最新迭代人工智能模型生物结构预测准确率显著提升 将助力药物研发
中新网北京5月9日电 (记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇结构生物学论文称，由谷歌DeepMind和Isomorphic Labs团队研发的最新迭代人工智能模型AlphaFold3，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，其准确率比之前的专用工具显著提升。
AlphaFold3能预测含有蛋白质数据银行(Protein Data Bank)内几乎所有分子类型的复合物的结构。这个最新迭代模型用计算机解析蛋白质与其他分子复杂相互作用的能力，将拓展人们对生物过程的理解，并有望推动药物研发。
该论文介绍，AlphaFold首次于2020年问世，它和迭代版AlphaFold2能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，扩大单一深度学习模型能预测的复合物范围一直很难，因为不同类型的特异性相互作用差异太大。
论文共同通讯作者、谷歌DeepMind的John M. Jumper和同事等研究认为，在AlphaFold2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。AlphaFold3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。
论文作者也指出AlphaFold3存在一些局限性，比如约4.4%的结构会出现不正确的手性(一种对称特性)，或是幻觉导致“飘带”(一种常见的蛋白质二级结构元素)的出现减少。
他们表示，人工智能模型后续模拟准确率的进一步提升，还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。(完)
记者从中国科学院金属研究所获悉，该所沈阳材料科学国家研究中心胡卫进研究员与合作者，提出利用缓冲层定量调控薄膜应变，延迟铁电薄膜晶格弛豫从而增强铁电极化强度的策略，成功揭示极化强度同铁电 今年1月，英国分子生物学家肖尔托·戴维发表文章，指控美国哈佛大学医学院附属丹娜-法伯癌症研究所科学家通过修改图片伪造数据。随后该研究所正式宣布撤回6篇论文，并纠正了另外31篇论文的 3月19日，记者从中国科学院海洋研究所了解到，该所研究团队在国际上首次发布了银鲳的高质量染色体水平参考基因组。相关研究论文近日在线发表于《自然》子刊《科学数据》。银鲳广泛分布于西北太 3月23日消息，据媒体报道，iPhone与百度公司已达成合作协议，百度将为苹果内置的生成式人工智能大模型提供技术支持。报道指出，iPhone生成式人工智能大模型的合作伙伴包含谷歌、百度、OpenAI等公司。国 今年3月23日是第64个世界气象日，主题是“气候行动最前线”。面对愈加频繁的极端天气和全球变暖等气候危机，减缓气候变化已刻不容缓。发展新能源是应对气候变化的重要举措之一，而气象服务对于新 在近日开幕的中国国际核工业展览会上，中国核学会理事会党委书记、理事长王寿君表示，中国内地现有在运核电机组55台、居全球第三；在建核电机组26台，保持全球第一。这些成绩的取得，离不开智能化技术 。本文链接：最新迭代人工智能模型生物结构预测准确率显著提升 将助力药物研发http://www.sushuapos.com/show-2-5886-0.html
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