然而,直到最近,科学家们才破译了科学界已知的2亿种蛋白质中的一小部分,因此DeepMind的这一成就显得尤为珍贵。去年,DeepMind开始与欧洲分子生物学实验室(EMBL)合作,公开发布了AlphaFold的预测结果。这套初始数据库包含了所有人类蛋白质的98%。DeepMind的创始人兼CEO德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)表示:“自从人工智能创...
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 ,被称作结构生物学「革命性」的...
北京时间5月8日（周三）晚间，科学顶刊《自然》杂志刊登了谷歌DeepMind AlphaFold团队和伦敦药物研发公司Isomorphic Labs共同署名的论文，介绍了AlphaFold 3，这是AlphaFold的第三代版本，全新的蛋白质结构预测系统能以前所未有的精度预测“蛋白质数据库（Protein Data Bank）”内几乎所有分子类型的复合物结构。论文称，Alp...
AlphaFold3则通过一个统一的框架应对多种问题,且AlphaFold3的预测成功(蓝色柱子)率显著高于当前单独预测蛋白质小分子(左图)和蛋白质核酸(右图)的最好工具,成功率分别提升了50%和100%以上。AlphaFold3的性能提升,使其具有了更大的应用潜力。 图1:AlphaFold3在预测蛋白和配体,核酸,共价修饰及抗体相互作用方面,与各自...
经过可靠性评估验证的AI模型也可以作为新的合成科学数据的来源。例如，AlphaProteo蛋白质设计模型是在AlphaFold 2中超过1亿个AI生成的蛋白质结构以及蛋白质数据库中的实验结构上进行训练的。3. 实验——模拟、加速并指导复杂实验 科学实验常因成本高昂、复杂且耗时难以执行。还有一些实验因为研究人员无法获得所需的设施、...
本文按时间顺序和分类罗列DeepMind所发表的所有与蛋白质相关的论文,其中大部分和AlphaFold相关。 AlphaFold相关方法缩写 AF = AlphaFold, AFM =AlphaFold-Multimer, AFDB =AlphaFold Database, AM = AlphaMissense, AP = AlphaProteo 刊物名称缩写 NM =Nature Methods, ...
北京时间5月8日(周三)晚间,科学顶刊《自然》杂志刊登了谷歌DeepMind AlphaFold团队和伦敦药物研发公司Isomorphic Labs共同署名的论文,介绍了AlphaFold 3,这是AlphaFold的第三代版本,全新的蛋白质结构预测系统能以前所未有的精度预测“蛋白质数据库(Protein Data Bank)”内几乎所有分子类型的复合物结构。
https://www.theverge.com/2022/7/28/23280743/deepmind-alphafold-protein-database-alphabet https://www.deepmind.com/blog/alphafold-reveals-the-structure-of-the-protein-universe https://www.nature.com/articles/d41586-022-02083-2 博世中国-自动驾驶多任务网络学习挑战赛 挑战赛围绕多任务学习命题，基于...
相比于其他人工智能模型,AlphaFold 3准确率比之前的工具显著提升,该模型由谷歌(Google)DeepMind和Isomorphic Labs的团队研发。 最新模型能预测含有蛋白质数据银行(Protein Data Bank)内几乎所有分子类型的复合物的结构。 这种用计算机解析蛋白质与其他分子复杂相互作用的能力,将拓展我们对生物过程的理解,并有望推动药物研发...
不过,AlphaFold 2同样也面临诸多挑战。首先,深度学习通常需要庞大的数据集来进行学习,而当时的蛋白质数据库(Protein Data Bank)中只有大约17万条蛋白质数据。这听起来似乎已经不少了,但是我们横向对比一下就知道这个数据量有多么捉襟见肘:同样是在2020年训练的语言模型GPT-3使用了3000亿个token(可以理解为“词”)...