5月8日出版的《自然》报道了AlphaFold 3能以较高准确率预测蛋白质与其他生物分子相互作用的结构。AlphaFold 3是该人工智能模型的最新迭代，准确率比之前的专用工具显著提升，该模型由谷歌DeepMind和Isomorphic Labs的团队研发。
这一最新模型能够预测包含蛋白质数据银行（Protein Data Bank）内几乎所有分子类型的复合物的结构。这种用计算机解析蛋白质与其他分子复杂相互作用的能力，将拓展研究人员对生物过程的理解，并有望推动药物研发。
AlphaFold首次于2020年问世，它和迭代版AlphaFold 2能够根据蛋白质的氨基酸（蛋白质的基本成分）序列预测其3D结构。之后的AlphaFold-Multimer推动了对蛋白质-蛋白质复合物的预测。不过，由于不同类型蛋白质的相互作用差异太大，因此用单一深度学习模型预测复合物的范围一直很难。
在新的研究中，DeepMind的John Jumper和同事报告说，在AlphaFold 2模型的深度学习架构和训练系统的大幅提升下，如今可以对一个统一框架内大量生物分子系统的结构进行更准确的预测。
AlphaFold 3能预测蛋白质与其他蛋白质、核酸、小分子、离子、修饰蛋白质残基的复合物，以及抗体-抗原相互作用。预测准确性显著超过当前预测工具，包括AlphaFold-Multimer。
同时，研究人员也指出了一些局限性，比如约4.4%的结构会出现不正确的手性（一种对称特性）。他们补充道，模拟准确率的进一步提升需要生成一个很大的预测集并对预测结构进行排序，而这会产生额外的计算成本。
相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41586-024-07487-w
中新网北京12月19日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-计算科学》最新发表一篇论文称，研 科技日报北京12月18日电 （记者张佳欣）美国威斯康星大学麦迪逊分校工程师使用超音速冷喷涂技术，生产出一种新的核聚变“ ·“由于猫只在很短的时间内排出生物体，因此人类通过与它们一起生活的猫接触而感染弓形虫的机会相对较小。也就是 ·GLP-1类药物正在以令人兴奋和不安的方式重塑医学、流行文化，甚至全球股市。制药公司掀起一场“肥胖革命”，但 编者按 世界在变，变化中不断积蓄着突破的力量。局势纵横看似山重水复，历史规律昭示未来终将柳暗花明。2023年与我们挥 省教育厅关于下达2024年普通高校“专转本”计划的通知 苏教学函〔2023〕22号 各有关高校： 根据《省教育厅关于做好2024年 。本文链接：AlphaFold 3来了http://www.sushuapos.com/show-11-5915-0.html
声明：本网站为非营利性网站，本网页内容由互联网博主自发贡献，不代表本站观点，本站不承担任何法律责任。天上不会到馅饼，请大家谨防诈骗！若有侵权等问题请及时与本网联系，我们将在第一时间删除处理。