...颁给AI?万字专题详解:计算和人工智能颠覆我们对蛋白质的理解方式
同样,一长串氨基酸分子链本身没有任何功能,直到它自发折叠成固有形状,生物学家称之为蛋白质结构。蛋白质的结构决定了自身与其他生命分子结合或相互作用的方式,从而定义它在细胞中的作用。地球上已知的蛋白质种类上亿,未知的则更多。它们无所不能:血红蛋白和肌红蛋白在肌肉和身体中循环输送氧气。角蛋白为头发、指甲...
科普|人工智能助力破解蛋白质神奇结构密码——2024年诺贝尔化学奖...
数十年前,预测蛋白质三维结构,以及设计全新蛋白质为人类所用,被认为是一个不可能实现的梦想。“30年前,如果能用实验设备解析一种蛋白质结构就完全可以发表一篇博士论文,因为那是一件极为困难的事情,”诺贝尔化学委员会评委邹晓冬9日接受新华社记者采访时说,得益于今年诺贝尔化学奖获奖成果,人们现在可以设计蛋白质,...
2024化学诺奖专家解读:颁给蛋白质预测和AI实至名归,化学家还不会...
“对于蛋白质来说,序列上百分之几的差异可能就是完全不同的功能。现在的AI还做不到那么精确,仍然需要依靠实验观测去解析。”沈琦说。此外,对于蛋白质的动态结构以及蛋白质的相互作用,AI的表现也差强人意。“蛋白质在溶液中是动态的,彼此之间还会进行复杂的相互作用。另外,细胞中存在大量没有正常结构的‘天然无序...
神经网络结构复杂度及其功能表现:梯径理论与算法信息论
从直观出发,如果η特别大,系统就始终只由一类重复元素构成,那么这个系统很可能没什么复杂的功能,如果η特别小呢,这个系统的构成就没什么规律,每个元素只出现一次,没有元素重复,这样这个系统就没什么复用的模块,很松散。“好”的系统,可能是有一定程度的复用,但是每次复用又会有一些变化和多样性,所以η可能不大不小,...
2024年诺贝尔化学奖揭晓!揭开蛋白质折叠的秘密
除了计算手段之外,生物学家们主要还是依靠实验手段来测定蛋白质的真实三维结构,方法包括X射线晶体学、冷冻电子显微镜或核磁共振等。不过这些传统方法需要耗费大量的时间、金钱与科研劳动,而且还不能保证成功率。相比之下,戴维·贝克等多个团队的结构预测算法只依赖于计算,速度更快,但准确率尚无法保证。
科学和天才都“不走寻常路”
据了解,AlphaFold并未使用已经明确结构的蛋白质3D模型作为模板,而是通过将机器学习作为蛋白质结构预测网络的核心组成部分,让AlphaFold从数据中自行发现模式规律(www.e993.com)2024年10月16日。而哈萨比斯本人与深度学习的结缘,显得极其特立独行。他13岁时就成为了“国际象棋大师”,是该年龄组的世界第二;后来考进剑桥大学计算机系,毕业后创立了游戏...
打游戏神童+本科念哲学+70年来最年轻得主——今年的诺贝尔化学奖...
2022年7月,DeepMind人工智能实验室的研究人员表示,他们已经预测了几乎所有已知蛋白质的结构,这是生物学上的一项重大进步,将加速药物发现并帮助解决可持续性和粮食不安全等问题。他们还扩展了AlphaFold数据库,以包含2.14亿种预测蛋白质,或几乎所有科学已知的蛋白质。这包括人体中的所有蛋白质,以及动物、植物、细菌和许多...
21深度丨科学和天才都“不走寻常路”
AlphaFold是一项利用AI技术预测蛋白质三维结构的革命性工具,将蛋白质结构预测的准确率拉升到了史诗级高度,并且完全开源,为整个生物医学界贡献了堪称神奇的力量,相继帮助科学家们更加深入了解抗生素的耐药性,还设计出了可以消化塑料的酶类蛋白质。虽然有网友调侃今年诺贝尔奖有“蹭AI热度”之嫌,但客观来说,物理奖和化学...
为何两项诺贝尔奖都颁给“AI”?诺奖评委亮相抖音直播间做解读
的顺序就是蛋白质的一级结构;而让这个顺序的积木块在空间上产生螺旋、转角等空间构象,就相当于用积木拼成一个小的原件,就是蛋白质的二级结构;而这些彼此连接的小原件进一步拼装成一个小汽车,就可以理解成蛋白质的三级结构;其四级结构又要涉及到多个“小汽车”在空间上布局,一般是含有多个氨基酸长链的蛋白质才具有...
OpenAI最大对手:AI是时代的恩典!
跟这有点关系的是,数据经常不够——不是数量不够,而是质量不够:我们总是缺清晰、明确的数据,能把我们感兴趣的生物效应从其他同时发生的成千上万个干扰因素中分离出来,或者能对某个过程进行因果干预,或者能直接测量某种效应(而不是用间接或有噪音的方式推断它的结果)。即使是像我研究质谱技术时收集的蛋白质组学...