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诺贝尔奖是 AI 发展的里程碑时刻！DeepMind 联创 Hassabis 获奖后最新专访
今年的诺奖将物理和化学两个领域的奖项都颁给了 AI 成果，这究竟代表着怎样的含义，又会产生怎样的影响？ Demis Hassabis 在本次专访中提出了自己的见解。 10 月，DeepMind 联合创始人兼 CEO Demis Hassabis 凭借 AlphaFold 成为了诺贝尔化学奖的三位共同获奖者之一。- 3
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诺奖 AI“AlphaFold”破解受精之谜：揭秘精卵相遇生命“火花”点燃瞬间
精子和卵子结合第一瞬间，会发生什么？AlphaFold 竟揭晓了答案。它成功预测出，三种精子蛋白质相互作用的复合物，成为生命孕育的关键所在。- 4
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预测蛋白质-DNA结合特异性，南加州大学团队开发几何深度学习新方法
编辑 | 萝卜皮预测蛋白质-DNA 结合特异性是一项具有挑战性但又至关重要的任务，有助于理解基因调控。蛋白质-DNA 复合物通常与选定的 DNA 靶位结合，而蛋白质则以不同程度的结合特异性与广泛的 DNA 序列结合。这些信息无法在单一结构中直接获取。为了获取这些信息，南加州大学（University of Southern California）和华盛顿大学（University of Washi…- 5
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效果超AlphaFold系列，量子估计方式用于蛋白质布局预计
编辑 | 白菜叶虽然 AlphaFold 等深度学习方式在估计机蛋白质布局预计领域取得了不错的成绩，但该领域的研讨仍然是生物医学研讨中一个具有挑战性的题目。随着量子估计的快速发展，人们自然会问：量子估计机是否能为办理这一题目提供一些帮助。然而，确定适合量子优势的特定题目实例，以及评估所需的量子资源同样具有挑战性。在这里，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）和 IBM Quantum 的…- 6
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Nature回应：为什么在没有代码的情况下公布AlphaFold3？
编纂 | 枯叶蝶近期，AlphaFold3 在《Nature》杂志公布，但是它没有开源，因此引来了学界的一些争议。《Nature》官方对此做出了回应，以下为回应内容。蛋白质结构预计算法 AlphaFold 的最新迭代自公布以来，引起了人们的极大兴趣。2024 年 5 月上旬，《Nature》杂志上宣布了一篇论文，介绍了 AlphaFold3。与其前身 AlphaFold2 不同，AlphaFold…- 7
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AI 猜测所有生命份子，google AlphaFold 3 模型登 Nature：欲颠覆生物学
google DeepMind 公司近日推出了 AlphaFold 3，通过猜测所有生命份子是如何相互作用的，加速探求新药和探索新的医治格式，医治癌症、帕金森氏症、疟疾、肺结核等疾病。IT之家从报道中获悉，AlphaFold 3 可能猜测人体每个细胞份子的复杂形状，以及如何相互连接，以及其中最小的变化如何影响可能导致疾病的生物功能。科学家和医学专家希望借助 AlphaFold 3，深入研究抗体和药…- 7
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更高准确性，覆盖蛋白、核酸、复合物等更多份子，DeepMind发布AlphaFold新版本
编辑 | ScienceAI自 2020 年发布以来，AlphaFold 彻底改变了人们对蛋白质及其相互作用的了解方式。Google DeepMind 和 Isomorphic Labs 一直在共同努力，为更强大的 AI 模型奠定基础，将覆盖范围从蛋白质扩张到全方位的生物相关份子。2023 年 10 月 31 日，该钻研团队分享了下一代 AlphaFold 的最新进展。其最新的模型现在可以对蛋白质…- 3
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