alphafold关键词检索结果

alphafold 3预测了所有生命分子的结构和相互作用

AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life’s molecules

引入了由Google DeepMind和Insomorphic Labs开发的新的AI模型。

alphafold 3预测了所有生命分子的结构和相互作用

AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life’s molecules

引入了由Google DeepMind和Insomorphic Labs开发的新的AI模型。

alphafold 3预测了所有生命分子的结构和相互作用

AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life’s molecules

引入了由Google DeepMind和Insomorphic Labs开发的新的AI模型。

alphafold 3预测了所有生命分子的结构和相互作用

AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life’s molecules

引入了由Google DeepMind和Insomorphic Labs开发的新的AI模型。

计算生物学和生物信息学深度学习教程:从 DNA 到蛋白质折叠和 alphafold2

Deep learning on computational biology and bioinformatics tutorial: from DNA to protein folding and alphafold2

一本自学指南,用于理解将深度学习应用于生物学和生物信息学所必需的生物学概念,重点关注蛋白质折叠和 alphafold2 相关内容

重新利用潜在扩散的产生蛋白质折叠模型

Repurposing protein folding models for generation with latent diffusion

格子是一种多模式生成模型,通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间,同时生成蛋白质1D序列和3D结构。授予2024年诺贝尔奖对Alphafold2的奖励标志着重要的...

重新利用潜在扩散的产生蛋白质折叠模型

Repurposing Protein Folding Models for Generation with Latent Diffusion

格子是一种多模式生成模型,通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间,同时生成蛋白质1D序列和3D结构。授予2024年诺贝尔奖对Alphafold2的授予标志着AI在生物学中的作用的重要时刻。蛋白质折叠后接下来会发生什么?在格子中,我们开发了一种方法,该方法学会从蛋白质折叠模型的潜在空间进行采样以生成新​​的蛋白质。它可以接受组成功能和有机体提示,并且可以在序列数据库上进行训练,该数据库比结构数据库大2-4个数量级。与许多以前的蛋白质结构生成模型不同,格子解决了多模式的共同生成问题设置:同时产生离散序列和连续的全部原子结构坐标。从结构预测到现实世界的近期著作,这表明了范围的限制,这些模型仍然存在于现实世

OpenAI 创建了一个用于长寿科学的 AI 模型

OpenAI Created an AI Model for Longevity Science

Antonio Regalado,《麻省理工评论》 当你想到人工智能对科学的贡献时,你可能会想到谷歌 DeepMind 的蛋白质折叠程序 AlphaFold

生物学中的人工智能:从人工神经网络到 AlphaFold

Artificial Intelligence in Biology: From Artificial Neural Networks to AlphaFold

利用 AI 模型,科学家可以预测基因表达、设计新蛋白质并创造精准药物。

人工智能蛋白质发现揭开生命起源的秘密

AI Protein Discovery Unlocks Secrets of Life’s Beginning

利用人工智能工具 AlphaFold 的研究揭示了一种启动精子和卵子受精过程的新蛋白质复合物,揭示了成功受精所必需的分子相互作用。基因研究发现了许多参与精子和卵子初次接触的蛋白质。然而,这些蛋白质如何结合或形成的直接证据 [...]

麻省理工学院的研究人员推出了 Boltz-1,这是一种用于预测生物分子结构的完全开源模型

MIT researchers introduce Boltz-1, a fully open-source model for predicting biomolecular structures

由于 AlphaFold3 等模型仅限于学术研究,该团队建立了一个等效的替代方案,以更广泛地鼓励创新。

揭示 AlphaFold 以预测大型蛋白质复合物

Unmasking AlphaFold to predict large protein complexes

Claudio Mirabello 和 Björn Wallner 进一步开发了 AlphaFold。它现在可以从实验和部分数据中获取信息,并预测非常大且复杂的蛋白质结构。摄影师:Thor Balkhed Anders Törneholm 在所有生物体中,都有大量调节细胞功能的蛋白质。基本上,发生的一切 […]

MassiveFold:可定制版本的 AlphaFold 将蛋白质结构预测时间从数月缩短至数小时

MassiveFold: Customizable version of AlphaFold reduces protein structure prediction time from months to hours

来自法国里尔大学、瑞典林雪平大学和合作机构的科学家推出了 MassiveFold,这是 AlphaFold 的新版本,可将蛋白质结构预测的计算时间从数月缩短至数小时。

每日剂量:谷歌 DeepMind 延迟发布 AlphaFold3 代码;研究警告传播卡巴培南耐药性 CRAB 菌株。

DAILY DOSE: Google DeepMind Releases AlphaFold3 Code After Delay; Study Warns of Spreading Carbapenem-Resistant CRAB Strain.

DeepMind 在受到批评后发布了 AlphaFold3 的完整代码,而新的 CRAB 菌株引发担忧,特朗普的政策威胁到环境进步。文章《每日剂量:谷歌 DeepMind 延迟发布 AlphaFold3 代码;研究警告传播耐卡巴培南 CRAB 菌株。》首次出现在《科学询问者》上。

使用域百科全书探索蛋白质宇宙的结构多样性 | 科学

Exploring structural diversity across the protein universe with The Encyclopedia of Domains | Science

AlphaFold 蛋白质结构数据库 (AFDB) 包含超过 2.14 亿个由域组成的预测蛋白质结构,这些域是存在于多个结构和功能环境中的独立折叠单元。识别域可以启用......

如果没有这种古老的分子钥匙,精子就无法解锁卵子

Sperm Can’t Unlock an Egg Without This Ancient Molecular Key

研究人员利用谷歌的 AlphaFold 识别出三种精子蛋白束,它们似乎使有性生殖成为可能。

Demis Hassabis 和 John Jumper 荣获诺贝尔化学奖

Demis Hassabis & John Jumper awarded Nobel Prize in Chemistry

该奖项表彰了他们开发 AlphaFold 的工作,AlphaFold 是一种突破性的人工智能系统,可以根据蛋白质的氨基酸序列预测其 3D 结构。

Demis Hassabis和John Jumper授予诺贝尔化学奖

Demis Hassabis & John Jumper awarded Nobel Prize in Chemistry

该奖项认可了他们开发AlphaFold的工作,这是一种开创性的AI系统,可预测其氨基酸序列中蛋白质的3D结构。