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Nature | AlphaFold预测98.5%人类蛋白结构,科学研究新范式

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DrugAI
发布2021-07-28 10:54:16
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发布2021-07-28 10:54:16
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2021年7月15日,DeepMind团队在Nature杂志上发表了文章"Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold",描述了AlphaFold2是一个基于神经网络的全新设计的AlphaFold版本,其预测的蛋白质结构能达到原子水平的准确度。

2021年7月22日,DeepMind团队再次在Nature发表了文章Highly accurate protein structure prediction for the human proteome,描述了AlphaFold对人类蛋白质组(人类基因组编码的所有蛋白质的集合)的准确结构预测。由此得到的数据集涵盖了人类蛋白质组近60%氨基酸的结构位置预测,且预测结果具有可信度。预测信息将通过欧洲生物信息研究所(EMBL-EBI)托管的公用数据库免费向公众开放。

Nature丨AlphaFold2带着源码来了,开启AI生命科学的新时代

2021年7月22日,DeepMind团队与欧洲生物信息学研究所合作| EMBL-EBI推出 AlphaFold 蛋白质结构数据库。它提供了迄今为止人类蛋白质组最完整、最准确的图片,是人类积累的高精度人类蛋白质结构知识的两倍多。

除了人类蛋白质组(人类基因组表达的所有约 20,000 种蛋白质)之外,还提供了对 20 种其他具有生物学意义的生物体的蛋白质组的访问,总计超过 35 万种蛋白质结构。在接下来的几个月里,计划将覆盖范围扩大到几乎所有科学已知的已测序蛋白质 - 超过 1 亿个结构覆盖 UniProt 参考数据库的大部分,这是名副其实的世界蛋白质年鉴。

通过DeepMind团队与EMBL-EBI的早期合作,已经看到了在他们自己的工作中使用 AlphaFold 的研究人员发出的有希望的信号。而这只是希望的结构生物信息学革命的开始;随着 AlphaFold 的问世,现在有大量数据等待转化为未来的进步。

AlphaFold 已经在帮助科学家加速发现

根据蛋白质的氨基酸序列以计算方式预测蛋白质形状的能力,已经帮助科学家在几个月内实现了以前需要通过多年艰苦、费力且通常成本高昂的技术通过实验确定蛋白结构。

“AlphaFold 数据库是开放科学良性循环的完美例子,”EMBL 总干事 Edith Heard 说。“AlphaFold 是使用科学界建立的公共资源中的数据进行训练的,因此它的预测公开是有意义的。公开、自由地分享 AlphaFold 预测将使世界各地的研究人员能够获得新的见解并推动发现。Edith Heard相信 AlphaFold 确实是生命科学领域的一场革命,就像几十年前的基因组学一样,他很自豪 EMBL 能够帮助 DeepMind 实现对这一非凡资源的开放访问。”

AlphaFold 蛋白质结构数据库

https://alphafold.ebi.ac.uk/

该AlphaFold蛋白质结构数据库建立在国际科学界的许多贡献,以及AlphaFold的复杂算法的创新和EMBL-EBI的几十年的经验分享世界上的生物数据。DeepMind 和 EMBL 的欧洲生物信息学研究所 (EMBL-EBI) 正在提供对 AlphaFold 预测的访问,以便其他人可以使用该系统作为工具来实现和加速研究,并开辟全新的科学发现途径。

“这将是自人类基因组映射以来最重要的数据集之一,”EMBL 副总干事和 EMBL-EBI 主任 Ewan Birney 说。“让国际科学界可以使用 AlphaFold 预测开辟了许多新的研究途径,从被忽视的疾病到用于生物技术的新酶,以及介于两者之间的一切。这是一个伟大的新科学工具,它补充了现有技术,将使我们能够突破我们对世界的理解。”

除了人类蛋白质组之外,该数据库还推出了约 350,000 个结构,包括 20 种具有生物学意义的生物,如大肠杆菌、果蝇、小鼠、斑马鱼、疟疾寄生虫和结核病细菌。对这些生物的研究一直是无数研究论文和众多重大突破的主题。这些结构将使各个领域的研究人员——从神经科学到医学——能够加速他们的工作。

AlphaFold 的未来

随着继续投资于未来对 AlphaFold 的改进,数据库和系统将定期更新。

参考资料

Tunyasuvunakool, K., Adler, J., Wu, Z. et al. Highly accurate protein structure prediction for the human proteome. Nature (2021).

https://doi.org/10.1038/s41586-021-03828-1

Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A. et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature (2021).

https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2

https://www.embl.org/news/science/alphafold-database-launch/

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原始发表:2021-07-23,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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