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MMPL3 蛋白的晶体结构,MMPL3 抑制剂有望治疗结核病 | MedChemExpress
MMPL3 是其中被认为是细菌（包括 Mtb）细胞复制和存活必不可少的分子。近日，来自上海科技大学免疫化学研究所的一项研究报道了分枝杆菌 MMPL3 蛋白以及 4 种候选结核病治疗药物的晶体结构。 这些结构数据的披露将极大地促进 MMPL3 抑制剂作为新型结核治疗药物的开发。 作者首先解析了单独的 MMPL3 分子的晶体结构（图1A）。 随后，研究团队分别解析了 MMPL3 蛋白与四种抑制剂（SQ109、AU1235、ICA38 和 Rimonabant）复合物结合的晶体结构，通过 MST（microscale thermophoresis 通过分析 Rimonabant 与 MMPL3 蛋白复合物的晶体结构，作者证实了 MMPL3 蛋白是 Rimonabant 的直接靶点。 （图 3D）。
41420编辑于 2023-02-20 - 来自专栏行走的机械人
【工程材料B】二：金属的晶体结构与缺陷
晶向的名字称为晶向指数：【u v w】 确定晶向： 1：选定晶包的某一阵点为原点，以晶包的三条棱边为坐标轴，以棱边的长度为单位长度 2：确定晶向上距原点最近的一个阵点的坐标值 3：将三个坐标按比例化为最小整数 2：求出待定晶面在三坐标轴上的截距，若晶面与某一轴平行，则认为该晶面在该轴上的截距为无穷大，倒数为0. 3：取各轴截距的倒数，并化为最小整数，放入()内 如下图，红色面为（111），蓝色面为（001） 3：空间位向不同但原子排列相同的晶面为等同晶面，归并为一个晶面族 { h k l }。如下图： ? 晶体缺陷： 晶体缺陷破坏原子的平衡状态，使晶体放生扭曲（晶格畸变），引起性能变化。 境界的特性及其对材料的影响 1：能降低能量的元素具有向境界聚集的趋势 2：晶界容易被优先腐蚀和氧化 3：新相往往在母相的晶界上形核 4：晶界会阻碍位错运动，导致材料强度上升 ?
2.6K20发布于 2020-06-04 - 来自专栏Mac软件分享
CrystalMaker for Mac(晶体结构软件)v10.8.1激活版
晶体结构软件CrystalMaker for mac创建、显示和操作各种晶体和分子结构 ，CrystalMaker Mac版便捷、灵活，能够容易的载入结构数据并产生壮观的，相片型的图形，戴上红/蓝眼镜， 图片CrystalMaker for Mac(晶体结构软件)crystalmaker Mac版功能特色1、集成结构库 - 现在添加自己的CrystalMaker X包含一个具有1000多种结构的集成结构库 3、快速建立新的晶体和分子！使用CrystalMaker，您可以快速轻松地构建任何类型的晶体或分子结构。内置的对称处理和优雅的空间组浏览器可以解决晶体学问题，程序将自动生成所有的键和多面体 视频。 4、出色的3D图形CrystalMaker X具有业界领先的3D图形，可实现壮观且快速的像素完美可视化，具有完美的重叠校正和半透明度。
85520编辑于 2022-11-09 - 来自专栏DrugOne
Bioinformatics | XRRpred:根据蛋白质序列精确预测晶体结构质量
通过预测溶剂可及性来识别表面残基，因为暴露在蛋白质表面的残基更可能影响产生的晶体结构质量。 第二步： 提取蛋白质水平的特征。
70511发布于 2021-09-17 - 来自专栏智能生信
|生成对抗网络预测晶体结构
这种方法的缺点是不能超越数据库中现有晶体结构的模板。 一些有希望探索未知晶体结构的方法包括使用全局优化的晶体结构预测方法和机器学习中的生成模型。本文采用第二种方法。 通过添加超晶胞、平移、旋转扩充数据 2.3 生成对抗网络结构 GAN结构如下图3，GAN由三部分组成：生成器、分类器、critic。 图3.GAN结构 三、实验结果 3.1 与iMatGen的比较 在将当前模型应用于Mg-Mn-O体系之前，我们首先比较了iMatGen工作中使用的V-O体系的结果。 在使用数据扩充版本的V-O训练数据后，我们生成了V3O4、V4O5、V5O6、V5O8和V6O7结构的样本，来比较基于VAE的iMatGen生成的化学空间。 本模型产生了比通过iMatGen产生的最稳定的多晶型物更稳定的多晶型物V3O4和V6O7。因此，当前模型的性能似乎与iMatGen相当。
99520发布于 2021-02-04 - 来自专栏智能生信
Bioinformatics | XRRpred:根据蛋白质序列精确预测晶体结构质量
通过预测溶剂可及性来识别表面残基，因为暴露在蛋白质表面的残基更可能影响产生的晶体结构质量。 第二步： 提取蛋白质水平的特征。
1.1K30发布于 2021-09-10 - 来自专栏测试GO材料测试
前沿实验室丨形貌与晶体结构表征技术全解析
前沿实验室形貌与晶体结构表征技术全解析在新能源材料研发的赛道上，每一次突破都始于对材料微观世界的精准洞察。 从锌负极的枝晶抑制到高镍正极的相变调控，从水系电池的界面优化到固态电池的电解质设计，材料的形貌特征与晶体结构始终是决定性能的核心要素。 某动力电池团队在开发高能量密度正极材料时，利用该技术发现：经过表面机械研磨处理（SMAT）的NCM811，其（003）晶面取向度从55%优化至82%，对应电极的离子扩散系数提升3倍，容量保持率从82%跃升至 表界面均匀性（3D表面轮廓/粗糙度分析）材料的性能上限往往受限于界面的均匀程度——哪怕1%的覆盖度差异，都可能导致活性位点的损失或副反应的滋生。
47810编辑于 2025-08-14 - 来自专栏智能生信
CrystEngComm | 基于接触图的全局优化的晶体结构预测
一、研究背景 在标准晶体结构预测(CSP)问题中，必须在给定压力-温度条件、给定化学成分的情况下找到自由能最低的晶体结构。 三、实验设置 作者选择目标晶体结构作为测试用例，以评估基于接触图的晶体结构重建算法。在这里，独立原子位点的数量是2和3对应6和9个优化变量，空间群数的范围从4到61，对应于三斜、单斜和正交结构。 ? 目标晶体结构的设计 四、结果分析 4.1 基于接触图的晶体结构的成功预测 ? 图3 由CMCrystal预测的晶体结构与真实的目标结构 图3显示了B4N4、Bi4Se4和Co4As8的预测结构与目标结构，对于B4N4和Bi4Se4接触图精度达到100%，预测结构非常接近目标结构； 表3 预测性能与原子位点数量和空间群的关系 ?
1.3K20发布于 2021-05-17 - 来自专栏智能生信
AAAI Spring Symposium 2019|CrystalGan:使用生成对抗网络发现晶体结构
因此，本文采用GAN的模型来生成新的晶体结构。 本文的目标是寻找一种可以得到三元稳定化合物的方法。目前并没有合适的方法可以直接应用于本问题。 晶体结构由一个局部分布来描述。这种分布由给出的晶体结构中的每个原子的最近邻的距离决定。这一步满足几何约束，约束细节见图1 b。 ? 图2. 一个POSCAR文件的例子见下图3。 ? 图3. POSCAR文件例子 训练集包括63类二元氢化物1416个POSCAR文件。每个二元MH氢化物包括两个元素：氢元素和M元素（见图4中的标黄元素）。 在这篇文章中的所有实验距离被修正为d1=1.88Å,d2=3Å。使用标准的Adam优化器，学习率 α=0.0001，β1=0.5。迭代次数为1000。 各模型实验结果 下图5为一种新生成的结构：左边为晶体结构中的最近邻距离，右边为POSCAR文件。 ? 图5.
1.1K10发布于 2021-02-04 - 来自专栏用户10436734的专栏
晶体结构分析 MDI Jade软件安装包下载，MDI Jade安装激活
MDI JadeX射线衍射软件是一款专业的晶体结构分析软件，以其强大的数据处理和分析能力、多样的样品类型和实验条件等特色功能深受广大研究者的喜爱。 该软件可以进行精确、快速的晶体结构测定和分析，帮助研究者更好地了解晶体结构的性质和特点。本文将从MDI JadeX软件的特色功能、使用方法和实例演示三个方面，详细介绍该软件的功能和优势。 进行晶体结构测定和分析，如晶格常数计算、空间群确定等操作。导出结果文件，将计算得到的参数输出为CIF、PDF、TXT等格式。 通过以上流程，用户可以快速地进行晶体结构的测定和分析，帮助研究者更好地了解晶体结构的性质和特征。 通过以上流程，用户可以快速地进行晶体结构的测定和分析，并输出高质量的结果文件。
87930编辑于 2023-04-21 - 来自专栏新智元
DeepMind重磅研究登Nature，预测220万晶体结构赢人类800年
新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】继AlphaFold系列改变了生物学领域之后，谷歌DeepMind今日再发Nature，全新AI工具GNoME，成功预测220万种晶体结构，颠覆了材料学领域 今天，220万种晶体结构完全被AI预测出来了。 这是什么概念？相当于近800年的知识价值。 利用 AI 加速材料发现 过去，科学家们通过调整已知晶体或试验新的元素组合来寻找新的晶体结构。 这是一个昂贵且耗时的试错过程。通常需要几个月的时间才能得到有限的结果。 GNoME会对新型的、稳定的晶体结构进行预测，然后使用DFT进行测试，并将生成的高质量训练数据反馈到模型训练中。 除去亚稳态的 ，其余16个稳定目标所面临的挑战可分为两类：实验障碍（蓝色，13个）和计算障碍（绿色，3个）。
80110编辑于 2023-12-01 - 来自专栏DrugScience
. | 基于半监督学习的晶体结构的合成预测
然而，对于晶体结构，没有这样的模型来评估其合成能力。在本文中，使用部分监督分类模型来预测晶体结构的合成概率。 这个平均值被定义为在0到1之间的晶体相似性分数(CLscore) ，使用这个CLscore来量化给定晶体结构的合成能力。 除了卷积层和池化层外，还添加了两个深度为L1和L2的全连接隐藏层，以捕捉晶体结构和属性之间的复杂映射。最后，使用输出层连接L2隐藏层来预测目标属性ˆy。 图3 2015 - 2019年935种新合成材料的晶体相似性评分预测结果 利用随机标记数据建立了PU学习的基线模型进行比较。 其中，排名前5位的晶体如下图所示（仅列出一种），其MP-id(无ICSD标签)、空间群、CLscore以及VESTA所示的晶体结构，这些虚拟结构的X射线粉末衍射图谱与文献报道的实验结构相吻合。 ?
1.5K20发布于 2021-03-24 - 来自专栏DrugOne
Soft-introspective VAEs：超越AlphaFold2，揭示K-Ras蛋白新视野
晶体结构和MD模拟的3D坐标被转换为RoseTTAFold 2D模板特征。解码后的模板特征通过RoseTTAFold转换为三维结构，并给出氨基酸序列。 我们发现，对于大多数目标，3000个结构的集合比最近的训练集晶体结构、训练集MD模拟快照和最近的AF2模型更接近于留出结构（见图3）。 图3：与MD或AlphaFold生成的结构相比，VAE使采样更接近于K-Ras晶体结构。 图3对测试晶体结构的坐标误差仅计算结合位点残基（定义为配体结合袋5埃范围内的残基）。结构叠加图（上）显示配体抑制剂仅停靠在目标晶体上，其中隐式结合袋和配体在目标晶体结构上以橙色突出显示。 左:训练集晶体结构（第2列）、MD快照（第3列）、AlphaFold模型（第4列）和VAE集合（第5列）中持有的晶体结构配合物（第1列）和最近的对接配合物（就配体上的RMSD而言）。
48030编辑于 2023-09-09 - 来自专栏智能生信
｜CCDCGAN: 用于晶体结构逆向设计的约束晶体深度卷积生成对抗网络
2.6 CCDCGAN的构造和预测 如图3（a）中的CCDCGAN所示，约束也可以作为反向传播器集成到DCGAN中，以在潜在空间中实现自动优化，从而可以实现逆设计。 图3. CCDCGAN模型示意图 CCDCGAN具有较高的晶体结构生成成功率，从13000个生成的二维晶体图中成功转换出3743个晶体结构。 为了探索CCDCGAN模型的全部能力，作者生成了100000个晶体结构，并对生成的结构进行了DFT计算。CCDCGAN模型能够再生大多数（15个中的11个）实验上可实现的相，如图3（c）。 为了进一步测试CCDCGAN的预测能力，作者特意去除了4个特定的训练集中的晶体结构，观察到这4种结构可以在实验中再生（图3 d，g）。这证明CCDCGAN可以生成未知成分的晶体结构。 证明了二维晶体图可以用来构造一个具有已知晶体结构连续表示的潜在空间，物理性质可以作为模拟的有效描述子，并且可以被解码成真实的空间晶体结构，从而产生不同的晶体结构。
1.6K10发布于 2021-06-24 - 来自专栏DrugOne
. | 快速生成晶体结构，雷丁大学采用GPT架构生成CIF文件
CrystaLLM在数百万个CIF文件上进行训练，专注于通过文本建模晶体结构。实验证明，CrystaLLM能够为训练中未见过的各种无机化合物生成合理的晶体结构。 与其他基于机器学习的方法的比较 表3：基准CSP结果（n表示每个结构生成的样本数量） 如表3所示，CrystaLLM在条件生成任务中，在四个基准测试中有三项（Perov-5、Carbon-24、MP-20 生成结构示例 图 3 如图3所示，为检验CrystaLLM在未见情境下的泛化能力，研究人员用不同化学式提示模型并分析其输出。 例如，图3a展示了模型在提供Ba₂MnCr的晶胞组成和R-3m空间群后，首次生成与测试集匹配的结构。图3b显示了模型为未训练的四元化合物CsCuTePt生成符合F43m空间群的结构。 图3d-f分别展示了模型在生成稀有结构如AuO₂、Sm₂BS₄、KRb₂TiF₆等方面的表现，证明了CrystaLLM能够通过类比生成合理的复杂无机晶体结构。
64110编辑于 2025-01-13 - 来自专栏用户10436734的专栏
材料科学研究 MDI Jade 软件安装包下载，MDI Jade软件安装激活
晶体结构解析 MDI Jade软件支持晶体结构解析工具，用户可以在软件中对射线衍射数据进行晶体结构解析，以确定样品中的晶格信息和结构组成。 晶体结构可视化 MDI Jade软件支持晶体结构可视化工具，用户可以在软件中对晶体结构图像进行可视化操作，实现三维立体展示和多角度观察。 MDI Jade的晶体结构可视化工具可以帮助用户更直观地理解晶体结构信息和样品组成。举例说明：假设我们需要在MDI Jade软件中对样品中的晶体结构进行可视化。 然后，我们可以使用MDI Jade的晶体结构可视化工具对晶体结构图像进行三维展示和多角度观察，帮助用户更好地理解晶体结构信息和样品组成。 晶体结构可视化 在完成晶体结构解析之后，我们可以使用MDI Jade的晶体结构可视化工具进行三维展示和多角度观察。MDI Jade的晶体结构可视化工具可以帮助用户更好地理解晶体结构信息和样品组成。
89811编辑于 2023-04-20 - 来自专栏软件安装技巧
MDI Jade软件下载，x射线衍射分析软件MDI Jade下载安装教程
：该软件可以对含有无定形结构的分子进行晶体结构分析，并得出准确的晶体结构参数。 （3）相对原子位置分布函数（PDF）分析：MDI Jade能够通过分析PDF图谱，获取分子中各个原子之间的距离信息，进而确定分子中原子的排列方式。 （3）可靠：MDI Jade与多种数据测定仪器兼容，能够保证数据的可靠性和准确性。MDI Jade XRD分析软件的操作流程数据导入：首先，需要将需要分析的XRD数据导入软件中。 参数设置：根据需要分析的物质及其特性，设置分析参数，如晶体结构模型、原子类型及约束条件等。数据处理：使用MDI Jade自带的算法对XRD谱图数据进行处理，精确计算出晶体结构参数和晶格参数等。 软件输出了该化合物的晶胞参数为a= 10.072 Å, b= 17.123 Å, c= 21.877 Å, α= 90.00°, β= 102.125°, γ=90.00°，晶格参数如下：V = 3694.67 Å3。
1.5K21编辑于 2023-04-13 - 来自专栏用户10436734的专栏
MDI Jade是什么软件？MDI Jade 6.5软件安装包下载及安装教程
它可以让你轻松地进行晶体结构分析、晶体结构可视化和晶体结构比较等操作。此外，MDI Jade还支持各种文件格式的导入和输出，包括CIF、PDB、SHELX等。 工具栏中包括了各种各样的工具，比如晶体结构绘制、晶体结构可视化和晶体结构比较等。数据区中包括了当前文档中的所有数据，你可以通过它来管理和处理数据。 除了这些基本操作，MDI Jade还提供了丰富的高级功能，比如晶体结构优化、晶体结构拟合和精细结构分析等。如果你想深入了解MDI Jade的功能，可以参加一些在线课程或者购买一些书籍来学习。 MDI Jade安装包souttp.work/20230331MDI Jade2023安装包.htmlMDI Jade如何绘制晶体结构MDI Jade是一款用于晶体结构分析的软件，可以通过以下步骤绘制晶体结构 在晶体结构编辑器中，还可以进行晶格参数的设置，如晶格常数、晶胞角度等。绘制完成后，可以选择“File”选项，选择“Save As”保存晶体结构文件。以上就是使用MDI Jade绘制晶体结构的基本步骤。
1.5K21编辑于 2023-04-01 - 来自专栏DrugOne
J. Chem. Theory Comput. | 通过变分自编码器隐空间采样生成蛋白质结构集合
baker团队利用这个方法来产生K-Ras的3D结构集合，在K-Ras晶体结构和分子动力学模拟快照上训练VAE。 模型部分 图 1 具体方法为：利用VAE将高维的蛋白质结构数据转换为连续的低维表示；基于结构质量指标的引导在隐空间中进行搜索；利用受采样结构信息引导的RosettaFold来生成3D结构集合。 使用AMBER19SB力场和TIP3P水模型在周期性边界框中进行模拟。在300K的恒定温度和1atm的压力下运行Langevin动力学。对于每个目标晶体，训练数据由训练集晶体结构的MD快照组成。 图 2 图 3 重建损失是模型解码出的模板特征上所有距离和方向的均方误差损失。VAE架构中编码器和解码器都各有3个ResNet块，每个块具有64个卷积核。 模型采用了为编码器和解码器分别优化的优化器，都使用了初始化参数为Adam（β1=0.9，β2=0.999）优化器，学习率为1 × 10−3，batch size为64。
70010编辑于 2024-05-13 - 来自专栏DrugOne
基于生成式深度学习方法设计潜在2019-nCoV蛋白酶抑制剂
最重要的2019-nCoV蛋白靶标之一是3C样蛋白酶，其晶体结构已知。近期的大部分努力都集中在重新利用已知临床批准药物的药物上，以及对分子库的分子进行虚拟筛选。 1 输入数据和数据集 2019-nCoV 3C样蛋白酶的晶体结构 _ 2019-nCoV 3C样蛋白酶的晶体结构是从Rao博士的实验室获得的。 同源建模 _ 使用与Rao博士实验室提供的晶体结构相对应的一级序列，构建了具有非共价配体的2019-nCoV 3C样蛋白酶的同源模型。 对构建的同源模型进行预处理以生成晶体结构。 共结晶片段 _ N3抑制剂的3D结构是从已解析的晶体复合物中提取的。丙酸酯亚结构被丙酸酯替代，然后将其转化为E-构型，以恢复在共价添加之前出现的化合物结构。 3 结果 这项研究中，Insilico Medicine利用了专有的生成化学平台，利用了靶标蛋白的晶体结构和同源性模型的知识。
48440发布于 2021-01-29
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