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AI 在药物研发中的应用：从靶点识别到临床试验
AI 在药物研发中的应用：从靶点识别到临床试验 近年来，人工智能 (AI) 在各个领域都取得了巨大的进步，药物研发也不例外。AI 的应用为药物研发带来了新的希望，它可以帮助科学家更快地识别新的药物靶点，设计新的药物分子，并加速临床试验...
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酶活性测定能否替代分子标记判断珊瑚苗期的能量代谢来源
问题的核心张力 在珊瑚早期生活史研究中，判断幼体能量来源（自养 vs 异养）通常依赖分子手段——最常见的是通过qPCR定量 Symbiodiniaceae 密度，或用转录组/宏基因组分析代谢通路基因表达。但你敏锐地指出了这类方法的内在...
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ProteinMPNN设计序列后 怎么用PyMOL分析突变体相互作用力
ProteinMPNN 是目前蛋白质从头设计（De Novo Protein Design）和序列优化领域的主流工具。但它输出的直接结果是 FASTA 格式的氨基酸序列 ，而非带有三维坐标的 PDB 结构。 要使用 PyMOL 分析...
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批量用FoldX计算ProteinMPNN突变体结合自由能变化（ddG）的高效工作流
在蛋白质计算设计中， ProteinMPNN 凭借其强大的序列生成能力，能够快速给出成百上千个潜在的突变序列。然而，ProteinMPNN 无法直接给出物理意义上的结合自由能变化（$ Delta Delta G_{ text{bind}...
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除了FoldX，如何用深度学习方法快速评估ProteinMPNN突变体的结合力？
在蛋白质从头设计（De Novo Protein Design）或亲和力成熟（Affinity Maturation）的工作流中， ProteinMPNN 已经成为序列设计的标配工具。然而，ProteinMPNN 产生的候选序列往往成百...
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如何在不牺牲抗体结合力的前提下，利用ProteinMPNN大幅提升热稳定性（Tm）？
在抗体工程中， 热稳定性（Tm值）与亲和力（结合力）的协同优化 是一个经典的“既要又要”难题。 ProteinMPNN 作为目前最优秀的逆折叠（Inverse Folding）模型之一，其本质是根据主链几何结构生成匹配的氨基酸序列。它...
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无复合物结构？仅凭 ESM-Fold 预测的抗原单体如何进行反向疫苗设计
在结构免疫学和疫苗研发中，最理想的情况是拥有 抗原-中和抗体复合物 的共晶或冷冻电镜结构，这能直接指出关键的保护性表位（Protective Epitope）。 但在面对新兴病原体或难结晶的膜蛋白时，我们往往只有基因序列。利用 ESM...
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不用A100也能跑！如何利用免费 Google Colab 运行 AlphaFold 3 社区修改版？
随着 Google DeepMind 正式开源 AlphaFold 3 (AF3) 的代码和模型权重，结构生物学界迎来了一波狂欢。但狂欢之余，残酷的硬件现实摆在面前：官方版的 AF3 运行需要下载近 2TB 的基因数据库，且本地运行极度依...
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单卡 RTX 4090 本地部署 AlphaFold 3 实操与显存优化指南
Google DeepMind 正式开源 AlphaFold 3 (AF3) 的源代码和模型权重后，生命科学与 AI 交叉领域的开发者迎来了一波本地部署热潮。 虽然官方推荐使用 A100/H100 等企业级显卡，但对于预算有限的个人开...
