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AlphaFold 饱受关注,它被认为是划时代的壮举。但我们需要先确认哪三个问题?

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AlphaFold 饱受关注,它被认为是划时代的壮举。但我们需要先确认哪三个问题?

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游客lmkkns5ck6auu 2022-09-14 18:15:48 359 0
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    第一,制药领域是否需要知道结构?正常的 Biology discovery 可以直接在细胞上 筛选或直接纯化蛋白筛。已知的只是序列和 binding affinity,不需要过程模 拟,但过程模拟的好处在于可以对一些关键位点进行改造;

    第二,AlphaFold 预测的结果和传统的同源建模相比,传统的同源建模在有已知模 板的情况下表现更好。其中涉及 AlphaFold 里深层次算法的 flow 使用了 Multisequence alignment,是借用其他所有物种的所有蛋白质 family 的信 息去预测高等生物的信息,而这在很多核心区域会出现问题。如果是传统的 同源建模一般是更接近的物种或者同一物种的同一个蛋白组族,在已知的模型上即可直接预测,因此在真实的制药过程中,传统的同源建模置信度更高。 而针对没有模板的蛋白,则需要采取其他办法;

    第三,我们采取的办法是直接从一级结构去预测生物活性,完全跳过了 structure biology 的过程,也就避免了这一过程中的误差。

    以上内容摘自《2022阿里云生命科学与智能计算峰会演讲合集》电子书,点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7724 可下载完整版

    2022-09-14 22:45:42
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