不只是 AlphaFold！一文讀懂蛋白質折疊的前世今生：從“不可能”到“輕而易舉”

AIGC動態歡迎閱讀

原標題：不只是 AlphaFold！一文讀懂蛋白質折疊的前世今生：從“不可能”到“輕而易舉”
關鍵字：蛋白質,結構,生物學家,報告,算法
文章來源：人工智能學家
內容字數：0字

內容摘要：

來源：學術頭條
編譯：馬雪薇
【編者按】一維的分子鏈如何正確折疊成特定的三維形狀，這被稱為蛋白質折疊問題。三年前，谷歌的AlphaFold實現了迄今為止科學界最大的人工智能（AI）突破——蛋白質結構預測準確率超過 90%。
這加速了分子研究，并引發了關于我們為什么要做科學的深層次問題。然而，這是否意味著人工智能永遠改變了蛋白質科學的研究范式？
日前，Quanta Magazine科學作家Yasemin Saplakoglu在一篇長文中詳細介紹了蛋白質折疊問題的歷史——從早期實驗學家使用 X 射線晶體學解析蛋白質結構，到計算生物學家嘗試通過算法預測結構，再到 AlphaFold 的出現及其帶來的顛覆性影響。同時，她也探討了人工智能在蛋白質科學領域的突破性進展，特別是AlphaFold 如何改變蛋白質結構預測，并引發關于科學未來和人工智能角色的深刻思考。
如今，人工智能正在顛覆蛋白質科學，但或許并未終結它，事實是怎樣的？
（全文近 25000 字，干貨滿滿，建議收藏。）學術頭條在不改變原文大意的情況下，做了簡單的編譯。內容如下：
2020 年 12 月，數百名計算科學家聚集在他們的屏幕前，

原文鏈接：不只是 AlphaFold！一文讀懂蛋白質折疊的前世今生：從“不可能”到“輕而易舉”

聯系作者

文章來源：人工智能學家
作者微信：AItists
作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構