上海交通大学 AI for Bioengineering 暑期学校活动中，钟博子韬博士以「AlphaFold 3：原理，应用与展望」为题，系统性地梳理了他的学习心得，并广泛整理了来自科研界的众多相关研究成果，向大家分享了他对于 AlphaFold 3 的深刻洞察。 能够以「原子精度」预测出所有 ...

AlphaFold 3的开发建立在AlphaFold 2蛋白质结构预测模型的基础之上。2020年，AI蛋白结构预测模型AlphaFold2的推出引发了科学界的震动。基于氨基酸序列，该模型能准确地预测蛋白质的3D结构，其精准程度可与常规实验技术解析的3D结构相媲美。其诞生也“解决了生物学 ...

剑桥大学的研究团队创新地提出 AlphaFold-Metainference 方法，巧妙地将 AlphaFold 预测的距离信息作为分子动力学模拟中的约束条件，成功构建了无序蛋白质和含无序区域蛋白质的结构集合。 自 2018 年底 AlphaFold 横空出世以来，蛋白质结构预测领域在 AI 的加持下可谓是 ...

11月25日，Demis Hassabis、John Jumper等人代表AlphaFold团队发文，回顾AlphaFold问世五年来对科学界的影响 自2020年以来，AlphaFold加速了科学研究的步伐，推动了全球生物学发现的浪潮。这一成就已于2024年获得诺贝尔化学奖的认可。 解决50年来的重大挑战 五年前，AlphaFold ...

【新智元导读】谷歌DeepMind又有重磅研究了！AlphaFold 3一经推出，就登上Nature头版。从此，人类冲破「蛋白质宇宙」，所有生物分子结构都可以预测了！这次使用的，还是AI革命最核心的组合架构——Transformer+Diffusion。 时隔3年，AlphaFold 3横空出世，再次掀起AI学术 ...

在生物学研究中，蛋白质结构解析困难重重，传统方法耗时且有局限性。研究人员围绕 AlphaFold 展开研究，开发系列工具。结果是使非生物信息学背景人员也能使用，助力揭示蛋白质奥秘。意义在于推动微生物学等多学科发展。 在生命科学的微观世界里，蛋白质 ...

AlphaFold 3提高生物分子结构预测精度，重塑药物设计。 谷歌DeepMind又有重磅研究了！AlphaFold 3一经推出，就登上Nature头版。从此，人类冲破「蛋白质宇宙」，所有生物分子结构都可以预测了！这次使用的，还是AI革命最核心的组合架构——Transformer+Diffusion。

有人评论：AlphaFold-3解决了长距离依赖问题，还能预测RNA等分子结构，甚至细胞内部生化过程，这简直就是生物信息学领域的一场革命。 11月12日消息，谷歌终于开源了万众期待的蛋白质预测模型——AlphaFold-3，得到了全球顶级科学期刊《Nature》的推荐，并引起了 ...

AlphaFold部署了深度学习神经网络（一种受大脑神经线路启发的计算架构，可识别数据中的模式），它目前已经接受了蛋白质数据库和其他数据库中数十万个实验确定的蛋白质结构和序列的训练。当面对一个新序列时，它将首先在数据库中寻找相关序列，这些序列可以识别出倾向于一起进化的氨基酸 ...

【导读】今天，DeepMind公布了AlphaFold的最新版本，不仅预测蛋白质结构的准确性大大提高，而且获得了预测RNA等新的能力。 就在今天，DeepMind公布了AlphaFold最新进展——「AlphaFold-latest」。 根据DeepMind最新发布的技术报告，新一代的AlphaFold不仅仅能够以更高的准确 ...

研究人员使用AlphaFold和同源模型来识别有效的TAAR1激动剂，显示AlphaFold在神经精神疾病药物发现方面的卓越表现。 在最近发表在《Science Advances》杂志上的一项研究中，瑞典的研究人员使用AlphaFold开发的多种受体模型和同源建模技术对超过1600万种化合物进行了 ...