该研究在AlphaFold2的基础上推出了AlphaFold3,能够以前所未有的准确度预测所有生命分子的结构和相互作用(包括蛋白质、核酸、小分子、离子)。在蛋白质-配体相互作用方面的预测精度远高于当前最先进的分子对接工具,在蛋白质-核酸相互作用方面的预测精度远高于专门针对核酸的预测工具,在抗体-抗原相互作用方面的预测精度也显著...
2020年5-7月的CASP14比赛中,DeepMind团队携带AlphaFold2再次亮相,在该次比赛中,AlphaFold2预测的大部分结构达到了空前的准确度,不仅与实验方法不相上下,还远超解析新蛋白质结构的其他方法。将实验方法得到的蛋白质结构叠加在AlphaFold2的结构上,组成蛋白质主链骨架的叠加原子之间的距离中位数(95%的覆盖率)为0.96埃(...
AlphaFold 3预测所有生物分子 新一代 AlphaFold——由 Google DeepMind 和 Isomorphic Labs 研究团队推出的革命性AI模型 AlphaFold 3——登上了Nature。AlphaFold3能 - 机器之心于20240509发布在抖音,已经收获了6.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
自2021 年发布强大的人工智能(AI) 工具AlphaFold2 以来,科学家们一直在使用蛋白质结构预测模型来绘制细胞内各种蛋白质结构的图谱、发现药物,并绘制每种已知蛋白质相互作用的「宇宙图」。 就在刚刚,GoogleDeepMind发布了AlphaFold3 模型,该模型能够对包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基在内的复合物进行联合结构预...
该研究推出了AlphaFold3,这是一个强大的结构预测统一框架,涵盖了前所未有的广度和精确度,能够高准确性预测蛋白质与其他各种生物分子相互作用的结构。这一最新模型能预测含有蛋白质数据库(Protein Data Bank)内几乎所有分子类型的复合物的结构,包括配体(小分子)、蛋白质、核酸(DNA和RNA)如何聚集在一起并相互作用,以及...
针对AlphaFold3的结构预测设计小分子,有助于设计出能有效结合靶蛋白的分子。 AlphaFold3提高了蛋白-蛋白相互作用结构的准确性,为设计新的治疗模式(如抗体或其他治疗性蛋白质)打开了可能性。 通过观察目标蛋白在完整生物环境中(与其他蛋白质、DNA、RNA或配体的结合)的结构,可以更深入地了解新靶点, 有助于开发更有效的...