当前位置：网站首页 » 新闻 » 内容详情

蛋白三维空间模型优化网站解读_三维模型素材库(2024年11月精选)

内容来源：尹娜SEO所属栏目：新闻更新日期：2024-11-26

蛋白三维空间模型优化网站

百奥几何：Pre-A轮融资加速生成式AI在生物制造领域的应用百奥几何，一家前沿的数字生物企业，近期宣布完成了Pre-A轮融资。本轮融资由将门创投领投，智谱AI、盛景嘉成参与投资，老股东高榕创投继续追加投资。此前，高榕创投在2022年独家投资了百奥几何的天使轮。一、融资目的与应用前景本轮融资的资金将主要用于推动生成式AI大模型在生物制造领域的实际应用，并加速公司自有产品的研发。百奥几何的长期目标是构建一个生成式AI平台，以促进中国生物制造行业的数字化、智能化转型，实现绿色可持续发展。二、生物制造的数字化转型生物制造作为推动第四次工业革命的关键力量，其市场规模预计达到数十万亿美元。这一行业覆盖了生物医药、食品、化工、医美、材料等多个领域。百奥几何通过其生成式AI技术，致力于解决生物制造中发现高附加值分子和优化微生物菌株等核心挑战。三、AI技术在生物制造中的应用人工智能，尤其是大规模AI模型的发展，正在引领生物制造行业进入数字化和智能化的新时代。高通量的基因合成、测序、编辑等技术推动生物学数据的指数级增长，为AI的应用提供了广阔空间。四、百奥几何的创新平台与产品百奥几何专注于创建生成式AI蛋白质设计平台，由AI药物研发顶级科学家唐建博士创立，AI领域的先驱Yoshua Bengio担任首席科学顾问。公司利用扩散模型等先进技术进行分子三维结构的生成，并发布了最新的GeoFlow生成式AI蛋白质设计大模型。五、合作与市场应用百奥几何已与多家国内外药企就GeoBiologics蛋白质设计平台达成授权合作，并与上下游企业建立战略合作关系，共同推进生成式AI在生物制造领域的应用。公司还与阿里云合作，共建人工智能生物制造智能化解决方案。六、未来展望百奥几何将持续优化其生成式人工智能蛋白质设计平台，加速自有产品的市场落地。CEO唐建博士对公司未来发展充满信心，并感谢了投资者的信任与支持。总结：百奥几何的Pre-A轮融资成功，标志着公司在生成式AI蛋白质设计领域迈出了坚实的步伐。随着AI技术的不断进步和生物制造行业的快速发展，百奥几何有望成为推动行业创新的重要力量，为生物制造领域带来更高效、智能、可持续的解决方案。

面料材质大揭秘：从真皮到真丝在这个物质生活基本满足的时代，人们对精神上的追求越来越高。设计领域的新颖性和独特性成为了人们追求精神满足的标志。今天，我们来聊聊几种常见的面料材质，看看它们各自的特色和优点。 𐟐‚【真皮】 - 精选头层牛皮，这是最上乘的皮革材质。它的皮革截面紧密完好，具有良好的弹性、强度和工艺可塑性。 𐟌🣀超纤皮】 - 这是一种再生皮，手感柔软，比真皮还要柔软。超纤皮是合成皮革中的一种新型高档皮革，耐磨、耐寒、透气、耐老化，质地柔软且环保，外观也很漂亮。 𐟧𕣀绒布】 - 绒布是通过拉毛机将纱体的纤维拉出，均匀地覆盖在织物表面，使织物呈现出丰润的绒毛效果。 𐟌𞣀织麻】 - 织麻面料的纤维长度比棉花还要长几倍，经过脱胶处理后，光泽良好，洁白如雪。 𐟐›【真丝/蚕丝】 - 真丝面料一般指蚕丝，包括桑蚕丝、柞蚕丝、蓖麻蚕丝、木薯蚕丝等。它是一种相当昂贵的面料，质感非常高级。 𐟐𞣀皮革】 - 皮革是通过脱毛和鞣制等物理、化学加工得到的变性不易腐烂的动物皮。革由天然蛋白质纤维在三维空间紧密编织构成，表面有一层特殊的粒面层，具有自然的粒纹和光泽，手感舒适。这些面料材质各有特色，选择适合自己的面料，可以让你的设计更加出彩。

pci评分 DiffDock 是一款基于扩散模型的分子对接工具，利用深度学习技术预测蛋白质-配体复合物的三维结构。它可以在 Google Colab 上免费使用。以下是使用 DiffDock 预测 PDB: 7VU6 的详细教程： 1️⃣ 预测准确度：DiffDock 预测的结合位点与原始数据几乎完全一致，对接结果准确性高，速度惊人。图1和图2分别展示了 DiffDock 预测的结合位点和原始 PDB 模型的结合位点。 2️⃣ 对接构象比较：图3中绿色表示原始构象，蓝色表示排名第一的预测构象。DiffDock 能够准确预测出配体母核和取代基的空间位置。 3️⃣ 相互作用分析：在7VU6 案例中，DiffDock 未能完全重现相互作用，但有两个案例实现了完美再现。 4️⃣ 深入分析：在部分案例中，DiffDock 成功地重现了原始数据中的相互作用模式，展现出深度学习技术在分子对接领域的强大能力。 5️⃣ 结构分析：以 PDB：7VU6 为例，展示 3CL 蛋白酶的二聚体结构，并以绿色突出显示 Ensitrelvir 等治疗药物的结合位点。图5是以红色和粉色分别展示的 3CL 蛋白酶二聚体结构中 chain A 和 chain B，绿色部分为 Ensitrelvir 等治疗药物的结合位点。优势：在默认设置下，DiffDock 会输出 40 个可能的对接位点，并以 ESM 评分进行排序。与 Glide 和 Vina 等需要预先定义对接区域的传统软件相比，DiffDock 采用全局搜索策略，操作更加简便。在计算速度方面，DiffDock 表现优异，平均每个配体只需 2 分钟即可完成 40 个位点的预测，速度明显优于 Glide 和 Vina。通过以上步骤，你可以轻松使用 DiffDock 进行分子对接，快速找到最佳结合位点和构象。

宝宝冬被怎么选？棉花、蚕丝还是羽绒？自从有了宝宝，每个细节都得格外注意，尤其是床品的选择。宝宝每天在床上待的时间最长，选个好被子可是头等大事！蚕丝被：轻柔又保暖蚕丝被可是个好东西，它的纤维中有超高的“丝容积空隙”，冬天用能降低热传导率，保暖效果杠杠的。而且，蚕丝被97%的成分是纯天然动物蛋白，亲肤性特别好，贴合人体，一年四季都能用。不过，价格确实有点高，而且需要好好保养。羽绒被：轻便但有静电羽绒被的绒羽丝在三维空间中组成了许多气囊，保暖效果一流。它的中空结构里充满了静止的空气，空气的热传导系数很低，所以羽绒被特别轻便且保暖。不过，羽绒被容易产生静电，只能在冬季使用，而且跑毛问题也让人头疼，鼻炎宝宝慎用哦。羊毛被：干爽但价格高羊毛被的分子结构独特，能把水蒸气吸进中空结构中，并通过空气流通排放到空气中，保持被褥干爽舒适。不过，羊毛是过敏源之一，易过敏体质的宝宝要慎重选择，而且价格也不便宜。棉花被：传统又实惠棉花被作为传统的保暖材料，保暖性好，透气透湿。不过，棉花被比较厚重，有压身感，如果不小心压到宝宝的口鼻，可能会有窒息风险。所以，虽然价格实惠，但使用时要格外小心。化纤被：不推荐化纤被的吸湿透气性差，盖起来比较闷。而且市面上的化纤被成分难以鉴定，宝宝皮肤嫩又敏感，不建议使用。总结：蚕丝被最佳选择总的来说，我个人比较推荐蚕丝被。宝宝的睡眠容易受外界环境影响，而蚕丝被含有18种氨基酸，能促进睡眠。它也更柔软亲肤，特别适合宝宝嫩嫩的皮肤。希望这些信息能帮到各位新手爸妈们，祝宝宝们都能有个温暖舒适的冬天！

筋膜是什么？人体健康的秘密筋膜，听起来有点神秘吧？其实，筋膜就是我们常说的韧带，那层包裹在肌肉外面的白色膜状物。想象一下，你把一块肉的红色纤维部分全部去掉，剩下的白色纤维组织就是筋膜了。筋膜无处不在，奥地利手法筋膜中心的创始人安德莉亚ⷥ“ˆ斯说过：“每个器官、每个肌肉、每个动脉、每个静脉、每个神经——整个身体中没有一个单独的结构是与筋膜没有连接或没有被筋膜包围的。”德克萨斯大学的教授佛雷德里克也说过：“筋膜让我们团结在一起，很少有没有筋膜成分的疾病。” 筋膜属于结缔组织，由纤维、胶原、水蛋白组成，形成一个完整的3D网络系统。筋膜结构因其包裹及支撑作用，常被比喻成一个天然的生物塑形衣。弹性好的筋膜能使器官和组织功能更好地发挥，而僵硬的筋膜则会降低其功能。筋膜作为身体被动容器，对健康有着更为重要的影响，尤其是那些饱受疼痛和其他慢性疾病困扰的人群。随着科技的发展，不同学者对筋膜有不同的定义。我个人更倾向于把筋膜定义为整体的胶原纤维结缔组织，是全身张力传递的网络基础。它是人体内具有张力的连续性纤维网络，从宏观一直延伸至细胞，从浅层皮肤一直延伸到骨骼。筋膜决定了人体在三维空间中所呈现的具体三维立体结构与全身应力分布，影响甚至决定各个组织的微环境（微空间），构成人体空间医学。人体有四大组织：上皮组织、结缔组织、肌肉组织和神经组织。结缔组织是其中之一，主要由细胞、纤维和细胞外基质（ECM）组成。纤维排列体现了组织的机械属性，而细胞外基质使组织具有可塑性和延展性。弹性纤维、胶原纤维、细胞外基质这三种主要成分在身体不同的位置根据功能需求和力学结构需求有着不同的比例，使结缔组织在全身不同区域呈现不同的形态质地，既可以柔软如凝胶，又可以如骨骼般坚硬。在人体进化过程中，全身的结缔组织构成人体的软性支架，其他器官系统的功能细胞以该支架为基础发挥正常功能。功能细胞的功能活动和生命活动（细胞更新）由支持系统提供支持（营养）和储备（干细胞）。人体全身的结缔组织构成机体的纤维框架结构，形成有别于现有功能系统的新功能，同时结蹄组织构成人体纤维框架，是力学信号从空间宏观力学到微观力学的桥梁。所以，筋膜不仅仅是身体的一部分，它更是我们健康的关键。了解它，珍惜它，才能更好地保护我们的身体哦！

吉林农业大学聘任诺贝尔奖获得者担任名誉教授。吉林农大聘任诺贝尔化学奖获得者哈特穆特ⷧ𑳦퇥𐔯𜌦—⦘葉ž施人才强校战略的一件大事，又是学科发展建设的一件喜事。因为吉林农大作为农业类院校，而哈特穆特ⷧ𑳦퇥𐔧š„研究领域与农作物的关系十分紧密。相信吉林农大在诺贝尔奖获得者的加持下，一定能够取得更好的成绩。哈特穆特ⷧ𑳦퇥𐔦•™授于1948年7月18日出生在德国路德维斯堡，长期与他人共同合作，致力于光合作用重要蛋白质的研究，他的团队在膜蛋白结晶及其三维空间结构方面，取得了突破性进展，并顺利获取全世界上第一个膜蛋白晶体，哈特穆特ⷧ𑳦퇥𐔥’Œ他的搭档在1988年荣获诺贝尔化学奖。他本人也在2000年6月8日成功当选中国科学院外籍院士。 #教育创作激励计划#

𐟧쳄细胞培养的六大前沿技术𐟔슰Ÿ’ᠳD细胞培养技术，以其能更真实模拟体内环境而备受瞩目。以下是六大前沿技术，带你一探究竟！ 1️⃣ 胶原基质与凝胶：利用天然或人工合成的胶原蛋白，为细胞提供生长支架，模拟体内细胞外基质环境。𐟧슊2️⃣ 纤维蛋白膜：为细胞提供黏附和迁移的支持，涂覆在培养皿上，增强细胞间的相互作用。𐟒ꊊ3️⃣ 多孔支架：采用明胶、羟基磷灰石等天然聚合物，或聚乳酸、聚乙二醇等合成聚合物，为细胞提供三维生长空间。𐟌 4️⃣ 悬浮球培养：细胞在悬浮条件下生长，形成球形聚集体，研究细胞间相互作用和药物响应。𐟒Š 5️⃣ 生物打印：利用生物打印设备，精确控制细胞空间分布，构建复杂组织工程结构。𐟖诸 6️⃣ 微流控芯片：模拟体内微流体环境，控制细胞培养条件、生长因子梯度和环境参数。𐟔„ 𐟔 选择合适的技术，根据研究需求进行三维细胞培养，开启科学新篇章！𐟌Ÿ

湖南农业大学园艺专硕考研资料大放送！ 𐟌𑠩€‚合刚开始备考的小伙伴们！这里有一份超全的湖南农业大学园艺专硕考研资料，包括339+837的真题和电子版课本（3本），还有详细的考研经验分享！ 𐟓š 植物生理学部分重点：细胞器：细胞内的特定结构和功能区域，如线粒体、叶绿体等。初生细胞壁：细胞停止生长前由原生质体分泌形成的细胞壁层，位于胞间层内侧。生物膜：构成细胞的所有膜的总称，包括质膜、线粒体膜等。细胞区域化：细胞的膜系统将细胞内空间分隔成微小区域，形成各种细胞器。原生质体：除细胞壁外的细胞部分，包括细胞核、细胞器等。溶胶与凝胶：原生质体的两种状态，前者代谢活跃，后者抗逆性强。液晶体：物质介于固相与液相之间的一种状态。亲水胶体：胶粒与水分子有强大亲和力的胶体。内膜系统：细胞质中结构连续、功能相关的膜结构总称。胞间连丝：植物相邻活细胞之间穿过细胞壁的原生质通道。质外体：由植物细胞壁和细胞间隙形成的连续系统。共质体：植物细胞的原生质体通过胞间连丝连成一体的系统。细胞全能性：每个细胞都包含产生完整机体的全套基因。流动镶嵌模型：解释生物膜结构的模型，认为膜具有不对称性和流动性。细胞骨架：真核细胞中的蛋白质纤维网架体系，包括微管、微丝等。原核细胞：低等生物所具有，无明显细胞核，缺少核膜。真核细胞：高等植物和动物所具有，有明显的细胞核，被两层核膜包裹。微管与微丝：微管主要由球形的微管蛋白组成，与细胞运动和细胞壁形成有关；微丝主要由类肌动蛋白组成，与原生质流动和质体运动有关。信号转导：细胞间的信号通过转导系统转换，引起细胞生理反应。 𐟓… 一志愿报考结果通知：单位名称：湖南农业大学发送时间：2024年04月08日已发送一志愿待录取通知快来领取这份超全的考研资料吧，助你轻松上岸湖南农业大学园艺专硕！𐟒ꀀ

微醺宇宙：黑洞酒吧的奇妙体验 𐟌Œ𐟍𙊥œ訿™个充满科幻气息的Sway酒吧，名字意为“四维”，这里的酒也是按照二维、三维、四维的设计理念来调配的。每种维度都有其独特的魅力，让人仿佛置身于一个充满艺术气息的宇宙中。 𐟍𙠤𚌧𛴯𜚨🇥Ž𛧚„经典首先尝试的是“盘尼西林”，这是一款三维酒，威士忌酸的升级版。外表看似女性化，但内在的烟熏味和木质调性却更适合男士品尝。入口后，烟熏和木调的苦味被酸味迅速中和，意外的是，它竟然非常顺滑，没有那种刺喉的酒精感。这杯酒的处理方式让人印象深刻，喝完一口后，心中的紧张感也消散了。 𐟍𙠤𘉧𛴯𜚧Ž𐥜觚„升级接着是“漫步银河之上”，这是一款四维酒。与二维的复杂多样不同，四维的酒杯里只有清澈的透明液体，表面覆盖了一层蓝紫色。入口后，奶油般的口感（实际上是爆米花融化产生的错觉）和果酱般的酸甜交织在一起，非常适合女性饮用。 𐟍𙠥››维：未来的演绎最后一杯是“地球村庄”，又是一款四维酒。透明的液体中飘着一片薄荷叶，如果不是酒精和乳清蛋白在表面产生的轻微泡沫，几乎会误以为是雪碧。这款酒的口感非常惊艳，酸味逐渐减弱，薄荷的香气在口腔中爆发，其他层次感也让人难以忘怀。老板表示，虽然这杯酒售价98元，但成本很高，所以请尽情享受吧！ 𐟌Œ 宇宙与黑洞的奇妙装饰店内最大的墙面装饰是一幅巨大的卡冈图雅黑洞图像，来自电影《星际穿越》中的模拟效果。看着这幅图像，仿佛能感受到宇宙的浩瀚与神秘。在这个充满科技与科幻气息的空间里，点一杯小酒，听着音乐，与三五好友一起度过一个愉快的夜晚，真是一种难得的体验。

alphafold2简介与使用 𐟓… 2023年，谷歌DeepMind发布了生物学预测模型AlphaFold的最新版本——AlphaFold 3。这一版本不仅能预测蛋白质结构，还能预测生物生命中几乎所有元素的结构，并准确预测蛋白质与其他分子的相互作用。AlphaFold 3在预测蛋白质与其他分子相互作用的准确率上至少提高了50%，在某些重要的相互作用类别上甚至提高了一倍。 𐟔码lphaFold 3采用了去噪扩散模型，提高了预测精度和速度，能预测更大的蛋白质复合物，扩大了可预测结构的蛋白质家族范围，并整合了新的生物学知识。 𐟔„ 2018年，DeepMind发布了AlphaFold蛋白质结构预测模型，使用深度残留网络预测蛋白质的距离和角度。2020年，AlphaFold 2发布，采用Transformer预测基于氨基酸序列的3D结构。在2020年CASP14中，AlphaFold 2表现出色，快速预测出精确到原子的结构。 𐟌 AlphaFold系列工作的核心是利用人工智能从蛋白质序列中精准预测其三维结构，这对于理解蛋白质功能、设计新药物以及探索生命奥秘都具有极其重要的意义。AlphaFold的发展离不开算力、数据和算法的持续进步，它开创了蛋白质研究的新纪元。 𐟎𒠄eepMind自2010年创立以来，其不断推出的Alpha系列产品，包括AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero、AlphaStar、AlphaFold和最新的AlphaCode，展示了人工智能在复杂决策、模式识别、搜索优化等方面的卓越能力。这些产品在围棋、国际象棋、日本将棋、实时策略游戏、蛋白质结构预测和程序编码等多个领域取得了重大突破，推动了人工智能技术的不断进步和广泛应用。 𐟔전eepMind的CEO Demis Hassabis还是AI4Science的倡导者。他指出，科学研究的过程实际上是在一个由无数可能性构成的"潜在状态空间"中搜索，试图找到能够解释观测现象和预测新现象的理论模型。对于这种复杂空间，传统的基于经验和人工搜索方法效率很低，而人工智能（AI）的"智能搜索"能力可以革新科学发现的过程。Hassabis强调，AI4Science的核心挑战是构建能在任何特定科学领域的复杂搜索空间中高效运作的智能搜索系统，这需要融合领域知识、数据、算力和算法等多方面的创新。

专栏内容推荐

600 x 345 · jpeg
如何预测蛋白质三维结构（SWISS-MODEL） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
600 x 616 · jpeg
如何预测蛋白质三维结构（SWISS-MODEL） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1884 x 831 · png
如何预测蛋白质三维结构（SWISS-MODEL）-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com

1075 x 824 · png
Nat. Mach. Intel. | ReLSO: 具有正则化潜在空间优化的基于Transformer的蛋白生成 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
725 x 773 · png
Cell：三维大型生物标本的空间蛋白组学技术
素材来自:ease-bio.com

600 x 459 · png
Nat Comm | 引入3D打印的空间蛋白质组新技术MASP - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 548 · jpeg
PNAS | 开发用于优化蛋白质设计的3D模型-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com

600 x 456 · jpeg
RosettaRemodel: 多才多艺的蛋白结构设计工具包 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 602 · png
分子模拟第一弹——基于SWISS-MODEL的蛋白三维结构预测 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com

1080 x 1051 · png
Nature | 基于深度神经网络和改进的片段测序方法从头预测蛋白质结构_深度学习网络架构对198个蛋白质进行完全独立测试-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
600 x 462 · jpeg
生物小课堂002期：蛋白质作用的原理和建模——第1章 (上) - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

726 x 717 · jpeg
3D完整空间蛋白组学_空间蛋白显示的是二维还是三维-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
900 x 513 · png
热点分享|CODEX单细胞空间蛋白组学平台助力Multi Omics多组学联合分析 - 企业动态 - 丁香通
素材来自:biomart.cn

600 x 450 · png
遗传突变 | 正常与突变蛋白三维结构模型的绘制与分析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
600 x 400 · png
谷歌的人工智能里程碑 AlphaFold准确预测蛋白质模型|蛋白质结构|蛋白质|人工智能_新浪新闻
素材来自:k.sina.com.cn

702 x 516 · png
兰州大学课题组在蛋白质冷冻电镜投影图像方面提出三维重构新算法_澎湃号·政务_澎湃新闻-The Paper
素材来自:thepaper.cn
641 x 765 · jpeg
Cell | 三维样本中的空间蛋白质组学 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 362 · jpeg
基于Transformer的蛋白质生成，具有正则化潜伏空间优化 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
720 x 558 · png
浅谈蛋白质结构解析与预测 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 385 · jpeg
Generate:Biomedicines：使用可编程生成模型照亮蛋白质空间 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
600 x 372 · png
Nat. Mach. Intel. | ReLSO: 具有正则化潜在空间优化的基于Transformer的蛋白生成 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com