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Protein Organization01:24

Protein Organization

6.6K
Proteins are polymers of amino acid residues. They are versatile and responsible for different cellular functions, including DNA replication, molecular transport, catalysis, and structural support. Proteins have a hierarchical structure comprising at least three levels of organization: primary, secondary, and tertiary structure. Some large proteins have a quaternary structure where individual protein subunits are linked together.
The primary structure of a protein is its amino acid sequence....
6.6K
Conservation of Protein Domains Over Different Proteins02:26

Conservation of Protein Domains Over Different Proteins

11.0K
Protein domains are small structurally independent units that are part of a single amino acid chain.  Although these domains are often structurally independent, they may rely on synergistic effects to perform their functions as part of a larger protein. Protein domains may be conserved within the same organism, as well as across different organisms.
A limited set of protein domains often duplicate and recombine during evolution. These domains can be organized in different combinations to...
11.0K
Protein and Protein Structure02:15

Protein and Protein Structure

79.9K
Proteins are one of the most abundant organic molecules in living systems and have the most diverse range of functions of all macromolecules. Proteins may be structural, regulatory, contractile, or protective. They may serve in transport, storage, or membranes; or they may be toxins or enzymes. Their structures, like their functions, vary greatly. They are all, however, amino acid polymers arranged in a linear sequence.
A protein's shape is critical to its function. For example, an enzyme...
79.9K
Conservation of Protein Domains02:26

Conservation of Protein Domains

3.1K
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Protein and Protein Structures02:15

Protein and Protein Structures

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Predicting Molecular Geometry02:27

Predicting Molecular Geometry

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VSEPR Theory for Determination of Electron Pair Geometries
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言語モデルによる原子レベルのタンパク質構造の進化的スケールの予測

Zeming Lin1,2, Halil Akin1, Roshan Rao1

  • 1FAIR, Meta AI, New York, NY, USA.

Science (New York, N.Y.)
|March 17, 2023
PubMed
まとめ

大規模な言語モデルでは タンパク質の原子レベル構造を プライマリーシーケンスから直接推測できます この突破は構造予測を加速し 6億1700万以上のタンパク質構造を持つ ESM メタゲノムアトラスの作成を可能にします

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科学分野:

  • 計算生物学
  • 人工知能
  • 構造生物学

背景:

  • 機械学習の進歩は タンパク質の構造を予測するために 複数の配列の配列で 進化情報を利用します
  • 現在の方法は多くの場合,膨大な計算リソースと時間を必要とします.

研究 の 目的:

  • 大規模な言語モデルを使用して,プライマリシーケンスの完全な原子レベルのタンパク質構造を直接推論することを実証する.
  • 高解像度構造の予測に等級加速を達成する.
  • メタゲノムタンパク質の 構造的特徴を大規模に分析する

主な方法:

  • 15億のパラメータをスケールアップした 大きな言語モデルを使用しました
  • 原子解像度の構造情報を学習するために タンパク質の配列でモデルを訓練しました
  • 大量のメタゲノムタンパク質配列の構造を予測するためにモデルを適用した.

主要な成果:

  • スケールアップされた言語モデルの学習された表現で,タンパク質構造の原子解像度画像が生まれました.
  • 高解像度タンパク質構造の予測で 大きさの等級加速を達成しました
  • ESMメタゲノムアトラスを成功裏に構築し,6億1700万種以上のメタゲノムタンパク質の構造を予測しました.
  • タンパク質の配列を2億2500万個以上特定し 高い信頼性で構造を予測しました

結論:

  • 主要な配列から直接タンパク質構造を予測するための強力で効率的なアプローチを提供します.
  • この方法は,生物学的データの前例のない大規模な構造的特徴づけを可能にします.
  • ESMのメタゲノミクス・アトラスは,天然のタンパク質の多様性を調査するための貴重なリソースを提供します.