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不只是 AlphaFold!一文讀懂蛋白質折疊的前世今生:從“不可能”到“輕而易舉”

AIGC動態1年前 (2024)發布 人工智能學家
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不只是 AlphaFold!一文讀懂蛋白質折疊的前世今生:從“不可能”到“輕而易舉”

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原標題:不只是 AlphaFold!一文讀懂蛋白質折疊的前世今生:從“不可能”到“輕而易舉”
關鍵字:蛋白質,結構,生物學家,報告,算法
文章來源:人工智能學家
內容字數:0字

內容摘要:


來源:學術頭條
編譯:馬雪薇
【編者按】一維的分子鏈如何正確折疊成特定的三維形狀,這被稱為蛋白質折疊問題。三年前,谷歌的AlphaFold實現了迄今為止科學界最大的人工智能(AI)突破——蛋白質結構預測準確率超過 90%。
這加速了分子研究,并引發了關于我們為什么要做科學的深層次問題。然而,這是否意味著人工智能永遠改變了蛋白質科學的研究范式?
日前,Quanta Magazine科學作家Yasemin Saplakoglu在一篇長文中詳細介紹了蛋白質折疊問題的歷史——從早期實驗學家使用 X 射線晶體學解析蛋白質結構,到計算生物學家嘗試通過算法預測結構,再到 AlphaFold 的出現及其帶來的顛覆性影響。同時,她也探討了人工智能在蛋白質科學領域的突破性進展,特別是AlphaFold 如何改變蛋白質結構預測,并引發關于科學未來和人工智能角色的深刻思考。
如今,人工智能正在顛覆蛋白質科學,但或許并未終結它,事實是怎樣的?
(全文近 25000 字,干貨滿滿,建議收藏。)學術頭條在不改變原文大意的情況下,做了簡單的編譯。內容如下:
2020 年 12 月,數百名計算科學家聚集在他們的屏幕前,


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