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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。388hero bonus

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如果采用传统方法,要实现蛋白质结构预测,不仅需要博士级别的知识水平,还要花费数十万美元才能完成。这一飞跃可能开启更多变革性的科学,从开发生物可再生材料和更具弹性的材料,到加速药物设计和基因组学研究等。AlphaFold并非完全准确,但可作为提示机制AlphaFold在不断迭代中展现出了强大的性能,而科学界对这一预测系统的边界探讨也一直存在。388hero bonus

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DeepMind团队称,这意味着AlphaFold3将人类带到了蛋白质之外的更广泛的生物分子领域。人工智能方法必将从蛋白质扩展到核酸、配体、共价修饰、环境条件,以及所有这些实体之间的相互作用以及多种结构状态。

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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。

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