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        挨罵 6 個(gè)月后,DeepMind 急了:諾獎(jiǎng)模型 AlphaFold 3 代碼全網(wǎng)免費(fèi)送,Nature 也發(fā)文力薦!

        AIGC動(dòng)態(tài)10個(gè)月前發(fā)布 AI前線
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        挨罵 6 個(gè)月后,DeepMind 急了:諾獎(jiǎng)模型 AlphaFold 3 代碼全網(wǎng)免費(fèi)送,Nature 也發(fā)文力薦!

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        原標(biāo)題:挨罵 6 個(gè)月后,DeepMind 急了:諾獎(jiǎng)模型 AlphaFold 3 代碼全網(wǎng)免費(fèi)送,Nature 也發(fā)文力薦!
        關(guān)鍵字:元宇宙,模型,蛋白質(zhì),小米,結(jié)構(gòu)
        文章來源:AI前線
        內(nèi)容字?jǐn)?shù):0字

        內(nèi)容摘要:


        作者|冬梅、核子可樂
        作為獲得諾貝爾獎(jiǎng)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)建模工具,AlphaFold 3 的底層代碼現(xiàn)已面向?qū)W界開放下載。這標(biāo)志著基于人工智能的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)進(jìn)入了新階段。
        開源地址:https://github.com/google-deepmind/alphafold3
        AlphaFold 3 能夠預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)與 DNA 相互作用時(shí)的結(jié)構(gòu)。相比于 AlphaFold2,AlphaFold3 進(jìn)行了哪些改進(jìn)?
        據(jù)悉,AlphaFold3 以 AlphaFold2 的架構(gòu)為基礎(chǔ),引入了基于擴(kuò)散的生成框架,能夠?qū)Ω鞣N生物分子相互作用(包括蛋白質(zhì)、核酸和小分子復(fù)合物)進(jìn)行高精度預(yù)測(cè)。該模型表現(xiàn)出了比以往更強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力,在基準(zhǔn)測(cè)試中,蛋白質(zhì) – 配體相互作用的表現(xiàn)比以前的工具高出 20% 以上,核酸相互作用的表現(xiàn)比以前的工具高出約 15%。
        該工具能夠以原子級(jí)精度預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),通常達(dá)到實(shí)驗(yàn)結(jié)果 1 ? 內(nèi)的精度, 從而為了解生理和藥物結(jié)合條件下的蛋白質(zhì)行為提供了新的見解。
        注釋:在化學(xué)和物理學(xué)中,“?”是堯米(Angstrom)的縮寫,它是一種長度單位,常用于描述原子和分子間的距離。1 ? 等于


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