独墅会议·医工交叉前沿讲堂|深圳湾实验室周耀旗教授 来我院开展学术讲座
  • 文章来源:生物医学工程
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  • 2024-05-30

独墅会议·医工交叉前沿讲堂|深圳湾实验室周耀旗教授来我院开展学术讲座


2024524日,深圳湾实验室资深研究员副所长周耀旗教授来访我院参观交流,并作题为《蛋白质结构预测:AlphaFold 2/ AlphaFold 3的局限性及解决手段》的主题讲座。

本次讲座在仁爱路校区明德楼A105会议室举行,由生物医学工程学院执行院长、医学影像智能与机器人研究中心(MIRACLE)主任周少华教授主持,生物医学工程学院部分研究员以及硕、博研究生们参加了此次讲座。

本次讲座中,周耀旗教授主要探讨了AlphaFold2和AlphaFold3的应用局限性,并介绍了针对该问题的解决手段,即采用人工生成的、结构稳定性选择、高通量测序获得的同源序列来拓展AlphaFold 2和AlphaFold 3应用范围,从而实现快速、低廉、通过测序来对所有蛋白质实现高精度结构预测。周耀旗教授首先详细讲解了AlphaFlod2成功的原因,包括将三级结构简化为1+2问题,从分类到连续允许端到端学习等。对于AlphaFold2的局限性,周耀旗教授概括为四个字——“靠天吃饭”。“天”代表天然同源序列,其可以决定AlphaFold2能否准确的预测蛋白质的结构,对于找不到太多天然同源序列的或者进化突变的覆盖率不完全的蛋白质(例如抗体,病毒蛋白,复合物结构等),AlphaFold 2 预测的精确度和区域置信度就会大幅度下降,导致了人类蛋白质组里的残基只有36%可以被高可信地预测。最新出现AlphaFold3采用了更大的训练数据,并且引入了扩散模型,但依然是“靠天吃饭”,没有解决AlphaFold2存在的问题。后来,为了解决该问题,周耀旗教授介绍了他开发的Sibs-Seq框架。Sibs-Seq框架没有依靠大量的天然同源序列,只要有足够数量的人工同源性序列就可以进行高精度蛋白质预测,并且可以超越天然蛋白质同源序列预测结构的精确度。

本场讲座,周耀旗教授介绍了AlphaFold2和AlphaFold3的局限性以及自己针对该问题开展的研究,为在座师生提供了蛋白质结构预测研究的宝贵经验。



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