Google DeepMind和Insomorphic Labs引入Alphafold 3 AI模型

更新2024年11月11日: 截至2024年11月,我們發布了Alphafold 3型號和權重,以供學術用途,以幫助提高研究。了解有關AlphaFold工具的更多信息。

原始帖子: 在每種植物中,動物和人類細胞都是數十億個分子機器。它們由蛋白質,DNA和其他分子組成,但沒有單一的作品可以單獨起作用。只有看到它們如何一起互動,跨越數百萬種組合,我們才能開始真正理解生活的過程。

在發表的論文中 自然,我們介紹了Alphafold 3,這是一個革命性的模型,可以以前所未有的精度預測所有生命分子的結構和相互作用。對於蛋白質與其他分子類型的相互作用,與現有預測方法相比,我們看到至少有50%的改善,對於某些重要類別的相互作用,我們的預測準確性增加了一倍。

我們希望Alphafold 3能夠幫助我們改變我們對生物世界和藥物發現的理解。科學家可以通過我們新推出的Alphafold服務器免費訪問其大多數功能,這是一種易於使用的研究工具。為了基於Alphafold 3的藥物設計潛力,同構實驗室已經與製藥公司合作,將其應用於現實世界中的藥物設計挑戰,並最終為患者開發新的改變生活的治療方法。

我們的新模型建立在Alphafold 2的基礎上,Alphafold 2在2020年在蛋白質結構預測方面取得了根本的突破。到目前為止,全球數百萬的研究人員已經使用Alphafold 2在包括瘧疾疫苗,癌症治療和酶設計等地區進行發現。 Alphafold被引用了超過20,000次,其科學影響通過許多獎項認可,最近是生命科學的突破獎。 Alphafold 3將我們超越蛋白質到達廣泛的生物分子。這種飛躍可以從開發可生物生物的材料和更多的彈性作物到加速藥物設計和基因組學研究,從而解開更多的變革性科學。

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