Colab 地址:https://colab.research.google.com/github/deepmind/alphafold/blob/main/notebooks/AlphaFold.ipynb 开放的 AlphaFold 将分子生物学研究带入新时代 2020 年 12 月,AlphaFold2 在国际蛋白质结构预测竞赛 CASP14 击败一众选手,实现了前所未有的结构预测精度,这破解了出现 50 年之久的蛋白质分子折叠问题...
00:00 AlphaFold 连诗路AI产品 浙江大学 软件工程硕士关注AlphaFold 2 三分钟动手教学(用DeepMind预测蛋白质折叠结构)发布于 2022-03-30 11:11 · 1929 次播放 赞同11 条评论 分享收藏喜欢 举报 人工智能deep mindDeepMind蛋白质教学预测 ...
开箱即用,1分钟开启AlphaFold2 用户无需安装AlphaFold2,仅需在浏览器登录北鲲云超算平台,启动工作站,并加载AlphaFold2模板,即可启用AlphaFold2进行蛋白质结构预测。 顶级配置,高效完成预测任务 平台还部署了全球领先的Nvidia A100 和Nvidia V100 GPU卡,为运行AlphaFold2应用提供强劲的算力支持,助力研究人员快速高效完成蛋白...
但是Deepmind明显并没有止步于游戏,他们继续向前,在研发出AlphaFold [1]这种划时代的生物算法的时候,他们没有说 “我们要大力赋能医药领域”,在将强化学习应用到核聚变[6]之后,他们也没有说 “我们要加大力量赋能核聚变”。 而是继续向前,在他们走过的路上,除了脚印,还留下了一座又一座的金矿。 Deepmind公司CEO D...
根据DeepMind的说法,AlphaFold可以预测蛋白质数据库(一个广泛使用的科学数据库)中几乎所有分子的结构。DeepMind声称,该模型通常以“原子精度”生成这些预测。AlphaFold 新版本不仅可以估计蛋白质的形状,还可以估计其他生物分子的形状。包括:小分子(配体)、蛋白质、核酸(DNA和RNA)、具有翻译后修饰(PTM)的分子。第...
AlphaFold 3在Nature杂志上发表了一项重大研究成果AlphaFold 3,将生物分子结构预测推向了新的高度。这一版本的AI通过引入创新的技术,显著提升了对各类生物分子——包括蛋白质、DNA和RNA——以及它们之间相互作用的预测精度。AlphaFold 3采用了AI绘图中常见的去噪扩散模型,使其能以原子级精度预测生物分子的3D结构。例如...
AlphaFold2 根据DeepMind博客的内容, 猜测 AlphaFold2 应该是一个 end2end 的系统,而且卷积网络应该是被 transformer 替代了。 相关资料: [1]https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology [2]https://towardsdatascience.com/alphafold-2-explained-a-se...
AlphaFold 3 用更简单的 Pairformer 模块取代了 AlphaFold 2 的 Evoformer,从而减少了多序列比对 (multiple sequence alignment, MSA) 处理量,MSA 模块数量减少到了 4 个。AF3 的 MSA representation 处理使用了成本更低的成对加权平均法 (pair-weighted averaging),并且只有成对表示用于后面的处理步骤。
利用DeepMind 先进的蛋白质知识,清华大学的科学家们设计出能够抵抗 COVID-19 免疫逃逸的突变单克隆抗体。 2020 年底,AlphaFold 2 的问世震惊了结构生物学界,AlphaFold 2 是谷歌人工智能部门 DeepMind 开发的深度学习神经网络的第二个版本。AlphaFold 解决了数十年来蛋白质如何折叠的问题,这是控制蛋白质功能的关键因素...