时隔半年,AlphaFold3正式开源!
昨晚(美东时间11月11日),Google DeepMind宣布了一个重磅消息, 其最新版AI蛋白质结构预测工具 AlphaFold3正式开源 。 经过六个月的等待,科学家们终于可以下载AlphaFold3的软件代码,并将这一AI工具用于非商业应用程序。 AlphaFold3的完全开放,为科学界带来了前所未有的机遇。
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2024诺奖技术!AlphaFold3源代码公开发布
今日, 谷歌 DeepMind公司在GitHub上公布了其新一代人工智能(AI)平台AlphaFold3的源代码,让全球的科研人员可以下载这一工具,用于非商业化应用。 AlphaFold3是该公司利用人工智能预测蛋白结构的AlphaFold平台的新一代版本,它不但能够根据氨基酸序列预测蛋白结构,还可以预测蛋白质与其它生物分子(包括DNA、RNA等)相互作用产生的复合体的结构。 值得一提的是,DeepMind公司的Demis Hassabis博士和John Jumper博士因为开发AlphaFold解决蛋白质结构预测方面的贡献,今年获得了 诺贝尔化学奖 。
药明康德
2024年诺贝尔奖:AlphaFold3,引领药物研发新革命
2024年10月9日 ,谷歌DeepMind的 Demis Hassabis、 John Jumpe 因对蛋白质结构的预测,与蛋白质设计先驱 DavidBaker 分享了2024年诺贝尔化学奖。 2021年, DeepMind推出了 AlphaFold2 ,其能够根据氨基酸序列来准确预测蛋白质的三维结构。 2024年5月9日, Demis Hassabis、 John Jumpe 等人 在 Nature 期刊发表了题为: Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 的研究论文 。
重庆派金生物科技有限公司
2024年诺奖技术再升级,AlphaFold3来了!超越蛋白质结构,全面预测蛋白质与所有生命分子相互作用
2021年, DeepMind推出了 AlphaFold2 ,其能够根据氨基酸序列来准确预测蛋白质的三维结构。 AlphaFold2 的出现,引发了蛋白质结构及其相互作用建模领域的一场革命,为蛋白质建模和设计应用提供了广泛的可能。 2024年5月9日, Demis Hassabis、 John Jumpe 等人 在 Nature 期刊发表了题为: Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 的研究论文。
药时代
Nature子刊|AlphaFold3:向解码分子行为和生物计算迈出的一步
在生物科学的广阔领域中,理解生物分子的三维结构及其相互作用是揭示生命奥秘的关键步骤。 近年来,随着人工智能和机器学习的飞速发展,科学家们在这一领域取得了突破性进展。 其中,AlphaFold3的问世尤为引人注目,它不仅能够预测单个生物分子的三维结构,还能准确预测生物分子复合物的结构,为解码分子行为和生物计算提供了强有力的工具。
智药邦