AlphaFold再登Nature封面!解锁98.5%人类蛋白质组,重要性堪比人类基因组
新智元报道
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来源:nature
编辑:su、yaxin
【新智元导读】时隔一月,AlphaFold再次登上nautre,还是封面!上个月,DeepMind开源了AlphaFold2,并发布了数据集,实现了对人类98.5%蛋白质组全预测。
这周,AlphaFold 再登Nature,封面!
距离上次「双登」Nature 也就一个月。
翻开Nature,又看到了熟悉的文章。这不是7月刷屏科研圈的2篇论文吗!
题目还长得挺像,都是说「用AlphaFold准确预测蛋白质」。
同样在这周Nature期刊上,还有一篇题为《蛋白质结构预测的革命性变化》的社论文章,说明了AlphaFold的重要意义。
DeepMind 研究人员描述了AlphaFold 神经网络的最近更新。
有人说,AlphaFold2 足以改变全人类。不可小觑的是,AlphaFold确实是学术界「海啸级」的存在。
AlphaFold 2开源,98.5%人类蛋白全预测
要知道,当年AlphaFold2横空出世,那是真·沸腾了学术圈。
不仅谷歌CEO皮猜、马斯克、李飞飞等大V纷纷点赞,连马普所的演化生物研究所所长Andrei Lupas都直言:「它会改变一切。」
7月15日,DeepMind在Nature上发表了一篇论文,开源了其基于深度学习神经网络的AlphaFold 2模型。
同天,Science上,华盛顿大学也发表了自己开发的蛋白质预测工 RoseTTAFold。
RoseTTAFold不仅性能上和AlphaFold 2相当,预测蛋白质结构也「快、狠、准」。
AlphaFold2开源仅一周后,DeepMind震撼发布AlphaFold数据集,再次引爆科研圈!
文章描述了AlphaFold对人类蛋白质组的结构预测,覆盖了98.5%的所有人类蛋白质组,还对20种其它生物蛋白质的结构进行了预测。
公布了他们已经使用AlphaFold工具预测的来自人类和20种其他生物共350000种蛋白质的结构,例如大肠杆菌、酵母菌和果蝇等等。
果蝇蛋白质3D结构示意图
蛋白质的 3D 结构在很大程度上决定了它的功能,通过研究蛋白质的3D结构,生物学家不仅可以更加快速地研发出针对各类疾病的药物,甚至能够揭开生命之谜。
AI模型预测蛋白质结构,解密生命系统的物质基础
蛋白质结构究竟有多重要?所有生物都由蛋白质构成。
要想从分子水平上了解蛋白质的作用机制,就需要精确了解蛋白质的3D结构。
要知道,蛋白质只有正确折叠为特定的3D构型,才能发挥相应的生物学功能。
然而,破解蛋白质折叠问题、探明蛋白质分子的三维结构却是个大难题。
随着人工智能时代的来临,解决蛋白质三维结构预测这一难题有了新思路、新方法!
借助机器学习的方法,可开发AI模型预测蛋白质的精确3D原子结构。
2018年,AlphaFold在国际蛋白质结构预测竞赛(CASP)上首次亮相,在98只参赛队伍中排名第一!
而第二代AlphaFold的突破在于,预测所有原子的3D结构,更快更准确地预测出蛋白质结构。
目前,DeepMind团队将 AlphaFold 应用到 20,296 种蛋白质,占人类蛋白质组的 98.5%。
AlphaFold几乎是预测了人类蛋白质组里以单个蛋白为单位的空间三维结构,而且结果相当精确!这本身就是结构生物学上的一大突破。
而且,明晰蛋白质结构可以进一步推动生命学科的研究。
比如,遗传学家可以弄明白某个突变对蛋白功能的影响,药物开发人员可以借助蛋白质结构预测确定酶的活性位点,环境保护专家则在思索如何利用AlphaFold 2开发新的酶来降解塑料……
对一个超过2千残基的病毒RNA聚合酶的预测
当然,研究人员必定会对AlphaFold 2进一步优化,我们也期待看到将AlphaFold应用到预测蛋白质复合体、蛋白质和小分子的复合物上。
未来可期!
参考资料:
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03828-1
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