剑桥大学的研究团队创新地提出 AlphaFold-Metainference 方法，巧妙地将 AlphaFold 预测的距离信息作为分子动力学模拟中的约束条件，成功构建了无序蛋白质和含无序区域蛋白质的结构集合。 自 2018 年底 AlphaFold 横空出世以来，蛋白质结构预测领域在 AI 的加持下可谓是 ...

自DeepMind推出AlphaFold以来，已有许多科学家使用AlphaFold来预测蛋白质结构，也有不少科学家表示，这个人工智能系统给他们的科研工作带来了极大的帮助。 但光彩的背后少不了阴影，有研究对AlphaFold的准确性提出了质疑，认为预测出来的一些蛋白质并无用处。

11月25日，Demis Hassabis、John Jumper等人代表AlphaFold团队发文，回顾AlphaFold问世五年来对科学界的影响 自2020年以来，AlphaFold加速了科学研究的步伐，推动了全球生物学发现的浪潮。这一成就已于2024年获得诺贝尔化学奖的认可。 解决50年来的重大挑战 五年前，AlphaFold ...

近日，Google DeepMind 创始人、诺奖得主Demis Hassabis在接受《60 Minutes》的采访时提到，DeepMind的蛋白质预构成式AlphaFold仅一年时间就能绘制超过2亿个结构图。 这是一个十分惊人具象的进展！因为在没有 AI 加持的年代，人类绘制每一个结构图都需要数年的时间。

在生物学研究中，蛋白质结构解析困难重重，传统方法耗时且有局限性。研究人员围绕 AlphaFold 展开研究，开发系列工具。结果是使非生物信息学背景人员也能使用，助力揭示蛋白质奥秘。意义在于推动微生物学等多学科发展。 在生命科学的微观世界里，蛋白质 ...

AlphaFold arrived as a technical moonshot that suddenly made protein structures feel like software rather than secrets of ...

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正值AlphaFold问世五周年，其设计者、也是凭借AlphaFold获得诺贝尔化学奖的John Jumper公开表示： AlphaFold的下一步是与大模型融合。 不过具体方法并没有透露，或许已有所思路，甚至已经在进程之中。 五年期间，AlphaFold已经帮助全球300多万研究人员，预测了数亿种 ...