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AlphaFold蛋白质结构数据库的简介

发布网友 发布时间:2024-10-23 21:05

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热心网友 时间:2024-10-27 19:04

AlphaFold蛋白质结构数据库:揭秘高精度预测的科学宝藏

AlphaFold DB,由DeepMind和EMBL-EBI合作创建,是一个开放获取的数据库,*性地扩展了已知蛋白质结构的预测精度。它利用AI技术,将蛋白质序列转化为三维结构模型,极大地推动了生物学研究的进程。这个数据库包含了超过36万条高精度预测结构,包括原子坐标、置信度评估和对齐误差的可视化,覆盖了人类和其他20种模式生物的蛋白质组,目标是囊括超过1.3亿个UniRef90数据库中的蛋白质集群代表。

AlphaFold的核心是其深度学习算法,能预测16至2700个氨基酸序列的结构,即使是长链人类蛋白质也能准确处理。预测结果以原子级精度提供,并通过pLDDT评分体系衡量,从90分以上的非常高置信度到50分以下的极低置信度,帮助科学家理解结构域内的可靠程度。此外,PAEs作为输出,评估结构域间相对位置和方向的可靠性。

AlphaFold DB的结构包括PDB和mmCIF格式的坐标,以及JSON格式的PAEs和元数据。数据可通过FTP下载,API编程访问,或通过UniProt登录号在线查看和交互式可视化。网页版提供图形化搜索和交互式可视化工具,帮助用户深入探索并下载模型文件和PAE数据。

对于具体实例,如GNE(Q9Y223)编码的人类蛋白质,用户可以通过PAE图分析两个已知结构域的相对位置预测。而DIP2B(Q9P265)的实例则展示了AlphaFold在不同结构域之间预测堆积的能力,提供了结构研究的强大工具。

AlphaFold DB不仅是科学发现的宝库,也推动了生物技术的革新,让研究者能够更快、更精确地解析蛋白质结构,为疾病的诊断和治疗打开新的可能。
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