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DeepMind最新发布的AlphaFold版本取得了蛋白质结构预测准确性的显著提升,准确率提高了近10%。这一技术还扩展了预测的范围,包括RNA结构和其他生物分子结构的预测能力。新一代AlphaFold的发布标志着数字生物学时代的开启,将为生物医学研究、药物设计以及科学探索带来革命性的变革。
前身为Facebook的社交媒体巨头Meta解散了一个科学家团队,该团队利用人工智能创建了包含超过6亿个蛋白质结构的数据库。这一举措表明Meta正在将重心从纯粹的科学项目转向能够产生收入的AI产品的开发。这种不确定性引发了关于这些资源对于研究界长期可用性的质疑。
麻省理工学院的研究人员开发了一种名为FrameDiff的计算工具,利使用生成式人工智能设计新的蛋白质结构,目的是加速药物开发和改进基因治疗。FrameDiff可以构建超越自然变种的蛋白质,这种方法可以生成与现有设计不同的蛋白质结构,从推动药物研发、诊断和工业应用的进展。该研究团队的工作得到了麻省理工学院机器学习健康中心、EPSRC基金、微软研究和剑桥大学合作伙伴
为更好地推动这一前沿学科的发展和人才培养,阿里云联合英特尔面向全球开发者,组织了天池大赛—“创新大师杯”冷冻电镜蛋白质分子结构建模大赛,致力于探索智能计算在生命科学领域的应用与创新...蛋白质的空间结构是结构生物学的关键研究对象,其对于理解蛋白质功能以及相关生物学过程的工作机理有非常重要的意义...蛋白质破解的事件是一个标志,在生命科学领域取得突破性进展还需要高效的HPC系统和强大的算力,分析计算复杂、散点化、非结构化的生物医学大数据...
据最新消息,人工智能已预测几乎所有已知蛋白质结构...据央视新闻报道,英国“深层思维”公司日前宣布,该公司开发的人工智能程序“阿尔法折叠”已预测出约100万个物种的超过2亿种蛋白质的结构,涵盖科学界已编录的几乎每一种蛋白质...该数据库由“深层思维”公司和欧洲生物信息学研究所合作开发,去年7月上线时已包含98.5%的人类蛋白质结构...