Láttál már denevért futópadon futni?
Egy tudományos kísérlet kedvéért vettek rá vérszopó denevéreket a mutatványra. A kutatók arra voltak kíváncsiak, miből nyernek energiát.
Egy tudományos kísérlet kedvéért vettek rá vérszopó denevéreket a mutatványra. A kutatók arra voltak kíváncsiak, miből nyernek energiát.
David Baker új fehérjék tervezéséért kapta a díjat, a Google DeepMind kutatói, Demis Hassabis és John Jumper pedig a fehérjék háromdimenziós szerkezetét meghatározó AlphaFold2 mesterséges intelligencia kifejlesztéséért.
Molekuláris biológiai vizsgálatokkal igazolták, hogy a múmiák arcára és nyakára kent rejtélyes fehér anyag valójában kefir.
Az amerikai kémikusok által azonosított atomi szintű interakció stabilizálja a kollagén fehérje peptidkötéseit, és ezzel megmagyarázza, hogyan maradhattak fenn máig 68-195 millió éves dinoszauruszok makromolekulái.
A kutatók által kifejlesztett gépi tanulási algoritmus nyolc fehérje vérplazmából meghatározható koncentrációja alapján nagy pontossággal megmondja, hogy a REM alvási rendellenességgel élők közül kiknél alakulhatnak ki később motoros tünetek.
Emiatt nem érdemes felhagyni a kullancsok elleni védekezéssel, de a kutatók reményei szerint a verejtékmirigyek által kiválasztott fehérje működésének megértése új kezelésekhez vezethet.
Táplálóbb és a környezetnek is jobb a hibrid rizs, ami mandulás vagy vajas illatával és marhahúsra emlékeztető ízével egy komplett étkezést is kitehet.
A vérben keringő fehérjék azonban árulkodhatnak arról, hogy melyik szerv milyen állapotban van az emberi testben, ez segíthet szűrni az öregedés következtében kialakuló betegségeket.
A forradalmi fehérjekutató algoritmusra, az AlphaFoldra épülő mesterséges intelligenciával több tízmillió genetikai variánsról fedték fel, hogy patogén-e vagy sem.
A május elején bemutatott ProteinGenerator fehérjetervező algoritmus a remények szerint képes lesz a kívánt jellemzőkkel rendelkező fehérjéket tervezni. Ezek segíthetnek a biológiai folyamatok jobb megértésében és idővel akár új terápiák létrehozásában is.
Messze még a kukacpörkölt és a rovarnokedli egyeduralma, de az új jelöléseknek köszönhetően még nehezebb lesz véletlenül rovaralapú élelmiszereket pakolni a kosárba.
A fehérjék szekvenciájából 3D szerkezeteket előállító AlphaFold2 mesterséges intelligencia 2020-ban megoldotta a molekuláris biológia egyik legnagyobb problémáját. Az algoritmusok legújabb versenyén az is körvonalazódott, hogy merre halad tovább a terület.
A gyógyszercégek olyan hatóanyagokat igyekeznek találni, amelyek egy adott betegségért felelős fehérjéhez hozzákötődve képesek megváltoztatni annak működését. Csakhogy több tízezer fehérje létezik, amelyek bonyolult hálózatban működnek. Ezen a ponton lépnek be a képbe az olyan cégek, mint a magyar Turbine.AI.
A Facebook anyavállalatának mesterséges intelligenciával foglalkozó kutatói az eddigi módszereknél sokkal gyorsabb fehérjekutató algoritmust hoztak létre, amely egy csapásra 600 millió fehérje háromdimenziós szerkezetét fejtette meg.
Az új mélytanulási algoritmus forradalmasíthatja a terápiákhoz és nanotechnológiás szerkezetekhez szükséges fehérjék tervezését. A ProteinMPNN sokkal gyorsabb, mint a korábbi eszközök, és az általa tervezett molekulák többnyire a valóságban is működnek.