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AlphaFold3,模型預(yù)測性能和使用操作教程

來源: 發(fā)布時間:2024-12-25

WU復(fù)合物準確模型的建立對于細胞功能解析與YAO物設(shè)計至關(guān)重要。alphaFold 3(AF3)的出現(xiàn)改變了這一局面,它能夠預(yù)測包括蛋白質(zhì)、DNA、RNA、配體小分子、離子和修飾殘基在內(nèi)的復(fù)合物的聯(lián)合結(jié)構(gòu)。AF3的高精度預(yù)測能力將為我們更深入地理解細胞功能、合理設(shè)計ZHI療YAO物以及推動WU科學(xué)的發(fā)展提供有力的支持。

 

一、模型預(yù)測性能


1. 蛋白-小分子配體結(jié)構(gòu)預(yù)測準確性更高

AF3還比各種單一任務(wù)模型表現(xiàn)出更高的性能(1a),包括蛋白-小分子、核酸、共價、抗原抗體等各種分子相互作用。蛋白質(zhì)-配體結(jié)構(gòu)預(yù)測的AF3性能在PoseBusters數(shù)據(jù)集上進行了160項評估,圖1a可見,AF3明顯優(yōu)于基于結(jié)構(gòu)的Vina,以及RFAA模型。圖1b-d三個示例,AF3實現(xiàn)了準確的預(yù)測,但對接工具 Vina Gold 卻不能對接成功。為了與RFAA結(jié)果進行比較,作者在PoseBusters V1V2數(shù)據(jù)集進行了評估,結(jié)果顯示,AF3預(yù)測性能優(yōu)于DiffDockUni-mol V2、Vina(圖1e-j)。


1 AF3在預(yù)測蛋白-小分子結(jié)構(gòu)性能比較(Ref. Fig1/Extended Data Fig3/4


2. 蛋白-核酸復(fù)合物或RNA單體預(yù)測準確性更高

AF3夠比RoseTTAFold2NA更準確地預(yù)測蛋白質(zhì)-核酸復(fù)合物和 RNA 結(jié)構(gòu)(2)。從圖2可見,AF3的蛋白-核酸對接成功率遠遠高于RoseTTAFold2NA算法。

2 AF3在預(yù)測蛋白質(zhì)-核酸復(fù)合物結(jié)構(gòu)預(yù)測性能比較(Ref. Fig1)。PDB數(shù)據(jù)庫中蛋白-RNA,蛋白-雙鏈DNA;CSAP15比賽中RNA單體的成功率。成功率針對復(fù)合物是iterface LDDT,單體RNALDDT。N表示靶點的數(shù)量。


3. 共價修飾預(yù)測準確性更高

AF3還可以準確預(yù)測共價修飾(鍵合配體、糖基化、修飾的蛋白殘基和核酸堿基)(3a-b)。修飾包括對任何聚合物殘基(蛋白質(zhì)、RNADNA)的修飾。成功率定義為RMSD < 2 ?。

3 AF3在預(yù)測共價修飾性能比較(Ref. Fig1/Extended Data Fig6)。a. 縱坐標成功率定義為配體RMSD < 2 ? 的百分比,N表示靶點的數(shù)量。依次為,蛋白鍵和小分子、蛋白糖基化、蛋白修飾、DNA/RNA修飾。b.在磷酸化 (SEP、TPOPTR、NEP、HIP)場景,AF3的預(yù)測成功率,PTM表示轉(zhuǎn)錄后修飾。


4. 蛋白-蛋白/蛋白單體預(yù)測準確性更高

AF3相對于 AlphaFold-Multimer v2.3也提高了蛋白質(zhì)復(fù)合物準確度(圖4)??贵w蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測尤其顯示出顯著的改善。

4 AF3在預(yù)測蛋白-蛋白/蛋白單體性能比較(Ref. Fig1/Extended Data Fig7)。蛋白Multimer、蛋白-抗體、蛋白單體在Recent PDB評估集上的預(yù)測成功率。蛋白Multimer、蛋白-抗體的成功率定義為DockQ > 0.23。蛋白單體使用LDDT指標定義成功率。N表示靶點的數(shù)量。

 

二、使用操作教程(AlphaFold Server需要科學(xué)上網(wǎng),建議使用Google瀏覽器)

1. 進入AlphaFold Server網(wǎng)站(圖5a),該網(wǎng)站提供了訪問AlphaFold3的網(wǎng)絡(luò)服務(wù),無需代碼,通過上產(chǎn)數(shù)據(jù)即可完成包含蛋白質(zhì)、DNARNA、配體、離子的高精度WU分子結(jié)構(gòu)預(yù)測。

2. 使用谷歌賬號登錄之后,進入Server頁面,右上角Remaining jobs表示用戶剩余的訪問次數(shù),每進行一次蛋白質(zhì)預(yù)測,Remaining jobs都會減1。目前AlphaFold Server為每個用戶每天提供了10次蛋白質(zhì)預(yù)測的次數(shù),對于大多數(shù)人來說應(yīng)該是足夠的(圖5b)。

3. AlphaFold Server提供了3個示例數(shù)據(jù)(圖5c)。

4. 下面的Add entity框就是上傳數(shù)據(jù)的地方,可以添加蛋白質(zhì)、DNA、RNA、配體和離子(圖5d)。

5. 當上傳完數(shù)據(jù)之后,選擇Continue and preview job”(圖5e)。

6. 之后會有一個確認信息,確認之后即可提交作業(yè)(圖5f)。

5 操作流程。

 

如遇AlphaFold3實操問題,歡迎后臺留言或聯(lián)系我們團隊,進行探討!


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