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挨罵 6 個月后,DeepMind 急了:諾獎模型 AlphaFold 3 代碼全網免費送,Nature 也發文力薦!

AIGC動態1年前 (2024)發布 AI前線
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挨罵 6 個月后,DeepMind 急了:諾獎模型 AlphaFold 3 代碼全網免費送,Nature 也發文力薦!

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原標題:挨罵 6 個月后,DeepMind 急了:諾獎模型 AlphaFold 3 代碼全網免費送,Nature 也發文力薦!
關鍵字:元宇宙,模型,蛋白質,小米,結構
文章來源:AI前線
內容字數:0字

內容摘要:


作者|冬梅、核子可樂
作為獲得諾貝爾獎的蛋白質結構建模工具,AlphaFold 3 的底層代碼現已面向學界開放下載。這標志著基于人工智能的蛋白質結構預測進入了新階段。
開源地址:https://github.com/google-deepmind/alphafold3
AlphaFold 3 能夠預測蛋白質與 DNA 相互作用時的結構。相比于 AlphaFold2,AlphaFold3 進行了哪些改進?
據悉,AlphaFold3 以 AlphaFold2 的架構為基礎,引入了基于擴散的生成框架,能夠對各種生物分子相互作用(包括蛋白質、核酸和小分子復合物)進行高精度預測。該模型表現出了比以往更強的預測能力,在基準測試中,蛋白質 – 配體相互作用的表現比以前的工具高出 20% 以上,核酸相互作用的表現比以前的工具高出約 15%。
該工具能夠以原子級精度預測蛋白質結構,通常達到實驗結果 1 ? 內的精度, 從而為了解生理和藥物結合條件下的蛋白質行為提供了新的見解。
注釋:在化學和物理學中,“?”是堯米(Angstrom)的縮寫,它是一種長度單位,常用于描述原子和分子間的距離。1 ? 等于


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