【科创之声】AI是今年诺贝尔奖最大赢家吗
从现有AI技术水平看,AI和人类之间的关系是互补的,而非替代的。AI可以作为科学研究的强大工具,帮助人类处理数据、模拟实验、预测结果等,但人类科学家的直觉、创造性和决策能力尚不可被替代。人类有创造性思维,能够提出新的问题,进行跨学科思考,并在研究中引入新的视角;科学研究中有许多决策需要复杂的判断,包括对不确...
实现蛋白质动态对接预测!上海交大/星药科技/中山大学等联合推出...
提出了为蛋白质动态对接(dynamicdocking)设计的几何深度生成模型DynamicBind,可以有效地将蛋白质构象从最初的AlphaFold预测状态调整到类似全息(holo-like)状态,为后AlphaFold时代的药物研发提供了一种基于深度学习的、考虑蛋白动态变化的新研究范式。
AI是今年诺贝尔奖最大赢家吗
从现有AI技术水平看,AI和人类之间的关系是互补的,而非替代的。AI可以作为科学研究的强大工具,帮助人类处理数据、模拟实验、预测结果等,但人类科学家的直觉、创造性和决策能力尚不可被替代。人类有创造性思维,能够提出新的问题,进行跨学科思考,并在研究中引入新的视角;科学研究中有许多决策需要复杂的判断,包括对不确...
AI 发现16万种新RNA病毒成果登上《Cell》后,我们和阿里云算法专家...
同时,与交叉学科的学院合作可能更得心应手,因为双方能互补解决问题。AIforScience仍处于早期识别阶段AI科技评论:AIforScience的方法可以抽象成什么模式?贺勇:AI的方法可以抽象为以下模式:首先分析数据与面对的科学问题的特性,然后基于这些特性设置专门的模块,利用现有技术进行优化改造或提出新的模型架构以适...
Phytomedicine | CETSA和TPP策略用于天然产物的靶点鉴定和药物...
(2)加热温度:无论在活细胞还是细胞裂解物的CETSA实验中,加热都被认为是关键问题。WB-CETSA的加热温度范围是可变的,并取决于目标蛋白的热性质。因此,可能需要预实验来确定热变性的合理温度范围。(3)加热时间:大多数WB-CETSA实验均采用3min或5min加热,即短时间热脉冲即可使目标蛋白变性和沉淀。然而,对于大多数...
关注AI必读!Anthropic CEO万字长文预测强人工智能的积极未来
即使是大规模的、定量的分子数据,比如我在研究质谱技术时收集的蛋白质组学数据,也是嘈杂的,而且遗漏了很多(这些蛋白质在哪些类型的细胞中?在细胞的哪个部分?在细胞周期的哪个阶段?)(www.e993.com)2024年10月17日。部分导致这些数据问题的是内在复杂性:如果你曾经见过展示人类代谢生物化学的图表,你就会知道很难隔离这个复杂系统的任何部分的效应,...
优质蛋白质可以“互补”而来
对于利用率问题,营养学家提出的解决办法是“蛋白质互补”,即混合食用两种或两种以上食物。这些食物中所含的必需氨基酸可以取长补短、相互补充,达到较好的比例,从而提高蛋白质的利用率。营养学上还有一个概念—生物价。生物价是膳食蛋白质的质量评价指标,一种评估蛋白质营养价值的生物方法,可用于衡量蛋白质的营养价值...
助力解决自动驾驶商用难题:科学家提出等效加速测试方法,提升仿真...
为稀疏度灾难提供三种解决方案20世纪,英国数学家理查德·贝尔曼(RichardBellman)提出“维数灾难”的概念。此前,AI主要解决的问题也是围绕着维数灾难,即问题越复杂维数越高,例如用AlphaFold预测蛋白质。但对于小概率事件,已有的AI技术尚未形成有效的解决手段。深度学习广泛地应用于自动驾驶的各个领域,包括感知...
黄仁勋:Blackwell太抢手已经让客户不满 英伟达股价转涨超6.5%
因此,我们可以从英文转换为图像,从图像转换为英文,从英文转换为蛋白质,从蛋白质转换为化学物质。因为它理解了所有的数据,因此可以进行所有这些翻译过程,我们称之为生成式AI。它可以将大量的文字转换为少量的文字,或者将少量的文字扩展为大量的文字,等等。我们现在正处于这个计算机革命的时代。
BOE IPC·2024 AI+论坛精彩演讲内容实录_手机新浪网
我们要看发育过程必须要看基因的表达和调控,分子生物学里面有个最基本的中心定义,所有的信息都在DNA里面,把它转录成RNA,翻译成蛋白质,蛋白质有两大类,大概粗略的分类分成功能性的和调控型的。不详细讲了,以前都听说过,很多的(英)对基因产生过程有一些影响。