Alphafold 3：預測所有生命分子的結構和相互作用
在每個植物，動物和人類細胞中，都有一個繁華的分子機器世界。這些機器由蛋白質，DNA和其他分子組成，不單獨操作。只有通過了解他們在無數組合中的互動，我們才能真正掌握生活過程的本質。
在《自然 *》上發表的最新論文中，我們揭示了Alphafold 3，這是一個開創性的模型，該模型可預測所有生命分子的結構和相互作用，其精度前所未有。當蛋白質與其他分子類型相互作用時，Alphafold 3至少比現有方法提高了50％。對於某些關鍵互動，我們甚至將預測的準確性翻了一番。
我們對Alphafold 3的潛力徹底改變了我們對生物學的理解並加速藥物發現的潛力。現在，科學家可以通過我們新推出的Alphafold Server免費使用大多數功能，這是一種用戶友好的研究工具。同構實驗室已經與製藥公司合作，將Alphafold 3應用於現實世界的藥物設計挑戰，旨在開發可能改變生活的新治療方法。
Alphafold 3建立在Alphafold 2的成功之上，Alphafold 2在2020年轉化了蛋白質結構預測。從那時起，全世界數百萬的研究人員都使用Alphafold 2在瘧疾疫苗，癌症治療和酶設計等領域取得突破。 Alphafold被引用了20,000多次，並獲得了許多獎項，包括生命科學的突破獎。借助Alphafold 3，我們將重點從蛋白質範圍擴大到各種生物分子，為更具開創性的科學開闢了可能性，從開發可持續材料和彈性作物到加快藥物設計和基因組學研究。
7PNM-普通冷病毒的尖峰蛋白（冠狀病毒OC43）：冷病毒的峰值蛋白（藍色）的α3結構預測，因為它與抗體（綠松石）和簡單醣（黃色）相互作用時，與真實的結構（灰色）完全匹配（灰色）。動畫顯示了蛋白質與抗體相互作用，然後顯示糖。促進我們對這種免疫系統過程的了解有助於更好地理解冠狀病毒，包括Covid-19，從而增加了改善治療方法的可能性。 Alphafold 3如何揭示生命的分子------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
給定分子列表，AlphaFold 3產生了關節3D結構，顯示它們如何結合在一起。它可以模擬大型生物分子，例如蛋白質，DNA和RNA，以及較小的分子或配體，其中包括許多藥物。另外，Alphafold 3可以預測這些分子的化學修飾，這對於細胞的健康功能至關重要，如果破壞，可能導致疾病。
Alphafold 3的實力源於其先進的建築和培訓，現在涵蓋了人生的所有分子。它的核心是我們Evoformer模塊的增強版本，這是為Alphafold 2的成功提供動力的深度學習體系結構。處理輸入後，AlphaFold 3使用類似於AI圖像發生器中的擴散網絡來組裝其預測。該過程始於原子云，然後逐漸將其精製成最準確的分子結構。
Alphafold 3對分子相互作用的預測比任何現有系統都更準確。作為一個從整體計算整個分子復合物的單個模型，它是獨特的定位，可以統一科學見解。
7R6R- DNA結合蛋白：Alphafold 3的預測，該分子復合物具有與DNA雙螺旋結合的蛋白（藍色）（藍色）（粉紅色）的近距離匹配，與通過刺激實驗（灰色）發現的真實分子結構（灰色）近乎完美匹配。同構實驗室的領先藥物發現------------------------------------------------------------------------------------------
Alphafold 3通過預測藥物中常用的分子（例如配體和抗體）如何與蛋白質相互作用來影響人類健康和疾病，從而開闢了藥物設計的新可能性。
Alphafold 3在預測類似藥物的相互作用方面達到了無與倫比的精度，包括蛋白質如何與配體結合以及抗體如何與靶蛋白相互作用。它比PoseBusters基准上最好的傳統方法準確50％，並且不需要任何結構信息即可開始。這使AlphaFold 3成為第一個超過物理分子結構預測工具的AI系統。了解抗體蛋白結合對於對人類免疫反應的見解以及設計新抗體在醫學中越來越重要的新抗體至關重要。
同構實驗室正在使用Alphafold 3以及其他內部AI模型，以增強內部項目的藥物設計和與藥物合作夥伴的合作。這種方法有助於我們解決新的疾病目標，並找到創新的方法來解決以前無法實現的現有疾病。
Alphafold服務器：免費且易於使用的研究工具---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 8AW3- RNA修飾蛋白質：Alphafold 3的預測，具有蛋白質（藍色），一條RNA（紫色）和兩個離子（黃色）與真實結構（灰色）緊密匹配。該複合物與其他蛋白質的創造有關，這是一種對生命和健康基礎的細胞過程。 Google DeepMind新推出的Alphafold Server是世界上最準確的工具，用於預測蛋白質如何與細胞中的其他分子相互作用。這是一個免費的平台，可供全球科學家進行非商業研究。只需單擊幾下，生物學家就可以使用Alphafold 3來建模由蛋白質，DNA，RNA以及配體，離子和化學修飾的選擇組成的結構。
Alphafold服務器可幫助科學家生成新的假設，以在實驗室進行測試，加快其研究並促進創新。我們的平台使研究人員可以輕鬆地創建預測，無論他們訪問計算資源或機器學習方面的專業知識。
實驗蛋白質結構預測可能需要博士學位的時間，並且要花費一筆錢。我們以前的模型Alphafold 2已被用來預測數億個結構，該任務將在當前的實驗結構生物學速度下花費數億個研究人員年。
負責任地分享Alphafold 3的力量-----------------------------------------------------------------------------------每個Alphafold發行版，我們的目標是了解該技術的廣泛影響，並與研究和安全社區合作。我們採用科學領導的方法，並進行了徹底的評估，以最大程度地降低潛在風險，同時最大程度地提高生物學和人類的益處。
在我們為Alphafold 2進行的磋商的基礎上，我們現在已經與50多個領域專家以及跨生物安全，研究和行業的專家第三方互動，以評估連續Alphafold模型的能力和潛在風險。在啟動Alphafold 3之前，我們還參加了社區範圍的論壇和討論。
Alphafold服務器反映了我們對分享Alphafold的好處的承諾，包括我們免費的2億蛋白質結構數據庫。我們正在與EMBL-EBI擴展免費的Alphafold教育在線課程，並與全球南方的組織合作，為科學家提供他們為採用和研究加快收養和研究所需的工具，尤其是在資金不足的地區（如被忽視的疾病和糧食安全）中。我們將繼續與科學界和決策者合作，以負責任地開發和部署AI技術。
打開AI驅動的細胞生物學的未來-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 7BBV-酶：Alphafold 3對具有酶蛋白（藍色），離子（黃色球體）和簡單醣（黃色）的分子絡合物的預測，以及真實的結構（灰色）。這種酶是在損害各種植物的土壤傳播真菌（Verticillium dahliae）中發現的。對這種酶如何與植物細胞相互作用的洞察力可以幫助研究人員發展更健康，更具彈性的作物。 Alphafold 3使生物世界成為敏銳的焦點。它使科學家可以在跨結構，相互作用和修飾的所有復雜性中看到細胞系統。關於生命分子的這種新觀點揭示了它們的相互聯繫，並幫助我們了解這些連接如何影響生物學功能 - 例如藥物的工作原理，如何產生激素以及DNA修復如何使我們保持健康。
Alphafold 3和我們的免費AlphaFold服務器的影響將在他們如何授權科學家加快生物學和新研究領域的開放問題中加快發現的能力。我們剛剛開始探索Alphafold 3的潛力，我們很高興看到未來的效果。
2024年11月11日更新：截至2024年11月，我們發布了Alphafold 3模型代碼和權重，以幫助您推進研究。了解有關AlphaFold工具的更多信息。
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評論 (35)
0/200
![DanielWalker]()
DanielWalker
2025-04-10 08:00:00
AlphaFold 3 is mind-blowing! It's like having a super microscope that lets you peek into the secret life of molecules. The way it predicts structures and interactions is just unreal. Can't wait to see how this will revolutionize biology and medicine. Keep pushing the boundaries, team!
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![WilliamYoung]()
WilliamYoung
2025-04-10 08:00:00
アルファフォールド3は驚異的です！分子の秘密の生活を覗くための超高性能顕微鏡を持っているようなものです。構造と相互作用を予測する方法は本当に非現実的です。これが生物学や医学をどう革命するか楽しみです。限界を押し広げ続けてください、チーム！
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![GeorgeTaylor]()
GeorgeTaylor
2025-04-10 08:00:00
알파폴드3는 정말 놀랍습니다! 분자의 비밀 생활을 들여다볼 수 있는 초고성능 현미경을 가지고 있는 것 같아요. 구조와 상호작용을 예측하는 방법이 정말 비현실적이에요. 이것이 생물학과 의학을 어떻게 혁신할지 기대됩니다. 한계를 계속 넓혀가세요, 팀!
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![NicholasNelson]()
NicholasNelson
2025-04-10 08:00:00
O AlphaFold 3 é de tirar o fôlego! É como ter um super microscópio que permite espiar a vida secreta das moléculas. A maneira como ele prevê estruturas e interações é simplesmente irreal. Mal posso esperar para ver como isso vai revolucionar a biologia e a medicina. Continue empurrando os limites, equipe!
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![PeterMartinez]()
PeterMartinez
2025-04-10 08:00:00
¡AlphaFold 3 es impresionante! Es como tener un super microscopio que te permite espiar la vida secreta de las moléculas. La forma en que predice estructuras e interacciones es simplemente irreal. No puedo esperar para ver cómo esto revolucionará la biología y la medicina. ¡Sigan empujando los límites, equipo!
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![JustinMitchell]()
JustinMitchell
2025-04-13 08:00:00
AlphaFold 3 is mind-blowing! It's like having a microscope into the molecular world. I love how it predicts the structures and interactions of all life molecules. Only downside? Sometimes it's a bit too complex for me to fully understand. Still, a must-have for anyone into biology!
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在每個植物，動物和人類細胞中，都有一個繁華的分子機器世界。這些機器由蛋白質，DNA和其他分子組成，不單獨操作。只有通過了解他們在無數組合中的互動，我們才能真正掌握生活過程的本質。
在《自然 *》上發表的最新論文中，我們揭示了Alphafold 3，這是一個開創性的模型，該模型可預測所有生命分子的結構和相互作用，其精度前所未有。當蛋白質與其他分子類型相互作用時，Alphafold 3至少比現有方法提高了50％。對於某些關鍵互動，我們甚至將預測的準確性翻了一番。
我們對Alphafold 3的潛力徹底改變了我們對生物學的理解並加速藥物發現的潛力。現在，科學家可以通過我們新推出的Alphafold Server免費使用大多數功能，這是一種用戶友好的研究工具。同構實驗室已經與製藥公司合作，將Alphafold 3應用於現實世界的藥物設計挑戰，旨在開發可能改變生活的新治療方法。
Alphafold 3建立在Alphafold 2的成功之上，Alphafold 2在2020年轉化了蛋白質結構預測。從那時起，全世界數百萬的研究人員都使用Alphafold 2在瘧疾疫苗，癌症治療和酶設計等領域取得突破。 Alphafold被引用了20,000多次，並獲得了許多獎項，包括生命科學的突破獎。借助Alphafold 3，我們將重點從蛋白質範圍擴大到各種生物分子，為更具開創性的科學開闢了可能性，從開發可持續材料和彈性作物到加快藥物設計和基因組學研究。
Alphafold 3如何揭示生命的分子------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
給定分子列表，AlphaFold 3產生了關節3D結構，顯示它們如何結合在一起。它可以模擬大型生物分子，例如蛋白質，DNA和RNA，以及較小的分子或配體，其中包括許多藥物。另外，Alphafold 3可以預測這些分子的化學修飾，這對於細胞的健康功能至關重要，如果破壞，可能導致疾病。
Alphafold 3的實力源於其先進的建築和培訓，現在涵蓋了人生的所有分子。它的核心是我們Evoformer模塊的增強版本，這是為Alphafold 2的成功提供動力的深度學習體系結構。處理輸入後，AlphaFold 3使用類似於AI圖像發生器中的擴散網絡來組裝其預測。該過程始於原子云，然後逐漸將其精製成最準確的分子結構。
Alphafold 3對分子相互作用的預測比任何現有系統都更準確。作為一個從整體計算整個分子復合物的單個模型，它是獨特的定位，可以統一科學見解。
同構實驗室的領先藥物發現------------------------------------------------------------------------------------------
Alphafold 3通過預測藥物中常用的分子（例如配體和抗體）如何與蛋白質相互作用來影響人類健康和疾病，從而開闢了藥物設計的新可能性。
Alphafold 3在預測類似藥物的相互作用方面達到了無與倫比的精度，包括蛋白質如何與配體結合以及抗體如何與靶蛋白相互作用。它比PoseBusters基准上最好的傳統方法準確50％，並且不需要任何結構信息即可開始。這使AlphaFold 3成為第一個超過物理分子結構預測工具的AI系統。了解抗體蛋白結合對於對人類免疫反應的見解以及設計新抗體在醫學中越來越重要的新抗體至關重要。
同構實驗室正在使用Alphafold 3以及其他內部AI模型，以增強內部項目的藥物設計和與藥物合作夥伴的合作。這種方法有助於我們解決新的疾病目標，並找到創新的方法來解決以前無法實現的現有疾病。
Alphafold服務器：免費且易於使用的研究工具---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Google DeepMind新推出的Alphafold Server是世界上最準確的工具，用於預測蛋白質如何與細胞中的其他分子相互作用。這是一個免費的平台，可供全球科學家進行非商業研究。只需單擊幾下，生物學家就可以使用Alphafold 3來建模由蛋白質，DNA，RNA以及配體，離子和化學修飾的選擇組成的結構。 Alphafold服務器可幫助科學家生成新的假設，以在實驗室進行測試，加快其研究並促進創新。我們的平台使研究人員可以輕鬆地創建預測，無論他們訪問計算資源或機器學習方面的專業知識。 實驗蛋白質結構預測可能需要博士學位的時間，並且要花費一筆錢。我們以前的模型Alphafold 2已被用來預測數億個結構，該任務將在當前的實驗結構生物學速度下花費數億個研究人員年。 每個Alphafold發行版，我們的目標是了解該技術的廣泛影響，並與研究和安全社區合作。我們採用科學領導的方法，並進行了徹底的評估，以最大程度地降低潛在風險，同時最大程度地提高生物學和人類的益處。 在我們為Alphafold 2進行的磋商的基礎上，我們現在已經與50多個領域專家以及跨生物安全，研究和行業的專家第三方互動，以評估連續Alphafold模型的能力和潛在風險。在啟動Alphafold 3之前，我們還參加了社區範圍的論壇和討論。 Alphafold服務器反映了我們對分享Alphafold的好處的承諾，包括我們免費的2億蛋白質結構數據庫。我們正在與EMBL-EBI擴展免費的Alphafold教育在線課程，並與全球南方的組織合作，為科學家提供他們為採用和研究加快收養和研究所需的工具，尤其是在資金不足的地區（如被忽視的疾病和糧食安全）中。我們將繼續與科學界和決策者合作，以負責任地開發和部署AI技術。 打開AI驅動的細胞生物學的未來-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Alphafold 3使生物世界成為敏銳的焦點。它使科學家可以在跨結構，相互作用和修飾的所有復雜性中看到細胞系統。關於生命分子的這種新觀點揭示了它們的相互聯繫，並幫助我們了解這些連接如何影響生物學功能 - 例如藥物的工作原理，如何產生激素以及DNA修復如何使我們保持健康。 Alphafold 3和我們的免費AlphaFold服務器的影響將在他們如何授權科學家加快生物學和新研究領域的開放問題中加快發現的能力。我們剛剛開始探索Alphafold 3的潛力，我們很高興看到未來的效果。 2024年11月11日更新：截至2024年11月，我們發布了Alphafold 3模型代碼和權重，以幫助您推進研究。了解有關AlphaFold工具的更多信息。
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Chiến Dịch Đầu Tư Mới Của Google Vào AI: Một Sự Điều Chỉnh Chiến Lược Trước Sự Giám Sát Của Cơ Quan Quản LýThông báo gần đây của Google về Quỹ Tương Lai AI đánh dấu một bước đi dũn
2025-04-10 08:00:00
AlphaFold 3 is mind-blowing! It's like having a super microscope that lets you peek into the secret life of molecules. The way it predicts structures and interactions is just unreal. Can't wait to see how this will revolutionize biology and medicine. Keep pushing the boundaries, team!
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アルファフォールド3は驚異的です！分子の秘密の生活を覗くための超高性能顕微鏡を持っているようなものです。構造と相互作用を予測する方法は本当に非現実的です。これが生物学や医学をどう革命するか楽しみです。限界を押し広げ続けてください、チーム！
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2025-04-10 08:00:00
알파폴드3는 정말 놀랍습니다! 분자의 비밀 생활을 들여다볼 수 있는 초고성능 현미경을 가지고 있는 것 같아요. 구조와 상호작용을 예측하는 방법이 정말 비현실적이에요. 이것이 생물학과 의학을 어떻게 혁신할지 기대됩니다. 한계를 계속 넓혀가세요, 팀!
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2025-04-10 08:00:00
O AlphaFold 3 é de tirar o fôlego! É como ter um super microscópio que permite espiar a vida secreta das moléculas. A maneira como ele prevê estruturas e interações é simplesmente irreal. Mal posso esperar para ver como isso vai revolucionar a biologia e a medicina. Continue empurrando os limites, equipe!
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2025-04-10 08:00:00
¡AlphaFold 3 es impresionante! Es como tener un super microscopio que te permite espiar la vida secreta de las moléculas. La forma en que predice estructuras e interacciones es simplemente irreal. No puedo esperar para ver cómo esto revolucionará la biología y la medicina. ¡Sigan empujando los límites, equipo!
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2025-04-13 08:00:00
AlphaFold 3 is mind-blowing! It's like having a microscope into the molecular world. I love how it predicts the structures and interactions of all life molecules. Only downside? Sometimes it's a bit too complex for me to fully understand. Still, a must-have for anyone into biology!
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