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    AI算法“洞悉”蛋白结构,预测蛋白互作


    蛋白质作为生命系统的核心构成要素,蛋白质结构是其功能的决定性因素,一般来说,蛋白质并不是单独发挥作用的,而是通过彼此之间发生相互作用,即蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)来完成相应的任务。随着人工智能技术的飞速发展,深度学习和机器学习在蛋白质结构预测及互作预测领域得到了广泛应用。

    AI在蛋白质组学领域的应用大致可以分为三个方面:蛋白质结构预测、蛋白质互作预测、蛋白质互作置信度分析。

     

    蛋白质结构预测

    蛋白质结构预测(protein structure prediction, PSP)是根据蛋白质的氨基酸序列推测其三维结构的方法。

    氨基酸排列组合成蛋白质一级结构,蛋白质会自发得通过折叠形成三级结构,蛋白质的功能有其结构决定,了解蛋白质结构对其生物学功能研究至关重要。通过大量的试验工作,也是确定了10万种独特的蛋白质结构,然而这只是数十亿蛋白质序列的一小部分。如果可以仅从氨基酸序列预测蛋白质结构,将极大地促进科学研究。

    目前用于蛋白质结构预测的深度学习建模方法主要有AlphaFold2、RoseTTAFold、ESMFold等。

    其中,AlphaFold2 (AF2)是由DeepMind开发的一项基于人工智能深度学习的蛋白质结构预测方法,其利用深度学习算法,根据给定的氨基酸序列,使用神经网络架构模型Evoformer,通过利用同源蛋白质的信息和多序列比对(multiple sequence alignment, MSA),以原子级精度从氨基酸序列中训练预测蛋白质结构。

     

    蛋白质互作预测

    一般来说,蛋白质并不是单独发挥作用的,而是通过彼此之间发生相互作用,即蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)来完成相应的任务。

    随着计算机技术的高速发展,深度学习(DL)方法已被应用于研究PPI,使用蛋白质序列提取结构信息,从蛋白质中提取某些和相互作用相关的信息作为特征向量,然后利用这些特征向量结合现有的分类器模型评估两个蛋白质之间存在相互作用的概率。

    澳门科技大学及北京邮电大学研究团队共同研究开发了一种基于人工智能进行蛋白质相互作用(PPI)基础研究的框架。

    南京农业大学人工智能学院计智伟教授课题组研究人员借鉴了自然语言处理技术,开发了一种轻量级的蛋白质语言模型HNSPPI,用于预测蛋白-蛋白相互作用。

     

    蛋白质互作置信度分析

    蛋白互作置信度是指在生物学研究中用于衡量蛋白质之间相互作用可靠性的指标。

    基于实验数据或已知的蛋白互作数据库,进行蛋白互作置信度的分析。

    蛋白互作置信度的研究可以有效评估蛋白质间相互作用的可靠性,对于理解蛋白质网络的结构与功能具有重要意义。

    华中科技大学生物物理研究所黄胜友教授团队开发了一种新型蛋白质复合物结构预测综合在线平台-HDOCK,可以实现对蛋白质复合物的结构预测,并给出预测模型的精度分值。

     

    瑞源生物产品信息

    1. AI-PPI

    AI—PPI是什么?

    南京瑞源生物在基于传统蛋白互作的基础上,通过自主研发优化,与时俱进,开发了一项深度学习预测蛋白相互作用的模型AI—PPI。

     

    AI—PPI的数据基础是什么?

    AI-PPI模型以BioGRID数据库、STRING数据库为数据基础,进行深度学习。

     

    AI—PPI的功能?

    在基于传统蛋白互作的基础上,通过人工智能深度学习根据数据库信息构建物种三维结构库,并根据预测的蛋白质三维结构对蛋白质互作概率进行预测。根据给出的互作概率预测,进行进一步实验验证,大大提升验证工作效率。该技术可以广泛应用于包括酵母基因编辑等在内的生物学研究过程。

     

    AI—PPI的流程?

    使用AI—PPI需要提供什么?

    只需要提供研究物种及诱饵蛋白序列即可完成。

     

    使用AI—PPI能交付什么?

    您得到的实验报告会清晰全面地展示AI分析所得数据,并提供该技术方法学文献。

    2. 数字化模拟文库

    数字化模拟文库是什么?

    南京瑞源生物开发了多个全面涵盖不同物种转录因子(TF)的数字化模拟文库,适用于数字化筛选技术。

     

    已经完成了哪些数字化文库的构建?

    转录因子文库:共21种(图中仅展示部分)

     

    全基因组文库:共51种(图中仅展示部分)

     

    某特定性数字文库:

     

    数字化模拟文库优势是什么?

    零实验操作与试剂费用:全自动服务,省去实验繁琐的操作和昂贵的试剂耗材开支。

    快速候选基因筛选:14天内获得酵母杂交实验结果,告别长达3-4个月的等待时间。

    可信赖的结果:AI筛选结果已通过实验验证,AI筛选结果有效涵盖实验操作结果。

    成本低:价格仅相当于传统实验的1/3。

    可靠的置信度分析:将大大缩小互作蛋白或基因验证的范围,避免不必要的工作。

    符合期刊要求的图片:提供高清晰度的3D蛋白结构分析图,满足不同期刊格式要求。

    省心的后续实验:可选择提供酵母一对一验证实验服务,可以对筛选结果进行进一步的验证和定量分析,提高可信度和准确度。

     

    数字化模拟文库构建及筛选的流程?

    氨基酸序列或CDS全长序列---数字三维模拟建库---高通量数字模拟筛库

     

    构建数字化模拟文库需要提供什么?

    氨基酸序列或CDS全长序列

     

    使用数字化模拟文库构建及筛选能交付什么?

    文库构建:全数据三维建模评分表;三维建模PDB压缩包

     

    文库筛选:全数据分子对接评分表格;5对一对一精准分析(含三维结构建模以及核心作用位点分析)

     

    3. 蛋白互作置信度分析(Y2H-AOS)

    蛋白互作置信度分析是什么?

    南京瑞源生物自主研发蛋白互作置信度分值智能系统,用于衡量蛋白质之间相互作用可靠性的指标。

     

    蛋白互作置信度分析应用场景?

    研究DNA-蛋白质或蛋白质-蛋白质之间互作的置信度,并给出置信度分值,为后续实验提供参考依据。

     

    蛋白互作置信度分析优势是什么?

    零实验操作与试剂费用:全自动服务,省去实验繁琐的操作和昂贵的试剂耗材开支。

    快速候选基因筛选:快速获得蛋白质互作图谱,告别长时间等待

    可靠的置信度分析:这将大大缩小互作蛋白或基因验证的范围,让您避免不必要的工作。

    符合期刊要求的图片:提供高清晰度的3D蛋白结构分析图,满足不同期刊格式要求。

    省心的后续实验:可选择提供酵母一对一验证实验服务,可以对筛选结果进行进一步的验证和定量分析,提高可信度和准确度。

     

    数字化模拟文库构建及筛选的流程?

    氨基酸序列或CDS全长序列---数字三维模拟建库---得到互作置信度分值

     

    构建数字化模拟文库需要提供什么?

    氨基酸序列或CDS全长序列

     

    使用数字化模拟文库构建及筛选能交付什么?

    DNA-蛋白互作:

    蛋白质-蛋白质互作

     

    4. 产品活动

    01 扫码关注【南京瑞源生物】公众号

    02 享受蛋白互作置信度分析优惠价格100元/对,数量有限先到先得,活动咨询热线:400-863-8520

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