此后，DeepMind团队还推出了AlphaFold-Multimer，用于预测蛋白质-蛋白质复合物的结构和相互作用。由于不同类型的特异性相互作用差异太大，扩大单一深度学习模型能预测的复合物范围一直很难。AlphaFold 3的全新架构 AlphaFold 3的强大功能源自其全新的架构和训练方法，覆盖所有生命分子。该模型核心部分是进化形成器（Evoformer...
2021年7月,DeepMind团队推出了AlphaFold2,其能够根据氨基酸序列来准确预测蛋白质的3D结构——全球已有数百万研究人员将AlphaFold 2应用在疟疾疫苗和酶设计等领域。 此后,DeepMind团队还推出了AlphaFold-Multimer,用于预测蛋白质-蛋白质复合物的结构和相互作用。由于不同类型的特异性相互作用差异太大,扩大单一深度学习模型能...
一年之后AlphaFold开源,平台内有35万预测蛋白质结构,当中包括人类身体上所有的蛋白质类型。 到了2022年,DeepMind又公布200多万种蛋白结构。 简单总结一下:AlphaFold可以预测蛋白质结构,AlphaFold 2提高了预测精准度,随后推出的AlphaFold-Multimer扩大预测范围,覆盖有多个蛋白质链的复合物,到了AlphaFold 2.3更进一步,不仅提高...
研究人员对 4,433 个蛋白复合物进行测试，分别考察了 AlphaFold-Multimer 在异源多聚体和同源多聚体接触界面的预测准确率，分别达到 67% 和 69%，高度精确预测的例数分别占到 23% 和 34% 的比例。随后，沉寂了两年的 AlphaFold 再次惊艳众人，除了在蛋白质结构预测准确性上再进一步之外，更加新增了 RAN 预测能...
去年10月，DeepMind 发布了一个修改版的子模型，名为“AlphaFold-Multimer”，抓木门用于蛋白质复合物的结构预测。随后在11月，该公司将相关子模型代码整合到 AlphaFold 二代代码当中，显著提高了多链蛋白质结构的预测准确度。同年12月，DeepMind 向 AlphaFold数据库当中增加了超过40万条蛋白质结构。2022年：数据库...
在训练方法上，AlphaFold 3引入了一种新的交叉蒸馏方法，以前的版本中通过使用单一数据源可能导致的预测误差或“幻觉”现象得到了有效抑制。通过将AlphaFold-Multimer v2的预测结果加入训练数据，提高了模型在处理无结构区域时的准确性和可靠性。技术效果及其意义 在实际应用中，AlphaFold 3的表现超出了预期，尤其是在CAS...
AlphaFold-Multimer，将预测范围扩展到具有多个蛋白质链的复合物 AlphaFold 2.3，它提高了性能并将覆盖...
AlphaFold 是单链蛋白预测的根本性突破。AlphaFold-Multimer 随后扩展到具有多个蛋白质链的复合物，随后是AlphaFold2.3，它提高了性能并将覆盖范围扩大到更大的复合物。2022 年，AlphaFold 与 EMBL 的欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）合作，通过 AlphaFold 蛋白质结构数据库免费提供了几乎所有科学界已知的已编目蛋白质...
去年10月,DeepMind 发布了一个修改版的子模型,名为“AlphaFold-Multimer”,抓木门用于蛋白质复合物的结构预测。随后在11月,该公司将相关子模型代码整合到 AlphaFold 二代代码当中,显著提高了多链蛋白质结构的预测准确度。 同年12月,Deep...
AlphaFold 3一经推出,就登上Nature头版。从此,人类冲破「蛋白质宇宙」,所有生物分子结构都可以预测了!这次使用的,还是AI革命最核心的组合架构——Transformer+Diffusion。 时隔3年,AlphaFold 3横空出世,再次掀起AI学术圈巨震! 初代AlphaFold诞生之后,一直停留在预测「蛋白质」的宇宙中。