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每经记者蔡鼎每经编辑兰素英一直以来，从氨基酸序列出发预测蛋白质的三维结构是结构生物信息学中最具挑战性的问题。AlphaFold3准确率比现有最好方法高50%论文称，基于Alphacara deposit di bosswin168Fold2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Alcara deposit di bosswin168phaFold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。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。据悉，AlphaFold3的核心是深度学习模块Evoformer的改进版，Evoformer是AlphaFold2的基础架构。
随着更多因素的加入以及序列和结构信息数据库的扩大，这些预测的准确性以及与之相关的不确定性很可能会不断提高。DeepMind团队在论文中写道。
DeepMind预计结构建模将继续改进，这不仅是因为深度学习的进步，而且还因为实验结构确定方法的持续进步，例如低温电子显微镜和断层扫描的巨大改进，将提供丰富的新训练数据，以进一步提高此类模型的泛化能力。另外，一些研究人员也曾尝试将AlphaFold应用于会破坏蛋白质天然结构的各类突变，包括与早期乳腺癌有关的一个突变，但结果发现，AlphaFold还无法预测新的突变对蛋白质的影响，因为没有演化上相关的序列可以用来研究。
