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.
Durata 7 ore
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
