AI|AI一小时预测出奥密克戎变体结构，误差仅半个原子直径( 二 ) AI一小时预测出奥密克戎变体结

不过Ford认为，对于新冠这类病毒，研究上的时效显得格外重要，毕竟其传播的凶猛程度也是有目共睹的。
至于Ford所采用的AI方法，也正如刚才提到的，是基AlphaFold2和RoseTTAFold 。
整体而言，他的研究主要包含三大方面。
第一步，是监测变种（VBM）和关切变种（VOC）的序列比较。
Ford团队下载了新冠病毒的参考基因组，以及各种VOC和VBM的前100个全基因组序列。
对这些基因组再进行一个“对齐”和“修剪”的工作，最终留下了1026条序列。
基于此，Ford对这1026条序列进行“注释”，再根据序列相似性确定了该序列上的受体结合基序。
然后，他们用MEGA11.0.10版计算每对序列之间的成对p-距离，再使用标准翻译表将尖峰蛋白的这个变体核苷酸序列翻译成氨基酸。
最终对该序列进行修剪，使其只包含穗状蛋白的RBD（第319至541位）。
第二步，是RBD的结构预测。
Ford在这一步中，基于上面得到奥密克戎衍生RBD氨基酸序列，使用AlphaFold2和RoseTTAFold创建了预测的3D蛋白质结构。
基于AlphaFold2的预测，是在 “单一序列 “模式下使用PTM方法（predicted TM-score）运行。
而基于RoseTTAFold的预测，则是用 “mmseqs2 “模式运行的。
这两个系统都产生了奥密克戎的预测RBD结构，以及围绕多序列比对覆盖率、预测比对误差（PAE）和预测置信度（pLDDT）等指标。

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第三步，是中和抗体相互作用模拟。
在这个步骤中，Ford团队基于上面得到的奥密克戎RBD预测结构，模拟了与四个现有中和抗体结构的相互作用（分别为C105, CC12.1, CC12.3, and CV30）。

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在这个过程中，他们只使用抗体结构的一个单片段抗原结合（Fab）区域，作为对接的位置。
接下来，他们用到了生物分子建模软件HADDOCK，来预测RBD表位与中和抗体结构的副体之间的结合亲和力。
最后，Ford团队将实际复合物（即真正的RBD结构和Fab）与奥密克戎的预测RBD结构（有相同的Fab）的指标进行了比较。
……
而从实验结果上来看，现有的中和抗体可能仍然会与奥密克戎变异的突变刺突蛋白结合。
然而，与参考RBD结构相比，奥密克戎的RBD对中和抗体的亲和力似乎降低了。
AlphaFold2和RoseTTAFold的结果都表明，以前感染的抗体至少会对奥密克戎提供一些保护。
而也正因如此，加之此次奥密克戎患者的症状并没有此前德尔塔那般严重，许多人都把它比作“大号感冒” 。

AI|AI一小时预测出奥密克戎变体结构，误差仅半个原子直径( 二 )

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