11月1日，谷歌旗下的AI研究机构DeepMind在官网发布蛋白质结构预测模型 AlphaFold的最新技术进展：已显著提升了预测准确性，并将覆盖范围从蛋白质扩展至其他生物分子，包括配体（小分子）。

AlphaFold可以对蛋白质数据库 (PDB) 中的几乎所有分子进行预测，包括配体、蛋白质、核酸（DNA 和 RNA）以及含有翻译后修饰(PTM) 的分子，达到原子精度实验室级别水准，这对于医药研究至关重要。AlphaFold DB提供超过2亿个蛋白质结构预测的开放访问，以加速科学研究。

  • 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》

Alphafold蛋白质结构数据库：https://alphafold.ebi.ac.uk/ 

官网内容

https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/a-glimpse-of-the-next-generation-of-alphafold/alphafold_latest_oct2023.pdf

AlphaFold是由DeepMind开发的人工智能系统，从氨基酸序列预测蛋白质的3D结构。它定期实现与实验竞争的准确性。

 

DeepMind和EMBL的欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）合作创建了AlphaFold DB，以使科学界免费获得这些预测。最新数据库版本包含超过2亿个条目，广泛覆盖UniProt（蛋白质序列和注释的标准存储库）。我们为人类蛋白质组和47个对研究和全球健康很重要的其他关键生物体提供单独下载。我们还为UniProt（Swiss-Prot）的手动策划子集提供下载。

下载地址：https://alphafold.ebi.ac.uk/download