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AlphaFold3准确率比现有最好方法高50%论文称，基于AlphaFold2能力的提升，AlphaFold3如今能预测蛋白质与蛋白质、核酸、小分子、离子、修饰蛋白质残基的复合物以及抗体-抗原相互作用，其预测准确性显著超过当前预测工具，包括AlphaFold-Multimer。而且，AlphaFold服务器cara menang slot wild west可以帮助科学家提出新的假设，并在实验室中进行测试，从而加快工作进度，实现进一步的创新。

AlphaFold服务器是一个免费的平台，生物学家可以利用AlphaFold3的强大功能来模拟由蛋白质、DNA、RNA以及一系列配体、离子和化学修饰物组成的结构。Terwilliger在去年11月发表于《自然》杂志上的论文中称，尽管AlphaFold的预测并非全部准确，但其提供了可信的假说，可以用作提示机制。DeepMind团队认为，AlphaFold3有能力将生物界带到前所未有的高度。cara menang slot wild west

不过，这仍无法掩盖AlphaFold在预测生物结构方面前所未有的强大能力。实际上，自初代AlphaFold问世以来，结构生物学家们对其能力边界的讨论就从未停止。

AlphaFold3的表现表明，开发正确的深度学习框架可以大量减少在这些任务中获得生物学相关性能所需的数据量，并扩大已经收集的数据的影响。

所有这些能力很可能只是人工智能方法在结构生物学中日益广泛应用的开端。在基准测试中，AlphaFold3的准确率比现有最好的传统方法高出50%，且无需输入任何结构信息，这使得AlphaFold3成为首个在生物分子结构预测方面超越基于物理工具的方法的人工智能系统。

实验和计算方法的并行发展有望推动人们更快速地进入一个对分子结构和疾病治疗更加了解的时代。论文称，AlphaFold3是一款革命性的系统。

AlphaFold2于2020年问世，可根据蛋白质的氨基酸（蛋白质的基本成分）序列预测其3D结构。但几年前，由谷歌旗下公司DeepMind创建的基于深度学习的人工智能测序式模型AlphaFold解决了这个问题。