谷歌开源诺奖化学模型 Alphafold3,推动 AI 变革生物领域

AlphaFold3相较于前版本，能够在与其他分子共同作用时建模蛋白质，DeepMind初期仅通过限制性网络服务器开放访问，而现在代码的发布让学术研究者能够自行运行模型，进行更广泛的实验。DeepMind的AlphaFold团队负责人约翰??贾姆珀表示，他们对研究人员如何应用这一工具充满期待。虽然目前只有学术背景的科学家能请求访问...

DeepMind新一代AlphaFold登场,超越蛋白质折叠,将推动下一个“数字...

最新模型在与药物发现相关的蛋白质结构问题上明显超越AlphaFold2.3和行业标准,特别值得关注的是其在抗体结合预测方面的表现。传统方法使用刚性蛋白质结构和对接方法来预测蛋白质-配体结构,然而,新一代AlphaFold模型无需这些先验信息,却表现出更高准确性,重新定义了预测蛋白质-配体结构的标准,使得以前未知结构的蛋白...

打破AlphaFold大模型局限,世界最大蛋白质相互作用数据集AlphaSeq...

提到蛋白质相关的预测,你估计会疑惑:AlphaFold还不够强大吗,为什么还需要开发新的数据和模型?很遗憾,AlphaFold的确不够强大,因为要了解蛋白质的相互作用(PPI)是一个相当复杂且困难的任务。比如,要预测含有13个氨基酸的多肽与受体的结合效果,需要十多个不同的种子反复运行AlphaFold,以及MSA子采样和其他一系列「技巧」...

AlphaFold技术距离解决药物发现核心问题还有多远

在药物发现中,使用AlphaFold模型预测药物/配体结合模式的准确性是研发人员非常关注的问题。使用AlphaFold模型或类似的AI结构预测工具来预测药物或配体的结合模式,其准确性取决于多重因素,包括模型的预测能力、蛋白质和配体的特性,以及结合模式的复杂性。蛋白质在与药物或配体结合时可能会发生显著的构象变化,这种“诱导配合...

从预测走向现实 AlphaFold 3如何赋能生命健康领域?

2018年，DeepMind推出第一代AlphaFold模型，开始公开其在蛋白质预测领域的工作，首代即达行业“天花板”高度，推进了蛋白质结构预测的前沿；2020年，DeepMind发布AlphaFold2，被认为是蛋白质结构预测领域的里程碑式突破。今年5月，DeepMind再次对该模型实现更新，推出AlphaFold3，直接登上Nature头条，引起业内广泛关注。IQ...

与AlphaFold3持平!国产抗体设计生成式AI大模型发布

AlphaFold3引起的浪潮下，一个新的抗体设计生成式AI大模型浮出水面(www.e993.com)2024年11月23日。名为GeoFlow，能够同时用于抗原-抗体复合物结构预测和抗体从头设计。例如，给定抗原结构和特定表位，GeoFlow能够生成全新的抗体分子：△基于GeoFlow的抗体从头生成示意图在抗原-抗体复合物结构预测任务上，在由66个抗原-抗体复合物结构构成的测试集上...

谷歌深度学习模型AlphaFold 3重磅论文登上《自然》

谷歌云平台plaorm还为研究人员提供了生成预测的便捷方法,即使研究人员没有计算资源或不掌握机器学习方面的专业知识也能操作。据悉,IsomorphicLabs正将AlphaFold3与一套互补的内部人工智能模型相结合,为内部项目以及制药合作伙伴进行药物设计,以期加快并提高药物设计的成功率。

AlphaFold 3发布,谷歌DeepMind是如何颠覆AI生物学的?

AlphaFold3在AlphaFold2的基础上更进一步,采用了AI绘画的常见技术——去噪扩散模型(DDPM,DenoisingDiffusionProbabiblisticModel)。想象一下,这个模型像是一位艺术家,从一团模糊的原子“泥浆”开始,一步步雕琢,最后呈现出了清晰的分子结构,连每个原子的三维位置都能精准给出。于是,AlphaFold3预测分子之间相互作...

谷歌搅局AI制药,进击的AlphaFold3模型

AlphaFold3是DeepMind公司继AlphaFold2之后的又一力作,它不仅继承了前代模型的优势,还通过一系列创新性的架构改进,极大地提高了预测的准确性和泛化能力。总体而言,AlphaFold3在多个方面展现了其卓越的性能。首先,是在蛋白质-配体相互作用,在与配体结合的蛋白质结构预测上,AlphaFold3的准确性远超现有的对接工具。

Nature速递:AlphaFold 3 预测所有生命分子的结构和相互作用

AlphaFold3(AF3)是一个能够高准确度预测包含几乎所有在蛋白质数据银行(PDB)中的分子类型的复合物的模型。在除了一个类别之外的所有情况下,它的性能都显著高于专门针对特定任务的强大方法,包括蛋白质结构和蛋白质-蛋白质相互作用的更高准确性。这是通过对AlphaFold2架构和训练过程的重大演进实现的,既适应更一般...