Alphafold 3. Новый революционный искусственный интеллект (AI) Модель,Будет предсказывать более широкий спектр биологических молекул с беспрецедентной точностью.,включатьЛиганд、ион、Нуклеиновая кислота и модифицированный остаток и комплекс и структура。По сравнению с существующими методами прогнозирования,Alphafold3 Точность предсказания взаимодействия белка с другими биомолекулами составляет не менее 50% изPromote,Для некоторых важных классов взаимодействий,Точность прогнозов выросла даже вдвое。Архитектура Alphafold3Alphafold3 через AlphaFold 2 Были достигнуты значительные изменения в архитектуре и процессе обучения как для учета более общих химических структур, так и для повышения эффективности обучения данных. Система работает с использованием более простыхЗамена Pairformer модуля AlphaFold 2 из Evoformer для уменьшения количества операций множественного выравнивания последовательностей (MSA) из。также,Он напрямую предсказывает координаты атомов с помощью модуля диффузии.,заменил AlphaFold 2 Он действует на специфичный каркас аминокислоты, угол скручивания боковой цепи и структурный модуль. Многомасштабный характер процесса диффузии (низкий уровень шума побуждает сеть улучшать локальную структуру) также позволяет нам устранять стереохимические потери и специально обрабатывать структуры связей в большей части сети, легко адаптируясь к произвольным химическим составам.

картина 2. Alphafold3 может точно предсказать комплекс по структуре и Архитектура Alphafold3[1]

Alphafold3 может точно предсказать Сложная структураAlphaFold3 Можно сложить белки вместе с соответствующими лигандами в качестве входных данных и понять механизмы их действия. Давайте рассмотрим следующие три примера: AlphaFold3 В каких областях исследований и разработок происходят новые прорывы?

Во-первых, AlphaFold3 существоватьПрогнозирование белок-белковых взаимодействийПроизошли большие улучшения в。нравитьсякартина 2 Демонстрация AlphaFold3 может точно предсказать AziU3/U2 Как белки связываются с субстратами, AziU3/U2 После объединения структуры образуется новая складка белка. На основе этого случая AlphaFold3 Ожидается, что это поможет нам понять больше механизмов межбелкового взаимодействия и предоставит новые возможности для разработки малых молекул. PPI Ингибиторы открывают новую ситуацию.

картина 2. AlphaFold3 Точный прогноз AziU3/U2 Связывание с белками и субстратами[2]

Серый и белый цвета представляют собой экспериментально определенную структуру комплекса, а голубой и светло-розовый цвета — предсказанные структуры.

AlphaFold3 Возможность прогнозирования аллостерических карманов.Также стоит с нетерпением ждать。картина 3 показал AlphaFold3 может точно предсказать PI5P4K Киназные аллостерические карманы и закономерности взаимодействия малых молекул. Аллостерические препараты имеют множество преимуществ, таких как лучшая специфичность, меньшее количество побочных эффектов, преодоление лекарственной устойчивости и т. д., основания. AlphaFold3 Это даст больше информации о разработке аллостерических лекарств.

картина 3. AlphaFold3Точный прогноз PI5P4K Аллостерические карманы киназ и закономерности взаимодействия малых молекул

[2] Серый и белый цвета представляют собой экспериментально определенную структуру комплекса, а голубой и светло-розовый цвета — предсказанные структуры.

AlphaFold3 существоватьВозможность прогнозирования поля мембранных белковОдинаково выдающийся。нравитьсякартина 4,AlphaFold3 Может точно предсказать PORCN (мембранный белок), LGK974 и WNT3A Комплекс по структуре. Структурные переходы мембранных белков всегда играли центральную роль в трансмембранной передаче сигналов, но их структуры сложны и трудно предсказуемы. Это дает возможность рационального дизайна мембранных белков.

картина 4. AlphaFold3 Точный прогноз PORCN-LGK974-WNT3A Комплексная структура

[2]Серый и белый цвета представляют собой экспериментально определенную структуру комплекса, а голубой и светло-розовый цвета — предсказанные структуры.Как использовать Alphafold3 предсказанная структура

Alphafold3 Этого стоит с нетерпением ждать, вы все хотите попробовать? Хорошие новости, Deepmind Создана онлайн-платформа бесплатных услуг. Alphafold сервер, где мы можем Server Удобно использовать на Alphafold3 из функции. Сначала введите URL https://alphafoldserver.com/ (вы можете войти под своей учетной записью Google). После входа вы будете перенаправлены на сайт AlphaFold Server (google.com) (https://golgi.sandbox.google.com/),нравитьсякартина5Нажмите на верхний левый уголизserver。Этот интерфейс можетбелок、DNA、RNA、Выбран из лиганда、ион Моделирование,Однако количество лигандов, которые можно выбрать, ограничено.,С нетерпением ждем открытия функции пользовательского лиганда в будущем.,Больше из помогает исследованиям и разработке новых лекарств.

картина 5. AlphaFold Server Рабочий интерфейс

Интерфейс прост в использовании. Первый шаг — начать с. PDB или UniProt База данных находит соответствующие последовательности, а затем добавляет их в соответствующее поле ввода одну за другой, а затем отправляет задачу. Маленький M Протестировано PRMT5/MPE50 и MTA из сложной системы,нравиться Двигаться внизкартинавыставка,два белкаизинтерфейс взаимодействия и MTA Основные и аналитические эвтектические структуры малых молекул из мест связывания (PBD ID:7S1Q) соответствует,предсказанная структураи Экспериментальная структура после суперпозициииз RMSD - это 0.9,Alphafold3 Полезно при реальном тестировании.

полагать AlphaFold3 Появление новых технологий откроет больше возможностей для структурного скрининга лекарств. МЦЕ Иметь богатыеиз Ресурсы данных библиотеки соединений、высокая производительностьизкомпьютерный сервер,Доступен профессиональныйизМолекулярный докинг, виртуальный скрининг, услуги моделирования молекулярной динамики,Мы будем искренне предоставлять высококачественные услуги по исследованию и разработке лекарственных препаратов нашим клиентам, занимающимся научными исследованиями!

[1]. Abramson, J., Adler, J., Dunger, J. et al. Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3. Nature (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07487-w[2]. https://www.isomorphiclabs.com/articles/rational-drug-design-with-alphafold-3[3]. https://golgi.sandbox.google.com/