推理速度很快,數小時完成數千次分子結構預測
原標題:首個國產版AlphaFold3發布!大分子預測精度超車,在線平臺即開即用,推理成本更是白菜價
文章來源:量子位
內容字數:5284字
百度HelixFold3:國產AlphaFold3強力競爭者,賦能生命科學
本文總結了百度智能云與百度螺旋槳團隊發布的HelixFold3,一款對標AlphaFold3的國產生物分子結構預測模型。HelixFold3在性能、易用性和成本方面都展現出顯著優勢,有望加速生命科學領域的發展。
性能媲美甚至超越AlphaFold3
HelixFold3在常規生物分子結構預測任務中達到了與AlphaFold3媲美的水平,尤其在RNA分子和共價修飾場景中,其精度甚至實現了大幅超越。在抗原-抗體結構預測任務中,成功率提升至80%以上,具備研究抗體結合機制的潛力。這表明HelixFold3不僅在技術上實現了突破,也具備強大的應用屬性。
低門檻在線服務,簡化使用流程
不同于AlphaFold3較高的使用門檻,HelixFold3提供在線服務,用戶無需代碼操作,只需簡單開通并按算力付費,即可輕松使用。平臺支持可視化呈現,并支持大分子(蛋白質、DNA和RNA)的任意側鏈修飾,極大地方便了用戶操作。相比AlphaFold3僅支持46種預定義修飾,HelixFold3通過SMILES定義側鏈修飾,覆蓋PDB數據庫中超過50%的修飾場景,擴展了研究空間。
大幅降低推理成本,提升研究效率
HelixFold3利用百度智能云CHPC平臺,優化了MSA檢索與模型推理,大幅降低了推理成本。例如,一條500長度的蛋白推理僅需4元,相比傳統方法降低了數個數量級。這使得高通量生物信息學應用成為可能,顯著提高了從業者的研究速率。 HelixFold3還支持API調用,方便批量推理和大規模分析。
加速藥物研發,賦能生命科學
HelixFold3的低門檻和高性能,能夠加速藥物研發流程。通過計算輔助篩選候選分子,可以大幅縮短研發周期,降低成本。目前,HelixFold3已與一些科研機構和藥企合作,驗證其在實際應用中的潛力。它有望突破藥物研發中的“雙十困境”(研發需10年,耗資10億美元),加速新藥研發進程。
推動生命科學領域發展,吸引跨學科人才
HelixFold3的出現,標志著大模型在生命科學領域的應用邁向新階段。它不僅解決了行業痛點,例如降低研發成本和提高效率,也為基因編輯、個性化診療、合成生物學等前沿領域帶來了新的機遇。低門檻的使用方式,也能夠吸引更多跨學科人才參與到生命科學研究中,推動該領域持續發展。
總而言之,HelixFold3作為一款國產的、性能卓越且易于使用的生物分子結構預測模型,有望成為生命科學領域的重要工具,加速科研進程,推動產業發展。其低門檻的特性將極大降低科研門檻,促進更多創新和突破。
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