AlphaFold蛋白质结构数据库的简介
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发布时间：2024-10-23 21:05
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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。
