🧬 How does a foodborne toxin punch holes in our cells?

🔗 C. perfringens enterotoxin-claudin pore complex: Models for structure, mechanism of pore assembly and cation permeability. Computational and Structural Biotechnology Journal, DOI: https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.11.048

📚 CSBJ: https://www.csbj.org/

#StructuralBiology #ComputationalBiology #ToxinResearch #AlphaFold2 #MolecularDynamics #Claudin #CPE #FoodSafety #MolecularSimulation #ProteinComplex #Bioinformatics

🕵️ AlphaFold 2 predicts stability—but life runs on flexibility. Are we missing half the story?

🔗 Bridging prediction and reality: Comprehensive analysis of experimental and AlphaFold 2 full-length nuclear receptor structures. Computational and Structural Biotechnology Journal, DOI: https://doi.org/10.1016/j.csbj.2025.05.010

📚 CSBJ: https://www.csbj.org/

#AlphaFold2 #DrugDiscovery #AIinBiology #StructuralBiology #NuclearReceptors

[Перевод] О прионах и дизайне белков

Зачастую крупные открытия в области биологии происходят при изучении крошечных существ. И многое из того, что мы сегодня считаем догмой, появилось благодаря изучению конкретных микроорганизмов. Эксперименты с бактерией Streptococcus pneumoniae не только привели к открытию ДНК как основной наследственной молекулы , но и позволили создать первые инструменты для генной инженерии. Изучение РНК опухолевых вирусов позволило обнаружить обратную транскриптазу — фермент, необходимый для изучения биологии РНК. Эти модельные микроорганизмы долгое время служили природными лабораториями, позволяя расшифровывать фундаментальные принципы жизни и предоставляя инструменты, необходимые для их изучения. Перейдя от микроорганизмов к макромолекулам, биология вступила в эру белков. Последние достижения в области искусственного интеллекта, включая такие инструменты, как нобелевский лауреат AlphaFold , сделали возможным предсказание структуры белков, превратив кропотливый лабораторный процесс в вычислительную задачу, которую можно решить за считанные минуты.

https://habr.com/ru/articles/933490/

#белки #прионы #alphafold2

🧪 May's most-read #Biochemistry paper used #AlphaFold2 to predict how proteins interact during egg development in fruit flies: https://elifesciences.org/articles/101967?utm_source=mastodon&utm_medium=social&utm_campaign=submissions_organic&utm_content=top_paper

Have a paper people should see? See what our Editors look for: https://elifesciences.org/about/aims-scope?utm_source=mastodon&utm_medium=social&utm_campaign=submissions_organic&utm_content=top_paper#biochemistry-and-chemical-biology

🧩 What happens when we put AlphaFold2’s predictions to the ultimate test—across species and structure types?

🔗 Comprehensive assessment of AlphaFold’s predictions of secondary structure and solvent accessibility at the amino acid-level in eukaryotic, bacterial and archaeal proteins. Computational and Structural Biotechnology Journal, DOI: https://doi.org/10.1016/j.csbj.2025.05.047

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#AlphaFold #Bioinformatics #StructuralBiology #AlphaFold2 #ProteinStructure #ProteinPrediction #AI

🧬 How do AlphaFold2 and ESMFold stack up when it comes to functional annotation?

🔗 AlphaFold2 and ESMFold: A large-scale pairwise model comparison of human enzymes upon Pfam functional annotation. Computational and Structural Biotechnology Journal, DOI: https://doi.org/10.1016/j.csbj.2025.01.008

📚 CSBJ: https://www.csbj.org/

#AlphaFold2 #ESMFold #AIinScience #ProteinStructure #Enzymes #Pfam #UniProt #AlphaFold #HumanProteome #FunctionalAnnotation #AIinBiology #ComputationalBiology #FunctionalGenomics

Nice study from @teresa_omeara & @maom in @biorxivpreprint

They used protein prediction to explore the poorly annotated Candida auris genome, and then used protein design to replace endogenous proteins with de novo designed ones.

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.05.14.654010v1

#StructuralBiology #AlphaFold2 #proteinPrediction

Pequeños y grandes pasos hacia el imperio de la inteligencia artificial

Traducción de la infografía:

• 1943 – McCullock y Pitts publican un artículo titulado Un cálculo lógico de ideas inmanentes en la actividad nerviosa, en el que proponen las bases para las redes neuronales.

• 1950 – Turing publica Computing Machinery and Intelligence, proponiendo el Test de Turing como forma de medir la capacidad de una máquina.

• 1951 – Marvin Minsky y Dean Edmonds construyen SNAR, la primera computadora de red neuronal.

• 1956 – Se celebra la Conferencia de Dartmouth (organizada por McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon), que marca el nacimiento de la IA como campo de estudio.

• 1957 – Rosenblatt desarrolla el Perceptrón: la primera red neuronal artificial capaz de aprender.

(!!) Test de Turing: donde un evaluador humano entabla una conversación en lenguaje natural con una máquina y un humano.

• 1965 – Weizenbaum desarrolla ELIZA: un programa de procesamiento del lenguaje natural que simula una conversación.

• 1967 – Newell y Simon desarrollan el Solucionador General de Problemas (GPS), uno de los primeros programas de IA que demuestra una capacidad de resolución de problemas similar a la humana.

• 1974 – Comienza el primer invierno de la IA, marcado por una disminución de la financiación y del interés en la investigación en IA debido a expectativas poco realistas y a un progreso limitado.

• 1980 – Los sistemas expertos ganan popularidad y las empresas los utilizan para realizar previsiones financieras y diagnósticos médicos.

• 1986 – Hinton, Rumelhart y Williams publican Aprendizaje de representaciones mediante retropropagación de errores, que permite entrenar redes neuronales mucho más profundas.

(!!) Redes neuronales: modelos de aprendizaje automático que imitan el cerebro y aprenden a reconocer patrones y hacer predicciones a través de conexiones neuronales artificiales.

• 1997 – Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez Kasparov, siendo la primera vez que una computadora vence a un campeón mundial en un juego complejo.

• 2002 – iRobot presenta Roomba, el primer robot aspirador doméstico producido en serie con un sistema de navegación impulsado por IA.

• 2011 – Watson de IBM derrota a dos ex campeones de Jeopardy!.

• 2012 – La startup de inteligencia artificial DeepMind desarrolla una red neuronal profunda que puede reconocer gatos en vídeos de YouTube.

• 2014 – Facebook crea DeepFace, un sistema de reconocimiento facial que puede reconocer rostros con una precisión casi humana.

(!!) DeepMind fue adquirida por Google en 2014 por 500 millones de dólares.

• 2015 – AlphaGo, desarrollado por DeepMind, derrota al campeón mundial Lee Sedol en el juego de Go.

• 2017 – AlphaZero de Google derrota a los mejores motores de ajedrez y shogi del mundo en una serie de partidas.

• 2020 – OpenAI lanza GPT-3, lo que marca un avance significativo en el procesamiento del lenguaje natural.

(!!) Procesamiento del lenguaje natural: enseña a las computadoras a comprender y utilizar el lenguaje humano mediante técnicas como el aprendizaje automático.

• 2021 – AlphaFold2 de DeepMind resuelve el problema del plegamiento de proteínas, allanando el camino para nuevos descubrimientos de fármacos y avances médicos.

• 2022 – Google despide al ingeniero Blake Lemoine por sus afirmaciones de que el modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo (LaMDA) de Google era sensible.

• 2023 – Artistas presentaron una demanda colectiva contra Stability AI, DeviantArt y Mid-journey por usar Stable Diffusion para remezclar las obras protegidas por derechos de autor de millones de artistas.

Gráfico: Open Tech / Genuine Impact

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🧬 #Proteine: Bausteine des Lebens

Die 3D-Struktur von Proteinen allein aus ihrer Sequenz vorherzusagen, war lange ungelöst. 2020 schafften Demis Hassabis und John Jumper mit #AlphaFold2 den Durchbruch – ausgezeichnet mit dem #ChemieNobelpreis 2024. 🏆

🔍 Was macht AlphaFold2 🤖 so besonders? Alexander Schug vom @fzj_jsc erklärt es diese Woche bei #WissenschaftOnline.

👉 Infos & Login: https://www.fz-juelich.de/de/ueber-uns/kontakt/besuch/wissenschaft-online/alle-termine-wissenschaft-online/wo_prof_schug_jsc

@jazminrm.bsky.social on the early maize domestication. For me the coolest bit was using #AlphaFold2 to peek at ancient maize WAXY1 protein variants 🙃 A180D mutation in Ozark maize sits on protein surface but doesn't change structure might affect phosphorylation of Y183 #archaeogenetics

The genomic origin of early ma...

How many of the PDB models that were solved using experimental phasing could have been solved by molecular replacement using models obtained from AlphaFold? #MolecularReplacement #AlphaFold2 #ComputationalMethods https://t.co/s6EahtcYms

Avec mon collègue @AntoineTaly, on a écrit un petit truc pour médecine/sciences pour présenter rapidement les améliorations et restrictions d'#alphafold3 par rapport à #alphafold2

https://www.medecinesciences.org/en/articles/medsci/abs/2024/08/msc240162/msc240162.html

Нобелевские премии 2024 и искусственный интеллект. Химия: предсказание белковых структур

С вами снова Павел Бузин Читать дальше

https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/852774/

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The first crystal structure of a bacterial guanosine 5′-monophosphate synthetase complexed with xanthine 5′-monophosphate is reported
#AlphaFold2 #GuanosineMonophosphateSynthetase #MolecularDynamicsSimulation https://doi.org/10.1107/S2053230X2400877X

Last Week in AI #291 - Nobel Prizes, Adobe's Video Model, Tesla's Robots
Nobel Physics Prize Awarded for Pioneering A.I. Research by 2 Scientists and Nobel Prize in Chemistry Goes to 3 Scientists Adobe’s AI video model is here, and more!
https://lastweekin.ai/p/last-week-in-ai-291-nobel-prizes

#AI #ML #NLP #LLM #tech #GPT #OpenAI #2024Nobel #NobelPrize #Anthropic #SyntheticMedia #DeepMind #Alphafold2 #GeoffreyHinton

21y after collecting data during my PhD, we got to publish the structure of RNA-dependent RNA polymerase from #bacteriophage phi8!
Unsolvable in 2003 but #AlphaFold2 model worked!

https://www.nature.com/articles/s41598-024-75213-7

Lesson learned: never discard data!

Great job Kamel El Omari getting it over the line!

Having identified the proteins, I fetch their #AlphaFold2 predictions from AlphaFold-DB, or compute them if not in the DB. #AF2 models have excellent geometry and complete sequence correctly numbered, so they are excellent starting models. I rarely use #PDB entries as starting models anymore. Rare exceptions: a PDB entry I deposited myself, or one containing a post-translational modification or non-natural amino acid I need (never present in #AF2 models, only the 20 standards amino acids).
4/19

2024 Nobel in Chemistry for “Designing protein” and “Predicting protein structure”  
One half of the Nobel Prize in Chemistry 2024 has been awarded to David Baker “for computational protein design”............
#AImodel #AlphaFold2 #Aminoacids #DavidBaker #DemisHassabis #JohnJumper #NobelPrizeinChemistry #PROTEIN #Proteindesign #Proteinstructure
SC

https://www.scientificeuropean.co.uk/sciences/chemistry/2024-nobel-in-chemistry-for-designing-protein-and-predicting-protein-structure/

2024 Nobel Prize - Chemistry: computational chemistry
https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release
* David Baker, UWash: computational protein design
* Demis Hassabis, John Jumper, DeepMind: protein structure prediction

Chemistry Nobel to dev. of AlphaFold AI that predicts protein structures
https://www.nature.com/articles/d41586-024-03214-7

* https://old.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1fznxyr/n_the_2024_nobel_prize_in_chemistry_goes_to_the
* https://www.technologyreview.com/2024/10/09/1105335/google-deepmind-wins-joint-nobel-prize-in-chemistry-for-protein-prediction-ai
* https://news.ycombinator.com/item?id=41775463

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GFP-tagging #tubulins is useful but can interfere with their cellular functions. This study describes a strategy guided by #AlphaFold2 structural predictions to label endogenous tubulins across diverse species while preserving functionality #PLOSBiology https://plos.io/3ArvolQ