中文单页面网站模板,wordpress博客模版,东莞最穷的三个镇,crm办公系统来源#xff1a;量子位 | 公众号 QbitAI明敏 发自 凹非寺全世界几乎所有已知蛋白质结构#xff0c;都被AlphaFold预测出来了#xff01;在预测出人类98.2%蛋白质一年后#xff0c;DeepMind的重磅成果再次引爆学术界。包括植物、细菌、真菌在内的100万个物种、2.14亿个蛋白质… 来源量子位 | 公众号 QbitAI明敏 发自 凹非寺全世界几乎所有已知蛋白质结构都被AlphaFold预测出来了在预测出人类98.2%蛋白质一年后DeepMind的重磅成果再次引爆学术界。包括植物、细菌、真菌在内的100万个物种、2.14亿个蛋白质结构现在都增加到了数据集中。其中80%结构的可信度达到了足以支撑研究实验的水平更有35%达到了高置信度。而且这些数据全部免费开放DeepMind表示以后查找蛋白质结构会像使用搜索引擎一样简单。创始人哈撒比斯发推激动地说这是我们给全人类的一份礼物。整个科研圈也再次被点燃网友纷纷表示难以置信感谢开放数据集难以想象这会为药物研发带来什么像用搜索引擎一样查找蛋白质这次数据集更新主要增加了植物、细菌、动物和其他生物的蛋白质结构。去年7月AlphaFold数据集发布了人类98.5%的蛋白质结构以及包含大肠杆菌、果蝇、小鼠等20个科研常用生物的蛋白质组数据。数据集规模从之前的35万个蛋白质结构一下子提升到了大约2.14亿个。DeepMind创始人哈撒比斯表示这基本上可以说是“整个蛋白质宇宙”了。这意味着更多领域的研究可以被大幅提速。斯克里普斯研究转化所创始人Eric Topol表示过去确定蛋白质3D结构往往需要数月或数年而现在只用几秒钟。要知道蛋白质作为生命活动的基石其相关研究对药物研发、疾病攻克、食品工程、农业、工业等领域都有重要影响。但是蛋白质的研究却非常复杂。因为其功能由结构决定而其3D结构又是由氨基酸以脱水缩合的方式组成多肽链多肽链再盘曲折叠而成。也就是说即使科学家们已知了蛋白质的氨基酸序列可能的3D结构情况仍旧非常多。假设一个蛋白质由100个氨基酸序列组成那么它可能的3D结构情况将多达2的100次方个。过去很长一段时间里蛋白质预测工作主要通过科学家手动完成比如施一公院士就是用冷冻电镜预测蛋白质结构的顶级专家。计算机虽然也能预测蛋白质结构但是其准确性始终不高。而这一局面随着AlphaFold2的诞生后开始发生变化。2020年12月AlphaFold2在CASP14蛋白质结构预测比赛中的成绩达到了史无前例的92.4/100。和蛋白质真实结构之间只差一个原子的宽度真正解决了蛋白质折叠的问题。在此半年后DeepMind先后开源AlphaFold2、AlphaFold数据集可谓是在学术圈扔下了一记重磅炸弹。2021年底Nature将AlphaFold2预测人类98.5%的蛋白质并开源数据库列入年度十大科学事件。项目领队John Jumper也因此入选年度十大人物。已有50多万学者访问过数据库DeepMind最新公布数据显示目前全球已经有190多个国家/地区、50多万名研究人员访问过AlphaFold数据集。而学者们利用AlphaFold开展研究的成果也已经开始显现。最近发表在Science上的一篇研究表明他们利用AlphaFold拼出了核孔复合体。这个结构由数百个蛋白质组成控制着细胞核的物质进出其相关研究是生物领域内的重点课题。在AlphaFold的辅助下该团队预测出了这一结构中一些未知区域。△黄色部分表示新预测结构DNDi被忽视疾病药物开发组织也曾表示AlphaFold2推动了他们在热带疾病药物开发方面的研究。朴茨茅斯大学酶创新中心CEI则利用AlphaFold2开发一些新的酶可以用来降解污染环境的一次性塑料。此外过去一年来不少学术机构都在开展AlphaFold的相关研究以使得这一工具能够让更多学者便捷使用。前不久哥伦比亚大学发布了首个AlphaFold2完整复刻版模型采用PyTorch框架。与此同时计算生物行业也成为了人们关注的焦点不少公司都在推出相关业务。或许正如网友所说世界正在因此而改变。参考链接[1]https://www.deepmind.com/blog/alphafold-reveals-the-structure-of-the-protein-universe[2]https://news.ycombinator.com/item?id32262856[3]https://www.nature.com/articles/d41586-022-02083-2未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市大脑研究计划构建互联网城市大脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
