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AlphaFold2
AlphaFold刷屏
dianfu生命科學(xué)
AlphaFold2，再登Nature
從業(yè)者都懵了
AlphaFold2開(kāi)源
它來(lái)了，它帶著源代碼過(guò)來(lái)了
人類98.5%蛋白質(zhì)全都被預(yù)測(cè)
生命科學(xué)領(lǐng)域或迎來(lái)巨變
DeepMind創(chuàng)始人兼執(zhí)行官Demis Hassabis在《Nature》期刊上分享AlphaFold的開(kāi)源代碼，并發(fā)表了系統(tǒng)的完整方法，詳盡細(xì)致說(shuō)明AlphaFold是如何做到精確預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu)的。
更加令人振奮的是，在AlphaFold2開(kāi)源僅僅一周后，DeepMind震撼公布了AlphaFold數(shù)據(jù)集。開(kāi)放的數(shù)據(jù)集不僅包括人類蛋白質(zhì)組，還有大腸桿菌、酵母、果蠅、小鼠、水稻、擬南芥等模式物種在內(nèi)的20多種物種的大部分蛋白的預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)，總計(jì)超過(guò)35萬(wàn)個(gè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。DeepMind還與歐洲生物信息研究所（EMBL-EBI）合作建立了一個(gè)平臺(tái)—AlphaFold DB（AlphaFold蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)），將他們的預(yù)測(cè)結(jié)果免費(fèi)開(kāi)放給公眾，AlphaFold2模型的目標(biāo)是為所有具有已知序列的蛋白提供預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)。DeepMind計(jì)劃在年底將預(yù)測(cè)數(shù)量增加到1.3億個(gè)。EMBL-EBI主任Ewan Birney博士將其稱之為“繼人類基因組圖譜之后最重要的數(shù)據(jù)集"。
數(shù)十年的時(shí)間里，研究人員一直在用X射線晶體學(xué)和冷凍電鏡這類實(shí)驗(yàn)技術(shù)解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。但是，這類方法存在費(fèi)時(shí)耗錢的問(wèn)題，對(duì)一些蛋白也不適用。為滿足科研工作者對(duì)于蛋白與多肽設(shè)計(jì)，高效的抗體定制以及蛋白結(jié)構(gòu)與功能分析等需求，索萊寶緊跟科技前沿，深入解析這個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新模型AlphaFold2。AlphaFold2不僅可以做到精確預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu)，而且準(zhǔn)確度能達(dá)到原子水平。AlphaFold2不僅達(dá)到了*的準(zhǔn)確度，還遠(yuǎn)超解析新蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的其他方法?，F(xiàn)小編和大家一起，初步體驗(yàn)AlphaFold2在蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中帶來(lái)的這份快樂(lè)。
操作步驟
◆ 按下圖點(diǎn)擊
◆ 在Search欄輸入蛋白名稱、UniProt號(hào)或基因ID，比如：植物蛋白PHYB；
◆ 在左邊選擇目標(biāo)物種，就可以顯示該物種中的PHYB蛋白，比如選擇“Oryza sativa subsp. Japonica"，就可以顯示水稻的PHYB蛋白；
◆ 點(diǎn)擊進(jìn)去，就會(huì)顯示PHYB的預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)，其中不同顏色代表不同的預(yù)測(cè)可信度。藍(lán)色越深，可信度越高，橙色越深，可信度越低。可以看出，PHYB的預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)具有很高的可信度，結(jié)構(gòu)的細(xì)節(jié)也可以點(diǎn)擊圖片進(jìn)一步查看；
數(shù)據(jù)對(duì)比
在Uniprot數(shù)據(jù)庫(kù)，并沒(méi)有提供這一蛋白的可以利用的結(jié)構(gòu)注釋信息（見(jiàn)下圖）。
使用SWISS-MODEL建模預(yù)測(cè)蛋白結(jié)構(gòu)（見(jiàn)下圖），通常需要花費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間（短則10分鐘，長(zhǎng)則數(shù)小時(shí)），且預(yù)測(cè)的結(jié)構(gòu)完整度受限于同源蛋白的相似度（很多時(shí)候僅有部分蛋白片段給出預(yù)測(cè)結(jié)果）。
評(píng)論：
AlphaFold可以看到蛋白的預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)，并且將待預(yù)測(cè)蛋白的全序列結(jié)構(gòu)描摹出來(lái)。據(jù)報(bào)道AlphaFold2的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能在幾分鐘內(nèi)預(yù)測(cè)出一個(gè)典型蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，還能預(yù)測(cè)較大蛋白質(zhì)（比如一個(gè)含有2180個(gè)氨基酸、無(wú)同源結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)）的結(jié)構(gòu)。
總結(jié)與展望
最近，關(guān)于AlphaFold2的爆炸性信息也高頻沖擊著眼球。這是號(hào)稱困擾生物學(xué)家50年的問(wèn)題，這是DeepMind在“蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題"的突破性成果。不可否認(rèn)，AI進(jìn)軍生命科學(xué)研究領(lǐng)域，可以稱得上一次里程碑式的創(chuàng)舉，是繼X射線晶體學(xué)、核磁共振、冷凍電子顯微鏡（CryoEM）等實(shí)驗(yàn)技術(shù)之后的偉大創(chuàng)新。
縱觀科學(xué)史，每次科學(xué)家在所在領(lǐng)域內(nèi)取得重大的進(jìn)步，都離不開(kāi)當(dāng)時(shí)技術(shù)的支持。在AI時(shí)代，因?yàn)樗懔退惴Ｐ偷臉O大提升，我們見(jiàn)證了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的歷史時(shí)刻。AlphaFold2的數(shù)據(jù)庫(kù)現(xiàn)已開(kāi)源并且還在不斷地增加新蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，這成為了科學(xué)家進(jìn)行蛋白質(zhì)研究的寶藏?cái)?shù)據(jù)庫(kù)。這個(gè)成果極大地推動(dòng)了科學(xué)家的研究與發(fā)展，拓展了對(duì)蛋白質(zhì)進(jìn)行結(jié)構(gòu)解析與功能分析、以及下游應(yīng)用的范圍，比如一些癌癥、病毒類感染的疾病研究，抗生素、靶向藥的開(kāi)發(fā)，研發(fā)新效率的酶等。讓我們?cè)谏茖W(xué)研究中體驗(yàn)開(kāi)盲盒的快樂(lè)，期待下一個(gè)想不到的驚喜，期待未來(lái)。
多肽/重組蛋白設(shè)計(jì)與抗體定制服務(wù)
索萊寶在緊跟科技前沿的同時(shí)，也可提供從基因，多肽設(shè)計(jì)合成，蛋白表達(dá)純化到科研抗體的制備與后續(xù)檢測(cè)驗(yàn)證等一站式的解決方案與定制服務(wù)。本服務(wù)項(xiàng)目依托于先進(jìn)的研發(fā)平臺(tái)，專業(yè)的服務(wù)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)和國(guó)際品牌的儀器設(shè)備，為客戶抗體的定制與檢測(cè)服務(wù)提供了保障。我們將在高效率的滿足科研工作者對(duì)抗體多樣化和深層次需求的道路上繼續(xù)前行。
參考文獻(xiàn)
Jumper, J et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold (Nature 2021).
Tunyasuvunakool, K et al.Highly accurate protein structure prediction for the human proteome (Nature 2021).
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