【下一代AlphaFold模型的关键进展】
- 最新模型可以生成蛋白质数据库中近乎所有分子的预测，频繁达到原子精度。
- 在配体、蛋白质、核酸和转录后修饰等多个关键生物分子类中，准确度有显著提升。
- 与AlphaFold 2.3相比，在一些与药物发现相关的蛋白结构预测问题上表现更好。
- 在不需要参考蛋白质结构的情况下，超过了当前蛋白-配体结构预测的最佳对接方法。
- 可以联合建模蛋白质与配体、核酸以及转录后修饰的结构，为检查基本生物学提供了更快更准的工具。
- 解锁了对人体分子机的建模，展示了AI在加速科学探索方面的潜力。
《A glimpse of the next generation of AlphaFold - Google DeepMind》 https://deepmind.google/discover/blog/a-glimpse-of-the-next-generation-of-alphafold/ #机器学习#