphaFold2、ESMFold等人工智能的方法开发,目前已经可以通过计算方法获得比较准确的蛋白结构,但从蛋白序列到功能的注释仍然面临着巨大挑战。目前,UniProt蛋白库(包含大约1.9亿个蛋白序列),只有不到0.3%(约50万个)经过了人工审核,其中仅有不到19.4%的蛋白质得到了明确的实验证据...
MIT researchers are using artificial intelligence to design new proteins that go beyond those found in nature.
碱基编辑器(Base Editor, BEs)能够有效修改基因组的特定碱基,为纠正人类已知的致病性单核苷酸变异(Single nucleotide variations,SNVs)带来了巨大的希望。基础科学探索和疾病治疗应用迫切需要构建大量具有致病性SNV的疾病细胞模型用于开展科学研究,然而传统疾病细胞模型的构建主要依赖人工操作,不仅耗时,而且成本高昂且容易出错。
2022年11月15-16日,于西安举办的2022昇腾AI创新大赛全国总决赛完美谢幕,中国农业科学院生物技术研究所蛋白设计与智造团队继获得河北区域赛决赛金奖后,通过线上参赛,荣获全国赛银奖以及最具人气团队奖。
半个世纪以来,科学家一直在寻找解决“蛋白质折叠问题”的方法。这是生物学领域的一项重大挑战,难倒了几代科学家。但现在,人工智能(AI)解决了这一问题。据《自然》杂志1日发表的论文,包括美国华盛顿大学、伦斯勒理工学院和哈佛大学的研究人员在内的研究小组描述了一种升级的阿尔法折叠系统,该系统由深度思维(DeepMind)公司开发,会“构想”出具有稳定结构的新蛋白质。
DeepMind关于确定蛋白质3D形状的深度学习技术,可能将在生物学界掀起一场新的变革。图中蓝色为计算机预测的蛋白质结构,绿色为实验验证结果,二者相似度非常高。生物学界最大的挑战之一——蛋白质三维结构解析如今有望被破解。借由深度学习程序AlphaFold,谷歌旗下人工智能公司DeepMind能够精确预测其三维形状。
本文采用单因素实验,优化AI-2合成的孵育温度、pH、酶浓度以及孵育时间。利用优化的合成条件,成功合成具有生物活性的AI-2,活性约为阳性对照的2倍。添加合成的AI-2到MRS培养基中,研究AI-2对植物乳杆菌KLDS1.0391生长和细菌素合成的影响,并采用实时荧光定量PCR分析培养15 h的植物乳杆菌KLDS1.0391的细菌素结构基因pln EF的转录水平。结果表明:AI-2合成的最优条件为...

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