Technical Report of HelixFold3 for Biomolecular Structure Prediction

AlphaFold系列已经以惊人的准确性改变了蛋白质结构预测，通常可以与实验方法匹配。AlphaFold2、AlphaFold-Multimer和最新的AlphaFold3在预测单个蛋白质链、蛋白质复合物和生物分子结构方面取得了重大进展。虽然AlphaFold2和AlphaFold-Multimer是开源的，有助于快速和可靠的预测，但AlphaFold3仍然只能通过有限的在线服务器部分访问，并且没有开源，限制了进一步的发展。为了解决这些挑战，PaddleHelix团队正在开发HelixFold3，旨在复制AlphaFold3的能力。利用先前模型和广泛的数据集的见解，HelixFold3在预测传统配体、核酸和蛋白质的结构方面实现了与AlphaFold3相当的准确性。HelixFold3的初始版本已经在GitHub上作为开源项目发布，供学术研究使用，承诺推进生物分子研究并加速发现。我们还在PaddleHelix网站上提供在线服务，网址为https://paddlehelix.baidu.com/app/all/helixfold3/forecast。

本论文旨在开发一种能够预测蛋白质、核酸和生物分子结构的人工智能模型，以解决生物医学研究中的结构预测难题。

该论文提出了一种名为HelixFold3的人工智能模型，基于前人模型和大量数据集，通过深度学习技术实现了与AlphaFold3相当的结构预测精度。

HelixFold3是一个开源项目，可供学术研究使用。论文使用了大量数据集进行实验，并与其他模型进行了比较。该模型在预测蛋白质、核酸和生物分子结构方面表现出色，具有很高的实用价值和研究意义。

在该领域，最近的相关研究包括AlphaFold2和AlphaFold3等模型的开发。