Начинаем с белка и цели
Вы задаёте идентификатор UniProt. Для праймеров добавляете свою полную CDS или исследуете проект синтетического гена. Условия применения и критерии успеха уточняются для лабораторной серии.
Foldiff помогает выбрать, что проверять в лаборатории. Сопоставляет структуры, показывает прогнозы и их расхождения, собирает план измерений и результаты.
Попробовать на примере ↗Вы задаёте идентификатор UniProt. Для праймеров добавляете свою полную CDS или исследуете проект синтетического гена. Условия применения и критерии успеха уточняются для лабораторной серии.
В текущей бете ищем до 80 проверенных записей с тем же EC-номером, сравниваем последовательности и до шести структур. Можно выбрать гомолог вручную. Это ограниченный поиск кандидатов, а не гарантия лучшего донора.
Сведения о температуре и pH показываются, если они есть в аннотациях. Само сходство и происхождение из термофильного организма не доказывают нужную устойчивость.
Получаем готовые модели AlphaFold DB и аннотации UniProt. Сопоставляем аминокислоты, накладываем структуры и проверяем уверенность. Активные позиции, сайты связывания и другие функциональные участки исключаются из основного списка. Переключайте ленту, поверхность и палочки, накладывайте гомолог и выбирайте отдельную подсветку различий, отклонений или уверенности. Легенда объясняет текущий цвет.
Линейная модель Foldiff оценивает признаки окружения и замены. Нейросеть ThermoMPNN добавляет второй прогноз, если доступна. Измерения FireProtDB приводятся отдельно с условиями и источниками.
Отрицательный ΔΔG — предполагаемая стабилизация. Он не переводится в прирост градусов или активности. Совпадение моделей тоже не является вероятностью успеха.
Вы отмечаете кандидатов, добавляете исходный белок WT и повторы. Получаете таблицу серии и проекты праймеров. Дистанции между позициями помогают увидеть контакты; эффект комбинаций подтверждается отдельно.
Вносите измерения или загружаете CSV. Сервис показывает средние, разброс повторов и разницу с WT. Активность измеряется отдельно. Для pH строится кривая и определяется максимум среди исследованных точек.
Сравниваем измеренный эффект и сохранение активности с выбранным порогом. Отдельно показываем ещё не проверенные варианты с совпадением моделей. Подтверждаем лидеров повторной серией. Автоматического переобучения модели пока нет.
В сохранённой оценке основной модели доля стабилизирующих замен в первых двадцати: 15% на val, 55% на test и 35% на homologue_free. Это характеристики конкретных выборок, не вероятность успеха вашего варианта.
Независимые пилоты на новых белках, проверка по семействам, условиям и конструктам; ошибки численных прогнозов и сравнение с простым отбором. Общий доказанный процент точности сейчас не заявляется.
Структуры являются предсказаниями. Сверка с FireProtDB не независима от обучения основной модели. Праймеры требуют проверки до заказа. План серии не задаёт полный лабораторный протокол. Средние и SD — описательная статистика; критерии отбора не заменяют статистический анализ.
Серии сохраняются в этом браузере. Скачайте CSV и JSON; JSON можно вручную восстановить на другом устройстве. Общего кабинета, фоновой синхронизации и автоматического обучения на данных клиента пока нет.
Источники: AlphaFold DB, UniProt, FireProtDB, ThermoMPNN.
Начните с публичного белка и готового примера. Для совместного пилота нужны задача, условия измерения, конструкт и способ проверить активность.
Открыть рабочую область ↗Структурный анализ, кандидаты с основаниями, проекты конструкта, таблицы опытов, разбор измерений и экспорт.
Для обсуждения пилота откройте @oligoplan_bot. Онлайн-оплата в приложении и приватный кабинет ещё не подключены.