最近,DeepMind又放大招——推出了用于设计和生成全新蛋白质的人工智能模型——AlphaProteo,其能够为多种目标蛋白设计和生成全新的高亲和性蛋白结合体,有望加速人类对生物学过程的理解,并帮助发现新药、开发生物传感器等。 深度学习是一种人工...
尽管蛋白质结构及其构象预测都取得了重大突破，但动态结构的研究仍然相对滞后。以 AlphaFold2 为例，其能够准确预测蛋白质的三维结构，但只能预测蛋白质在一个瞬间的静态结构，尚无法实现动态变化的预测。2024 年 5 月，DeepMind 发布了升级后的 AlphaFold3，它能够以前所未有的「原子精度」预测出所有生物分子的结构和...
以AlphaFold2为例,其能够准确预测蛋白质的三维结构,但只能预测蛋白质在一个瞬间的静态结构,尚无法实现动态变化的预测。 2024年5月,DeepMind发布了升级后的AlphaFold3,它能够以前所未有的「原子精度」预测出所有生物分子的结构和相互作用,包括蛋白质、核酸和更小分子的3D结构,并揭示它们如何组合在一起,但是其对生物分...
数据,DeepMind成员Andrew Senior补充道,方差表明各预测的置信度。DeepMind团队认为,蛋白质结构预测问题是深度学习的一大挑战,他们打算继续研究这一问题,并进一步提高算法的预测能力。 在...研究热点,理论方法使人们深入了解了实验难以处理的蛋白质结构。同时,随着测定蛋白质结构的实验方法的改进,大量高质量蛋白质结构数据可...
其实，早在2016 年Alpha Go击败李世石后，Deep Mind 就开始将目光转向了蛋白质折叠，并于2018年正式推出Alpha Fold。DeepMind 联合创始人兼 CEO Demis Hassabis 曾表示，我们的目标从来就不是赢得围棋或雅达利比赛的胜利，而是开发能够解决蛋白质折叠这类问题的算法。机器学习和人工智能的潜力巨大，未来将可能帮助人类...
Alpha-Fold2和Alpha-Fold2数据库|最近由DeepMind发布。阿尔法褶皱被认为是生物学领域的游戏规则改变者。它的三维预测精度约为90%,非常好。生物学家应该学习如何使用。在本教程中,我们将为您带来一个关于该工具的简单教程。希望它能给你提供很多信息。 知识 ...
尽管蛋白质结构及其构象预测都取得了重大突破,但动态结构的研究仍然相对滞后。以 AlphaFold2 为例,其能够准确预测蛋白质的三维结构,但只能预测蛋白质在一个瞬间的静态结构,尚无法实现动态变化的预测。 2024 年 5 月,DeepMind 发布了升级后的 AlphaFold3,它能够以前所未有的「原子精度」预测出所有生物分子的结构和相互...
计算资源的优化：DeepMind 利用了 Google 的TPU（张量处理单元）进行大规模并行计算，使得复杂的深度学习任...
RoseTTAFold2NA只能处理一千个残基以下的结构，而AlphaFold 3可以处理残基倍数于此的结构。对上千个残基结构预测示意 联合预测模型举例 DeepMind总监John Jumper表示，这标志着模型的“巨大演变”， “确实简化了让不同原子协同工作的整个过程。”虽然准确度大幅提升，“扩散技术”最大的问题仍在于“幻觉”，且其知识范围...
top2和输入序列最为接近的序列的对齐结果 那么这样一来,这些比较接近的氨基酸序列和其结构也可以作为特征的一部分来辅助模型判断,这是一个很典型的将专家知识加入机器学习系统的方法。 而MAS特征到底多有用呢?在alpha fold开源版[5]提供的colab代码[6]中,deepmind提到,如果使用一个小的MSA数据库: ...