能够以「原子精度」预测出所有生物分子结构和相互作用的 AlphaFold 3，一经面世便引起了业界的广泛讨论。8 月 13 日，在上海交通大学 AI for Bioengineering 暑期学校活动中，钟博子韬博士以「AlphaFold 3：原理，应用与展望」为题，系统性地梳理了他的学习心得，并广泛整理了来自科研界的众多相关研究成果，向大家分享了他对于 AlphaFold 3 的深刻洞察， Hy

在生命的舞台上，蛋白质扮演着不可或缺的角色。它们是生物体中最为活跃的分子，参与细胞的构建、修复、能量转换、信号传递以及无数关键的生物学功能。同时，蛋白质的结构与其功能密切相关，而它们的功能又通过与蛋白质、多肽、核苷酸以及各种小分子的复杂相互作用来实现。这种蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 是细胞内许多生物过程的核心，从细胞信号传导到免疫反应，再到细胞周期的调控，无不涉及 PPI。 然而，人们目

说在前面 学文不看刊 这篇分析总体来说工作量不算大，scRNA联合bulkRNA分析，多种机器学习组合预测模型，最后用了AlphaFold2预测蛋白及AutoDock分子对接 非常适合小白学习和模仿，其次在筛选出核心基因后可以再加几个外部数据集观察表达表征，单细胞层次也可再次进行验证，堆上工作量 今天给大家分享的一篇文章：Unveiling the molecular complex

今天来精读2023年10月发在《Nature》上的一篇新闻：AlphaFold touted as next big thing for drug discovery — but is it? (nature.com)https://www.nature.com/articles/d41586-023-02984-w Questions remain about whether the AI

蛋白质是一类由20种不同氨基酸组成的大分子有机化合物，它们是生命体内各种生物活动的最主要的执行者。蛋白质的绝大多数生物学功能都是通过与其它蛋白质的相互作用来实现。因此，蛋白质-蛋白质相互作用（简称‘蛋白质互作’）在生命功能的实现以及生物的进化过程中都扮演极其重要的角色。例如，抗体和抗原蛋白的相互作用，帮助生命个体识别和抵御外界病原体的入侵；受体和配体蛋白的相互作用，触发细胞信号传导通路；转录因子和

谷歌DeepMind团队近几年在生命科学领域不断创造新的奇迹。该团队创造这些奇迹的最主要利器就是人工智能和深度学习。这可能要从他们在围棋领域的开创性工作说起。 2016年1月，DeepMind团队在国际著名杂志《Nature》发表了基于人工智能的围棋新算法（AlphaGO）。同年3月，AlphaGO 以4:1的比分，完美击败韩国职业九段棋手李世石，从此掀开了围棋历史的新篇章，彻底改变围棋训练和竞

蛋白质对生命来说不可或缺，它们支持生物体的几乎所有功能。这些复杂的大分子由氨基酸链构成，而蛋白质的功能很大程度上决定于它的3D结构。显然，了解蛋白质的结构和形状对医药研究的进步至关重要。生物医学领域的众多挑战，包括开发治疗疾病的创新疗法，都依赖于对蛋白质结构和功能的理解。 但是，由于蛋白质结构极其复杂，到现在为止，医学上也只研究出少数蛋白质的构造。但是，这一情况随着用人工智能确定蛋白质

一、写在前面 突发奇想，想批量下载Alphafold网站的蛋白pdb文件，后续再做个分子对接用。又不想手动下载，来求助CSDN和GPT。 二、CSDN白嫖基础代码 CSDN大神多，这不，找到一个：Alphafold批量下载蛋白的pdb文件_pdb文件下载-CSDN博客 不过使用的是谷歌浏览器，我自己用的是Edge浏览器，因此需要魔改。 三、GPT魔改代码 话不多说，直接上步骤。 （1

AlphaFold-multimer 复合物结构预测 AlphaFold-multimer是DeepMind开发的AlphaFold项目的一个扩展，旨在预测蛋白质多聚体的三维结构。蛋白质多聚体是由多个蛋白质亚单位相互组装而成的结构，如酶、膜蛋白复合物和病毒颗粒。理解多聚体的结构对于揭示蛋白质的功能和相互作用非常重要。 写在前面：不建议在个人电脑上安装AlphaFold，因为对算力的存储的要求

❝之前给大家介绍了AlphaFold预测结果可视化软件Chimera( 点击此处阅读)以及如何利用 ChimeraX软件美化蛋白结构( 点击此处阅读)；利用AlphaFold预测蛋白互作后我们最想知道的是互作位点和界面，本期我们将介绍如何使用 ChimeraX分析蛋白互作界面。 ❞ 蛋白质的三级结构和四级结构的作用力主要有「疏水作用、离子键、氢键和范德华力」等,利用ChimeraX可以分析