【哈佛大学最新论文】使用AlphaFold估算蛋白质模型精度的最新技术

2022 年 3 月 14 日 专知


从蛋白质的初级氨基酸序列预测蛋白质的三维结构是结构生物学中一个长期存在的挑战。最近,AlphaFold等方法通过将深度学习技术与相关蛋白质序列多序列比对的共同进化数据相结合,在这项任务上取得了显著的性能。共同进化信息的使用对这些模型的准确性至关重要,没有这些信息,它们的预测性能会大幅下降。然而,在活细胞中,蛋白质的三维结构完全由其原始序列和生物物理定律决定,这些定律使蛋白质折叠成低能量的构型。因此,通过学习一种高度精确的生物物理能量函数,应该可以仅从其原始序列预测蛋白质的结构。我们提供证据表明AlphaFold已经学会了这样一个能量函数,并使用共同进化数据来解决寻找低能构象的全局搜索问题。我们证明,AlphaFold的学习电位功能可以用于以最先进的精确度对候选蛋白质结构的质量进行排序,而无需使用任何共同进化数据。最后,我们提出了一种方法,利用这个势函数来预测蛋白质结构,而不需要MSAs。



专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“APMA” 就可以获取【哈佛大学最新论文】使用AlphaFold估算蛋白质模型精度的最新技术》专知下载链接

请扫码加入专知人工智能群(长按二维码),或者加专知小助手微信(zhuanzhi02),加入专知主题群(请备注主题类型:AI、NLP、CV、 KG、论文等)交流~

专知,专业可信的人工智能知识分发 ,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取70000+AI主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“ 阅读原文 ”,了解使用 专知 ,查看获取70000+AI主题知识资源
登录查看更多
0

相关内容

《深度学习中神经注意力模型》综述论文
专知会员服务
112+阅读 · 2021年12月15日
专知会员服务
16+阅读 · 2021年9月7日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年3月7日
DeepMind《AlphaFold2蛋白质结构预测》CASP14介绍报告,42页ppt
事实抽取与验证研究综述
专知
0+阅读 · 2021年4月20日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Domain Representation for Knowledge Graph Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
31+阅读 · 2018年11月13日
Arxiv
25+阅读 · 2018年1月24日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员