“用DeepMind的AlphaFold革新生物分子预测”
深度学习AlphaFold技术：革新生物分子预测
我们来深入了解生物分子
DeepMind是一家开创性的人工智能研究实验室。谷歌DeepMind推出了最新版本的突破性AlphaFold系统。这标志着我们对生物分子的理解取得了重大突破。AlphaFold以其准确预测蛋白质结构的能力而备受关注。最近，他们发布了具有扩展功能的新模型。这些功能适用于包括配体、核酸和翻译后修饰在内的广泛生物相关分子。
自2020年首次发布以来，谷歌DeepMind的AlphaFold已经改变了我们对蛋白质及其相互作用的认识。这项尖端技术是DeepMind和Isomorphic Labs合作努力的结果。他们一直在共同努力推动分子预测领域的人工智能边界。
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新AlphaFold模型的关键亮点
新谷歌DeepMind的AlphaFold模型的主要亮点包括：
- 增强的准确性和覆盖范围：最新的AlphaFold模型可以对蛋白质数据库（PDB）中几乎所有分子生成预测结果，达到原子级的准确性。这种突破性的准确性适用于包括配体、蛋白质、核酸（DNA和RNA）以及具有翻译后修饰的分子在内的各种生物分子类别。
- 加速生物医学突破：凭借其扩展的功能，AlphaFold有望加速生物医学的发现，开启“数字生物学”的新时代。研究人员可以更深入地了解疾病途径、基因组学、生物可再生材料、植物免疫力、治疗靶点、药物设计机制以及蛋白质工程和合成生物学的创新方法。
- 药物研发方面的进展：AlphaFold对药物研发的潜在影响尤为可期。该模型的性能优于目前广泛使用的最佳对接方法，这些方法用于确定配体和蛋白质之间的相互作用。更重要的是，它可以在不需要参考蛋白质结构的情况下预测蛋白质-配体结构。因此，它成为设计新分子和潜在药物的宝贵工具。
最近的进展更新显示了该模型在各种生物分子中的显著准确性和能力，进一步证实了它在多个科学领域的潜力。
AlphaFold：开创性的蛋白质结构预测
AlphaFold的旅程始于单链蛋白质预测，逐渐发展成为对多链复杂结构的预测，最终在2022年发布了AlphaFold 2.3版本。值得注意的是，谷歌DeepMind的AlphaFold通过与EMBL的欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）合作，使其对几乎所有目录化蛋白质的结构预测免费获取。迄今为止，全球190多个国家的数百万用户已访问该数据库，为各个科学领域的进展做出了贡献。
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同构实验室利用AlphaFold进行药物设计和更多突破
同构实验室是DeepMind的分支机构，专注于药物研发，利用这个新的AlphaFold模型推进治疗药物设计。它可以快速准确地表征对疾病治疗至关重要的大分子结构。
除了药物研发，AlphaFold的拓展能力为探索基础生物学提供了新的途径。例如，它可以预测与CRISPR家族一部分的CasLambda结合的crRNA和DNA的结构，这为动物、植物和微生物的基因组编辑提供了更高效的方法。
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我们的观点
DeepMind的下一代AlphaFold模型有望彻底改变对生物分子的理解，加速科学探索。它凸显了人工智能在揭示人体和自然界复杂性方面的巨大潜力。随着DeepMind和同构实验室的开创性工作的继续，科学界迫切期待进一步的进展和发现。
