Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în AlphaFold & Impactul său în Cercetarea Biologică
- Evoluția predicției structurilor proteice: de la modelarea prin homologie la descoperirile în învățarea profundă
- Rolul AlphaFold în accelerarea biologiei structurale, descoperirii de medicamente și annotării funcționale
- Stabilirea așteptărilor: capabilități, limitări și puncte de integrare experimentală
- Exercițiu Practic: Explorarea interfeței bazei de date de structuri proteice AlphaFold (AFDB) și efectuarea de căutări inițiale de secvențe
Cum Funcționează AlphaFold? Arhitectură & Componente de Bază
- Arhitectura rețelei neurale: Evoformer, modulul de structură și modelarea secvențelor bazate pe atenție
- Generarea Alinierii Multiple de Secvențe (MSA) și potrivirea șabloanelor (PDB, UniRef, BFD)
- Metrici de încredere: pLDDT (încredere pe reziduu) și PAE (eroare aliniată prezisă) explicate
- Exercițiu Practic: Trasarea etapelor fluxului de lucru al AlphaFold folosind o secvență proteică exemplu și urmărirea intrărilor MSA/șabloane
Accesarea AlphaFold: Platforme, Notebook-uri & Implementare
- Opțiuni oficiale de implementare: AlphaFold DB, API public, notebook-uri Colab și medii locale/GPU
- Configurarea unui mediu Colab reproducibil: instalarea dependențelor, alocarea GPU și formatarea intrărilor
- Pregătirea secvențelor proteice: structura FASTA, gestionarea lanțurilor și considerații pentru domenii multiple
- Laborator Practic: Implementarea oficială a notebook-ului Colab AlphaFold, încărcarea unui fișier FASTA personalizat și inițierea primei rulări de predicție
Baza de Date de Structuri Proteice AlphaFold & Resurse Publice
- Navigarea în AFDB: acoperirea organismelor, calitatea structurilor, formate de descărcare (PDB/mmCIF, fișiere nerelaxate/pLDDt)
- Referențierea încrucișată a AFDB cu UniProt, PDB și baze de date funcționale (GO, KEGG, CATH)
- Gestionarea seturilor de date la scară largă: limite de predicție batch, ghiduri de citare și licențierea datelor
- Exercițiu Practic: Extragerea modelelor AFDB de încredere ridicată pentru o cale metabolică țintă și pregătirea fișierelor pentru analize ulterioare
Interpretarea Predictiilor AlphaFold & Metricilor de Încredere
- Citirea hărților termice pLDDT: identificarea nucleelor structurate, regiunilor dezordonate și domeniilor de încredere scăzută
- Decodificarea matricelor PAE: detectarea limitelor domeniilor, interacțiuni intra/inter-lanț și regiuni potențiale de misfolding
- Când predicțiile sunt de încredere: acoperirea secvenței, adâncimea evolutivă și omologii structurali cunoscuți
- Exercițiu Practic: Evaluarea rezultatelor pLDDT/PAE pentru o proteină multi-domeniu, marcarea regiunilor de încredere scăzută și planificarea țintelor de mutagenăză/validare
Codul Sursă Deschis al AlphaFold & Căi de Personalizare
- Structura repository-ului: module de bază, conducte de date și fișiere de configurare
- Modificarea intrărilor: MSA personalizate, suprascrieri de șabloane și ajustări ale pragurilor de încredere
- Optimizarea performanței: reducerea timpului de rulare, gestionarea memoriei și salvarea punctelor de control
- Laborator Practic: Rularea unei conducte AlphaFold modificate în Colab cu o constrângere de șablon personalizată și exportul fișierelor PDB rafinate
Cazuri de Utilizare AlphaFold în Cercetarea Biologică & Integrarea Experimentală
- Ghidarea mutagenăzei, cristalizării și planificării grilei cryo-EM folosind modele prezise
- Annotarea funcțională: maparea siturilor active, pregătirea pentru docking de ligandi și predicția interfețelor
- Limitări & verificare: când să ai încredere în predicții, când să validezi experimental și capcane comune
- Atelier: Proiectarea unui flux de lucru de validare experimentală pentru o structură prezisă și maparea rezultatelor AI la asaiguri de laborator
Rezumat, Aplicație Finală & Pași Următori
- Consolidarea conceptelor cheie: arhitectură, interpretare și implementare practică
- Proiect Final: Participanții selectează o proteină de interes, rulează/extrag o predicție, interpretează metricile de încredere și conturează un plan de aplicare în cercetare
- Sesiune deschisă de întrebări și răspunsuri, depanarea erorilor comune și distribuirea resurselor
- Pași următori: integrarea avansată AlphaFold3, RoseTTAFold, trRosetta și instrumente comunitare în curs de dezvoltare
Cerințe
- Cunoștințe de bază și înțelegere a structurilor proteice
- Familiarizare cu conceptele de bază ale biologiei moleculare (secvențe de aminoacizi, principii de folding, formate PDB/mmCIF) este recomandată
- Confortabil în navigarea pe notebook-uri web și executarea celulelor de cod într-un browser
Publicul Țintă
- Biologi, cercetători moleculari și investigatori în biologia structurală
- Oameni de știință experimentali care caută predicții computaționale ale structurilor pentru a ghida fluxurile de lucru în laborator
- Profesioniști în științele vieții care integrează modelarea bazată pe AI în generarea de ipoteze și proiectarea experimentală
7 Ore
