详细内容或原文请订阅后点击阅览
瞥见下一代Alphafold
进度更新：我们最新的AlphaFold模型显示出明显提高的准确性，并将蛋白质以外的覆盖率扩展到包括配体在内的其他生物分子。
来源:DeepMind - 新闻与博客科学
瞥见下一代Alphafold
- 出版31 2023年10月AuthorsGoogle DeepMind Alphafold团队和同构实验室团队
进度更新：我们最新的Alphafold模型显示出明显提高的准确性，并将蛋白质以外的覆盖率扩展到其他生物分子，包括配体
自2020年发布以来，Alphafold已彻底改变了蛋白质及其相互作用的了解。 Google DeepMind和Insomorphic Labs一直在努力建立更强大的AI模型的基础，该模型将覆盖范围扩展到不仅仅是蛋白质，以扩大蛋白质，从而将蛋白质扩展到整个生物学相关的分子。
alphafold 同构实验室今天，我们将分享有关下一代Alphafold的进度的更新。现在，我们的最新模型可以对蛋白质数据库（PDB）中几乎所有分子的预测产生预测，这些分子经常达到原子精度。
分享更新 蛋白质数据库它释放了新的理解并显着提高了多种关键的生物分子类别的准确性，包括配体（小分子），蛋白质，核酸（DNA和RNA）以及含有翻译后修饰（PTMS）的核酸（DNA和RNA）。这些不同的结构类型和复合物对于理解细胞内的生物学机制至关重要，并且精确地预测了挑战。
该模型的扩展能力和性能可以帮助加速生物医学突破，并实现“数字生物学”的下一个时代 - 对疾病途径的功能，基因组学，可生物生物的材料，植物免疫，潜在的治疗目标，用于药物设计机制以及新的平台的新见解，以实现蛋白质工具的机制和新的蛋白质工具学和实质性的protage protine andic protice andic protice ander syntic andic comentic andic synectic。