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科学家用尖端人工智能揭开蛋白质的秘密

科学家用尖端人工智能揭开蛋白质的秘密 该工具由 KAUST 生物信息学研究员 Maxat Kulmanov 及其同事开发，在预测蛋白质功能方面优于现有的分析方法，甚至能够分析现有数据集中没有明确匹配的蛋白质。该模型被称为 DeepGO-SE，它利用了类似于 Chat-GPT 等生成式人工智能工具所使用的大型语言模型。然后，它根据蛋白质工作方式的一般生物学原理，利用逻辑蕴含得出关于分子功能的有意义的结论。从本质上讲，它通过构建部分世界模型（在本例中为蛋白质功能），并根据常识和推理推断出在这些世界模型中应该发生的事情，从而赋予计算机逻辑处理结果的能力。一种新的人工智能（AI）工具能对未知蛋白质的功能进行逻辑推理，有望帮助科学家揭开细胞内部的奥秘。图片来源：© 2024 KAUST; Ivan Gromicho他补充说："这种方法有很多应用前景，"KAUST 生物本体论研究小组负责人罗伯特-霍恩多夫（Robert Hoehndorf）说，"特别是当需要对神经网络或其他机器学习模型生成的数据和假设进行推理时。"库尔曼诺夫和霍恩多夫与KAUST的斯特凡-阿罗德（Stefan Arold）以及瑞士生物信息学研究所的研究人员合作，评估了该模型破译那些在体内作用未知的蛋白质功能的能力。该工具成功地利用了一种鲜为人知的蛋白质的氨基酸序列数据及其与其他蛋白质的已知相互作用，并精确地预测了其分子功能。该模型非常精确，在一次国际功能预测工具竞赛中，DeepGO-SE 在 1600 多种算法中名列前 20 位。KAUST 团队目前正在利用这一工具研究在沙特阿拉伯沙漠极端环境中生长的植物中发现的神秘蛋白质的功能。他们希望这些发现将有助于确定生物技术应用中的新型蛋白质，并希望其他研究人员也能使用这一工具。库尔曼诺夫解释说："DeepGO-SE分析未表征蛋白质的能力可以促进药物发现、代谢通路分析、疾病关联、蛋白质工程、筛选感兴趣的特定蛋白质等任务。"编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

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科学家发现的伞状蛋白质能靶向杀死特定细菌 有望治疗耐药性感染

科学家发现的伞状蛋白质能靶向杀死特定细菌 有望治疗耐药性感染 伞状抗菌毒素颗粒飘向细菌靶细胞并与之接触。这些毒素来自链霉菌，能有效抑制同属竞争物种的生长。资料来源：Angela Gao抗生素与细菌战具有讽刺意味的是，临床上使用的许多抗生素都直接来源于细菌在自然栖息地中用来对付对方的分子，或受到这些分子的启发。链丝菌用来对付竞争对手的化学武器是此类分子最丰富的来源之一。其中包括常见的广谱药物链霉素。这些新发现的抗菌毒素的不同之处在于，与链丝菌的小分子抗生素不同，伞状毒素是由多种蛋白质组成的大型复合物。与小分子抗生素相比，它们针对细菌的特异性也更强。《自然》论文的作者推测，伞状毒素的这些特性解释了为什么在对链丝菌产生的毒素进行长达 100 多年的研究中，这些毒素一直没有被发现。生物信息学和低温电子显微镜揭示新观点编码伞状毒素的基因最初是通过生物信息学搜索新的细菌毒素而发现的。在华盛顿大学医学院约瑟夫-穆格斯（Joseph Mougous）微生物实验室的赵琴琴领导的生化和遗传实验中，科学家们了解到这些毒素与其他蛋白质结合成一个大型复合体。这些蛋白质复合物的冷冻电子显微镜由 Young Park 在华盛顿大学医学院生物化学教授、霍华德-休斯医学研究所研究员 David Veesler 的实验室中完成。这些研究表明，秦琴分离出的毒素复合物具有与在西雅图发现的毒素复合物相称的醒目外观。它们看起来像雨伞。独特的结构和特异性华大医学院微生物学教授、霍华德-休斯医学研究员穆格斯指出："这些微粒的形状非常奇特，在未来的工作中，了解它们不同寻常的形态如何帮助它们消灭目标细菌将是一件非常有趣的事情。"随后，科学家们试图确定这些毒素的靶标，他们筛选了这些毒素对所有生物的影响，从真菌到 140 种不同的细菌，包括研究作者德文-科尔曼（Devin Coleman）在加州大学伯克利分校和美国农业部农业研究服务处的实验室中从高粱植物中提取的一些细菌。.在这些潜在的对手中，这些毒素专门针对自己的同类：其他链丝菌。"我们认为，这种精湛的特异性可能是由于组成伞辐条的蛋白质各不相同。"研究报告的作者、穆格斯实验室的资深科学家布鲁克-彼得森（S. Brook Peterson）评论说："这些蛋白质可能会吸附在竞争细菌表面的特定糖分上。"通过分析数千个公开的细菌基因组，研究报告的作者、圣路易斯大学的张大鹏（Dapeng Zhang）和他的研究生谭英俊（Youngjun Tan）发现，许多其他种类的细菌也有制造伞状颗粒毒素的基因。有趣的是，这些物种都形成了枝状菌丝，这在细菌中是一种不常见的生长模式。潜在的临床应用和更广泛的影响除了伞状毒素颗粒的基础生物学方面还有许多问题有待解答外，穆格斯和他的同事们对其潜在的临床应用也很感兴趣。他们怀疑导致肺结核和白喉的细菌可能对伞状毒素敏感。他们注意到这些细菌已经对传统抗生素产生了抗药性。科学家们认为，伞状毒素颗粒有可能制服这些严重的致病细菌，因此值得研究。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

人工智能科学家又获奖：2024年诺贝尔化学奖授予三位预测蛋白质结构的科学家

人工智能科学家又获奖：2024年诺贝尔化学奖授予三位预测蛋白质结构的科学家 当地时间10月9日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔化学奖授予三位科学家，其中，一半授予美国华盛顿大学的大卫·贝克 (David Baker)，以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献，另一半则共同授予英国伦敦人工智能公司谷歌DeepMind公司的丹米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·乔普（John M. Jumper），以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。诺奖官网称，今年的三位诺贝尔化学奖得主破解了蛋白质惊人结构的密码。2024年诺贝尔化学奖的主题是蛋白质生命中精妙的化学工具。化学奖得主大卫·贝克成功完成了几乎不可能完成的任务，制造出了全新的蛋白质。他的共同获奖者丹米斯·哈萨比斯和约翰·乔普开发了一种人工智能模型来解决一个50 年前的问题：预测蛋白质的复杂结构。这些发现具有巨大的潜力。此前，诺贝尔化学奖已颁发过115 次，已颁发给194位获奖者。由于英国化学家弗雷德里克·桑格尔（Frederick Sanger）和美国化学家巴里·夏普勒斯（Barry Sharpless）曾两次获得该奖项。因此，自1901年以来，共有192人获得过诺贝尔化学奖。昨天，两位人工智能先驱获2024年诺贝尔物理学奖。当地时间10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们“为推动利用人工神经网络进行机器学习作出的基础性发现和发明”（for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks）。两位获奖者将平分1100万瑞典克朗（约合745万元人民币）奖金。此前5年的诺贝尔化学奖2023年诺贝尔化学奖授予美国麻省理工学院教授蒙吉·G·巴文迪(Moungi G. Bawendi)、美国哥伦比亚大学教授路易斯·E·布鲁斯(Louis E. Brus）和美国纳米晶体技术公司前首席科学家阿列克谢·伊基莫夫(Alexei Ekimov)，以表彰他们在发现和合成量子点（quantum dots）方面作出的贡献。2022年诺贝尔化学奖授予美国化学家卡罗琳·贝尔托西（Carolyn R. Bertozzi）、丹麦化学家摩顿·梅尔达尔（Morten Meldal）和美国化学家卡尔·巴里·夏普利斯（K. Barry Sharpless），以表彰他们在点击化学和生物正交化学研究方面的贡献。2021年诺贝尔化学奖授予德国科学家本杰明·李斯特 (Benjamin List) 和美国科学家戴维·麦克米伦 (David MacMillan)，以表彰他们对不对称有机催化的发展所作出的贡献。2020年诺贝尔化学奖授予法国科学家埃马纽埃尔·卡彭蒂耶（Emmanuelle Charpentier）和美国科学家詹妮弗·杜德纳（Jennifer A. Doudna），以表彰她们在“凭借开发基因组编辑方法”方面作出的贡献。2019年诺贝尔化学奖授予美国科学家约翰·古迪纳夫（John B. Goodenough）、英国化学家斯坦利·威廷汉（M. Stanley Whittingham）和日本科学家吉野彰（Akira Yoshino），以表彰他们在锂离子电池领域的贡献。 -电报频道- #娟姐新闻:@juanjienews

新型抗体瞄准流感病毒蛋白质未被探索的“阴暗面”

新型抗体瞄准流感病毒蛋白质未被探索的“阴暗面” 流感神经氨酸酶蛋白的四聚体（蓝色和浅蓝色）与针对其"暗面"的两种新型人类抗体（紫色/粉色和棕色/米色）的可变结构域结合。与催化位点朝上的 NA 四聚体的 4 倍轴一起观察。资料来源：美国国立卫生研究院这种抗体针对的是许多流感病毒（包括 H3N2 亚型病毒）中常见的 NA 蛋白的一个区域，它可能成为抗击流感对策的新目标。这项研究由美国国立卫生研究院下属的国家过敏和传染病研究所疫苗研究中心的科学家领导，研究论文最近发表在《免疫》杂志上。流感每年使全球数百万人患病，并可能导致重病和死亡。虽然接种流感疫苗可以减轻疾病负担，但每个季节都需要更新疫苗，以抵御快速演变的病毒的多种毒株和亚型。能够抵御多种流感病毒的疫苗可以防止新型流感病毒和流感病毒的再次出现，而无需每年重新配制疫苗或接种疫苗。改进流感疫苗和其他对策的方法之一是在病毒表面蛋白的"保守"区域不同病毒株之间往往相对不变的部分确定新的靶点。流感病毒 NA 是一种表面蛋白，包含球状的头部和狭窄的柄部。NA 头部的底部包含一个高度保守的区域，该区域具有抗体靶标（称为表位），使其容易与抗体结合并抑制病毒，而且不会受到耐药株常见突变的影响。这一区域被称为"暗面"，因为它部分位置隐蔽，而且具有相对未被探索的特性。研究人员从两名甲型 H3N2 亚型流感（季节性流感病毒的主要亚型）康复者的血液中分离出了针对 NA 暗面的人类抗体。在实验室测试中，这种抗体抑制了 H2N2 亚型（1957-1958 年导致流感大流行的亚型）病毒以及来自人类、猪和鸟类的 H3N2 病毒的繁殖。在小鼠感染亚型 H3N2 病毒前一天或感染后两天给小鼠注射这种抗体，也能保护小鼠免受致命感染，这表明这种抗体可以在这种模型中治疗和预防流感。科学家们利用低温电子显微镜这种先进的显微镜技术，分析了其中两种抗体与 NA 结合后的结构。每种抗体都针对暗面不同的、不重叠的区域，这表明该区域有多个区域，可能有助于开发对策。这些研究结果表明，NA暗面具有独特的、以前尚未开发的表位，可用于开发新的疫苗和治疗策略。研究人员认为，针对NA暗面的抗体可以与抗病毒药物或其他类型的抗体结合使用，用于干预流感，因为它们对抗药性突变的流感病毒有效。研究人员还指出，NA阴暗面靶点可被纳入下一代流感广泛保护性疫苗中。编译自:ScitechDaily ... PC版： 手机版：