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原標題:2024值得關注的七個技術:ChatGPT未入選 |《自然》技術特寫
關鍵字:技術,蛋白質,解讀,圖譜,結構
文章來源:人工智能學家
內容字數:16763字
內容摘要:
原文作者:Michael Eisenstein本篇《自然》長文共6037字,預計閱讀時間19分鐘,時間不夠建議可以先“浮窗”或者收藏哦。今年的核心技術創新大多集中在人工智能領域。插圖:The Project Twins從蛋白質工程到3D打印再到深度偽造(deepfake),《自然》細數了今年值得關注的七大技術。面向蛋白質設計的深度學習20年前,華盛頓大學的David Baker和同事取得了一個重要突破 :他們用計算工具從頭設計了一種全新的蛋白質?!癟op7”能按預期折疊,但它是惰性的:沒有實際的生物學功能。如今,從頭開始(de novo)的蛋白質設計已經成熟,成了生產定制酶和其他蛋白質的實用工具 ?!斑@個技術現在很強大,”與Baker團隊合作設計基于蛋白的疫苗和藥物遞送載體的華盛頓大學生物化學家Neil King說,“一年半前還不可能的事,現在說做就做?!?br />這些進展大部分來自蛋白質序列與結構關聯數據集的不斷擴充。當然,深度學習這種復雜的人工智能(AI)技術也功不可沒。
“基于序列”的策略利用ChatGPT背后的大語言模型(LLM)(見“ChatGPT?也許明年吧”)。這種策略將蛋白質序
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