AlphaFold 3:生命分子结构预测的革命性进展

AI前沿2周前发布 wanglu852
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AlphaFold 3的主要创新点是什么?

AlphaFold 3的最大创新之一是采用了AI绘画中常见的去噪扩散模型,直接生成每个原子的3D坐标,从而以前所未有的精度预测所有生命分子的结构和相互作用。

AlphaFold 3的预测准确度如何?

AlphaFold 3在不输入任何结构信息的情况下,预测准确度比现有方法提高了50%,对于部分相互作用类别甚至提高了1倍。这使得AlphaFold 3成为首个超越基于真实生物分子结构预测工具的AI系统。

AlphaFold 3如何改进其架构和训练过程?

AlphaFold 3在架构和训练过程上有很大改进,包括简化遗传特征编码器(MSA module),引入成对残基关系编码器(Pairformer),以及改变结构生成器的工作方式,直接预测原子坐标。此外,还引入了一种新的交叉蒸馏方法,通过AlphaFold-Multimer v2预测的结构数据来丰富训练数据。

AlphaFold 3在哪些方面展现了惊人的泛化能力?

AlphaFold 3即便在训练数据极度匮乏的领域,也展现出了惊人的泛化能力。例如,在CASP15的RNA预测任务中,它在10个公开靶点上的平均表现超过了专门的RNA结构预测模型,尽管几乎没有RNA训练数据。

AlphaFold 3存在哪些局限性?

AlphaFold 3并非完美无缺,例如在对映异构、自相互作用等方面存在一定局限性。此外,它目前专注的是分子结构的静态预测,对动力学行为的刻画还不够。对人工合成分子的适用性也有待考证。

AlphaFold 3的商业化进展如何?

2021年AlphaFold一代推出后,谷歌DeepMind积极为其寻找商业化途径,并成立了Isomorhpic Labs公司。虽然以谷歌DeepMind的名义新推出了免费的AlphaFold Server,但科学家对AlphaFold 3服务器的访问是有限的。Isomorphic Labs正在使用AlphaFold3通过自己的管道或与其他制药公司合作开发药物。

个人感悟

AlphaFold 3的推出无疑是生命科学领域的一大突破,它不仅提高了预测精度,还扩展了预测范围,展现了AI在复杂生命系统建模中的巨大潜力。尽管存在一些局限性,但其革命性的进步,无疑为理解生命过程提供了强有力的工具。同时,其商业化的尝试也预示着AI技术在生物医药领域的广泛应用前景。

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