王炸开源！谷歌开源诺奖化学模型Alphafold-3，一夜改变世界！_老虎社区_美港股上老虎

王炸开源！谷歌开源诺奖化学模型Alphafold-3，一夜改变世界！

华尔街见闻2024-11-12

今天凌晨，谷歌终于开源了万众期待的蛋白质预测模型——AlphaFold-3！上个月，谷歌DeepMind联合创始人兼首席执行官Demis Hassabis能拿下诺贝尔化学奖，靠的就是AlphaFold-3，足以看出这个模型的含金量。全球顶级科学期刊《Nature》也进行了重磅推荐，这将对全球科研领域产生重大影响，生物、化学、医药的科学家们可以在本地部署AlphaFold-3，可以极限缩短新药、...

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爱赚钱的瓜子
·2024-11-13
这才是伟大
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goog
·2024-11-12
马上就遥遥领先世界
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折叠等精确位置和走向，以及三级结构中各个结构域的相对位置和取向。\nAlphaFold 3 在处理复杂结构方面表现出色，能够应对具有大量残基和多种分子组成的生物分子复合物。例如，在预测由数千个残基组成的蛋白质 - 核酸复合物结构时，它可以有效地整合蛋白质和核酸分子的信息，准确地构建出整个复合物的三维结构模型。\n对于具有高度对称性或重复结构单元的复合物，如核小体等，AlphaFold 3 也能够准确地捕捉到其结构特征，包括组蛋白与 DNA 的相互作用、核小体之间的排列方式等。\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n在药物研发领域，AlphaFold 3可以帮助研究人员快速筛选潜在的药物靶点，通过预测靶点蛋白的结构，揭示其可能的活性位点和结合口袋，为药物设计提供重要的结构基础。\n在药物分子设计阶段，AlphaFold 3 能够预测药物分子与靶点蛋白的结合模式，评估药物分子的亲和力和特异性，从而指导药物化学家进行分子优化，提高药物的疗效和安全性。\n同时可以对药物分子与靶点蛋白复合物结构的准确预测，帮助研究人员理解药物作用机制，预测药物的副作用和耐药性机制，为药物研发的各个阶段提供关键的结构信息支持。\n模型架构方面，AlphaFold 3在AlphaFold 2的基础之上进行了重大更新。尤其是引入了Pairformer模块替代原有的Evoformer模块，AlphaFold 3显著减少了多重序列比对（MSA）的处理量，使得模型能够更加专注于学习分子间相互作用的关键特征。\n这一变化不仅提高了计算效率，更重要的是，它赋予了模型更强的泛化能力，使得AlphaFold 3能够在处理各类生物分子时都能保持高水平的准确性。\n\nAlphaFold 3还通过引入扩散模块，直接预测原子坐标的创新设计，进一步增强了模型的功能。传统的结构预测方法往往依赖于氨基酸特定框架或侧链扭转角来进行预测，这在一定程度上限制了模型处理不同分子类型的能力。而AlphaFold 3的扩散模块直接操作于原子坐标层面，采用了一种更加直观且物理上更为合理的建模方式。\n这种方法不仅简化了模型架构，避免了对复杂规则的依赖，还使得AlphaFold 3能够无缝处理各种类型的生物分子，无论是蛋白质、DNA、RNA还是小分子配体，都能提供精准的结构预测结果。\n\n此外，AlphaFold 3在训练方法上也进行了重要的改进。通过采用跨蒸馏技术，AlphaFold 3能够利用由AlphaFold-Multimer v.2.3等高性能模型生成的大规模伪标签数据进行训练。这种策略不仅解决了高质量训练数据不足的问题，还进一步提升了模型的鲁棒性和泛化能力。\n经过这样的训练流程后，AlphaFold 3不仅在标准测试集上表现出色，还能很好地应对那些罕见或复杂的生物分子复合体结构预测任务，显示出其强大的适应性和可靠性。\n\n实验结果表明，经过这样的训练流程后，AlphaFold 3不仅在标准测试集上表现出色，还能很好地应对那些罕见或复杂的生物分子复合体结构预测任务，显示出其强大的适应性和可靠性。\n开源地址：https://github.com/google-deepmind/alphafold3\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n文章来源：AIGC开放社区，原文标题：《王炸开源！谷歌开源诺奖化学模型Alphafold-3，一夜改变世界！》风险提示及免责条款\n\n            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0},"commentList":[{"id":370358161707272,"gmtCreate":1731446690891,"gmtModify":1731446692927,"author":{"id":"3469825833798402","authorId":"3469825833798402","name":"爱赚钱的瓜子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a25f9dd9f0e446d3efad0c87609406f2","vip":1,"crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3469825833798402","authorIdStr":"3469825833798402"},"htmlText":"这才是伟大","listText":"这才是伟大","text":"这才是伟大","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/370358161707272","repostId":2482796086,"repostType":2,"repost":{"id":"2482796086","kind":"news","pubTimestamp":1731371020,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2482796086?lang=&edition=full","pubTime":"2024-11-12 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src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/289806ef-a6db-4e68-bae6-32c5d0987f30.png\"/></p>\n<p>太棒了。迫不及待想看到更高水平的生物模拟。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/cf607ac9-3b10-4127-a57e-68a742d8dd20.png\"/></p>\n<p>谷歌伟大的举措。迫不及待想看看这会对生命科学产生什么影响。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/69aa979b-7677-4aa2-8c5f-42506f15647a.png\"/></p>\n<p>令人难以置信的消息！AlphaFold-3的开源可能会成为科学发现的颠覆者。迫不及待想看到它在蛋白质研究中激发的突破！</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/901f8c4f-b96a-4725-a3ea-cde5d1ecfebc.png\"/></p>\n<p>谷歌能分享这个太棒了！这真的能拯救生命。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/c527cfb5-af3f-4de6-b5e3-abe64aad0e63.png\"/></p>\n<p>谷歌本次开源AlphaFold-3模型非常非常低调，甚至都没有发布一篇新闻，只是在原来文章上进行了一段很小的文字说明：</p>\n<p>2024年11月11日更新，我们已发布了AlphaFold 3的模型代码和权重供学术用途，以帮助推动科学研究。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/84290781-828b-4c63-bd71-fbddefddd23e.png\"/></p>\n<p>AlphaFold-3的主要功能包括，能够对多种生物分子的结构进行预测，涵盖蛋白质、核酸（包括 DNA 和 RNA）、小分子、离子以及修饰残基等几乎所有在蛋白质数据库（PDB）中存在的分子类型。</p>\n<p>在蛋白质结构预测方面，AlphaFold 3 展现出了极高的准确率，在预测蛋白质单体结构时，能够准确地确定蛋白质的三维折叠方式，包括二级结构α - 螺旋、β - 折叠等精确位置和走向，以及三级结构中各个结构域的相对位置和取向。</p>\n<p>AlphaFold 3 在处理复杂结构方面表现出色，能够应对具有大量残基和多种分子组成的生物分子复合物。例如，在预测由数千个残基组成的蛋白质 - 核酸复合物结构时，它可以有效地整合蛋白质和核酸分子的信息，准确地构建出整个复合物的三维结构模型。</p>\n<p>对于具有高度对称性或重复结构单元的复合物，如核小体等，<strong>AlphaFold 3 也能够准确地捕捉到其结构特征，包括组蛋白与 DNA 的相互作用、核小体之间的排列方式等</strong>。</p>\n<div>\n<div>\n<div>\n<div>\n<div>\n<div>\n<div>\n<div>\n<div>\n<div>\n<p>在药物研发领域，AlphaFold 3可以帮助研究人员快速筛选潜在的药物靶点，通过预测靶点蛋白的结构，揭示其可能的活性位点和结合口袋，为药物设计提供重要的结构基础。</p>\n<p>在药物分子设计阶段，AlphaFold 3 能够预测药物分子与靶点蛋白的结合模式，评估药物分子的亲和力和特异性，从而指导药物化学家进行分子优化，提高药物的疗效和安全性。</p>\n<p>同时可以对药物分子与靶点蛋白复合物结构的准确预测，帮助研究人员理解药物作用机制，预测药物的副作用和耐药性机制，为药物研发的各个阶段提供关键的结构信息支持。</p>\n<p>模型架构方面，AlphaFold 3在AlphaFold 2的基础之上进行了重大更新。<strong>尤其是引入了Pairformer模块替代原有的Evoformer模块，AlphaFold 3显著减少了多重序列比对（MSA）的处理量</strong>，使得模型能够更加专注于学习分子间相互作用的关键特征。</p>\n<p>这一变化不仅提高了计算效率，更重要的是，它赋予了模型更强的泛化能力，使得AlphaFold 3能够在处理各类生物分子时都能保持高水平的准确性。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/cfd7cb9a-ab5c-48f8-9407-5a5c8039cdf7.png\"/></p>\n<p>AlphaFold 3还通过引入扩散模块，直接预测原子坐标的创新设计，进一步增强了模型的功能。传统的结构预测方法往往依赖于氨基酸特定框架或侧链扭转角来进行预测，这在一定程度上限制了模型处理不同分子类型的能力。而AlphaFold 3的扩散模块直接操作于原子坐标层面，采用了一种更加直观且物理上更为合理的建模方式。</p>\n<p>这种方法不仅简化了模型架构，避免了对复杂规则的依赖，还使得AlphaFold 3能够无缝处理各种类型的生物分子，无论是蛋白质、DNA、RNA还是小分子配体，都能提供精准的结构预测结果。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/7928ec2b-d3b7-4bd8-9d62-988abed6026a.png\"/></p>\n<p>此外，<strong>AlphaFold 3在训练方法上也进行了重要的改进。通过采用跨蒸馏技术</strong>，AlphaFold 3能够利用由AlphaFold-Multimer v.2.3等高性能模型生成的大规模伪标签数据进行训练。这种策略不仅解决了高质量训练数据不足的问题，还进一步提升了模型的鲁棒性和泛化能力。</p>\n<p>经过这样的训练流程后，AlphaFold 3不仅在标准测试集上表现出色，还能很好地应对那些罕见或复杂的生物分子复合体结构预测任务，显示出其强大的适应性和可靠性。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/795ece19-1f8a-49a8-ab53-9e730cbccda2.png\"/></p>\n<p>实验结果表明，经过这样的训练流程后，AlphaFold 3不仅在标准测试集上表现出色，还能很好地应对那些罕见或复杂的生物分子复合体结构预测任务，显示出其强大的适应性和可靠性。</p>\n<p>开源地址：https://github.com/google-deepmind/alphafold3</p>\n</div>\n</div>\n</div>\n</div>\n</div>\n</div>\n</div>\n</div>\n</div>\n</div>\n<p><span>文章来源：AIGC开放社区，原文标题：《王炸开源！谷歌开源诺奖化学模型Alphafold-3，一夜改变世界！》</span></p><div>风险提示及免责条款</div>\n<div>\n            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。\n          </div>\n</body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta content=\"text/html; charset=utf-8\" http-equiv=\"Content-Type\"/>\n<meta content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\" name=\"viewport\"/>\n<meta content=\"telephone=no,email=no,address=no\" name=\"format-detection\"/>\n<title>王炸开源！谷歌开源诺奖化学模型Alphafold-3，一夜改变世界！</title>\n<style 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展现出了极高的准确率，在预测蛋白质单体结构时，能够准确地确定蛋白质的三维折叠方式，包括二级结构α - 螺旋、β - 折叠等精确位置和走向，以及三级结构中各个结构域的相对位置和取向。\nAlphaFold 3 在处理复杂结构方面表现出色，能够应对具有大量残基和多种分子组成的生物分子复合物。例如，在预测由数千个残基组成的蛋白质 - 核酸复合物结构时，它可以有效地整合蛋白质和核酸分子的信息，准确地构建出整个复合物的三维结构模型。\n对于具有高度对称性或重复结构单元的复合物，如核小体等，AlphaFold 3 也能够准确地捕捉到其结构特征，包括组蛋白与 DNA 的相互作用、核小体之间的排列方式等。\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n在药物研发领域，AlphaFold 3可以帮助研究人员快速筛选潜在的药物靶点，通过预测靶点蛋白的结构，揭示其可能的活性位点和结合口袋，为药物设计提供重要的结构基础。\n在药物分子设计阶段，AlphaFold 3 能够预测药物分子与靶点蛋白的结合模式，评估药物分子的亲和力和特异性，从而指导药物化学家进行分子优化，提高药物的疗效和安全性。\n同时可以对药物分子与靶点蛋白复合物结构的准确预测，帮助研究人员理解药物作用机制，预测药物的副作用和耐药性机制，为药物研发的各个阶段提供关键的结构信息支持。\n模型架构方面，AlphaFold 3在AlphaFold 2的基础之上进行了重大更新。尤其是引入了Pairformer模块替代原有的Evoformer模块，AlphaFold 3显著减少了多重序列比对（MSA）的处理量，使得模型能够更加专注于学习分子间相互作用的关键特征。\n这一变化不仅提高了计算效率，更重要的是，它赋予了模型更强的泛化能力，使得AlphaFold 3能够在处理各类生物分子时都能保持高水平的准确性。\n\nAlphaFold 3还通过引入扩散模块，直接预测原子坐标的创新设计，进一步增强了模型的功能。传统的结构预测方法往往依赖于氨基酸特定框架或侧链扭转角来进行预测，这在一定程度上限制了模型处理不同分子类型的能力。而AlphaFold 3的扩散模块直接操作于原子坐标层面，采用了一种更加直观且物理上更为合理的建模方式。\n这种方法不仅简化了模型架构，避免了对复杂规则的依赖，还使得AlphaFold 3能够无缝处理各种类型的生物分子，无论是蛋白质、DNA、RNA还是小分子配体，都能提供精准的结构预测结果。\n\n此外，AlphaFold 3在训练方法上也进行了重要的改进。通过采用跨蒸馏技术，AlphaFold 3能够利用由AlphaFold-Multimer v.2.3等高性能模型生成的大规模伪标签数据进行训练。这种策略不仅解决了高质量训练数据不足的问题，还进一步提升了模型的鲁棒性和泛化能力。\n经过这样的训练流程后，AlphaFold 3不仅在标准测试集上表现出色，还能很好地应对那些罕见或复杂的生物分子复合体结构预测任务，显示出其强大的适应性和可靠性。\n\n实验结果表明，经过这样的训练流程后，AlphaFold 3不仅在标准测试集上表现出色，还能很好地应对那些罕见或复杂的生物分子复合体结构预测任务，显示出其强大的适应性和可靠性。\n开源地址：https://github.com/google-deepmind/alphafold3\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n文章来源：AIGC开放社区，原文标题：《王炸开源！谷歌开源诺奖化学模型Alphafold-3，一夜改变世界！》风险提示及免责条款\n\n            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展现出了极高的准确率，在预测蛋白质单体结构时，能够准确地确定蛋白质的三维折叠方式，包括二级结构α - 螺旋、β - 折叠等精确位置和走向，以及三级结构中各个结构域的相对位置和取向。</p>\n<p>AlphaFold 3 在处理复杂结构方面表现出色，能够应对具有大量残基和多种分子组成的生物分子复合物。例如，在预测由数千个残基组成的蛋白质 - 核酸复合物结构时，它可以有效地整合蛋白质和核酸分子的信息，准确地构建出整个复合物的三维结构模型。</p>\n<p>对于具有高度对称性或重复结构单元的复合物，如核小体等，<strong>AlphaFold 3 也能够准确地捕捉到其结构特征，包括组蛋白与 DNA 的相互作用、核小体之间的排列方式等</strong>。</p>\n<div>\n<div>\n<div>\n<div>\n<div>\n<div>\n<div>\n<div>\n<div>\n<div>\n<p>在药物研发领域，AlphaFold 3可以帮助研究人员快速筛选潜在的药物靶点，通过预测靶点蛋白的结构，揭示其可能的活性位点和结合口袋，为药物设计提供重要的结构基础。</p>\n<p>在药物分子设计阶段，AlphaFold 3 能够预测药物分子与靶点蛋白的结合模式，评估药物分子的亲和力和特异性，从而指导药物化学家进行分子优化，提高药物的疗效和安全性。</p>\n<p>同时可以对药物分子与靶点蛋白复合物结构的准确预测，帮助研究人员理解药物作用机制，预测药物的副作用和耐药性机制，为药物研发的各个阶段提供关键的结构信息支持。</p>\n<p>模型架构方面，AlphaFold 3在AlphaFold 2的基础之上进行了重大更新。<strong>尤其是引入了Pairformer模块替代原有的Evoformer模块，AlphaFold 3显著减少了多重序列比对（MSA）的处理量</strong>，使得模型能够更加专注于学习分子间相互作用的关键特征。</p>\n<p>这一变化不仅提高了计算效率，更重要的是，它赋予了模型更强的泛化能力，使得AlphaFold 3能够在处理各类生物分子时都能保持高水平的准确性。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/cfd7cb9a-ab5c-48f8-9407-5a5c8039cdf7.png\"/></p>\n<p>AlphaFold 3还通过引入扩散模块，直接预测原子坐标的创新设计，进一步增强了模型的功能。传统的结构预测方法往往依赖于氨基酸特定框架或侧链扭转角来进行预测，这在一定程度上限制了模型处理不同分子类型的能力。而AlphaFold 3的扩散模块直接操作于原子坐标层面，采用了一种更加直观且物理上更为合理的建模方式。</p>\n<p>这种方法不仅简化了模型架构，避免了对复杂规则的依赖，还使得AlphaFold 3能够无缝处理各种类型的生物分子，无论是蛋白质、DNA、RNA还是小分子配体，都能提供精准的结构预测结果。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/7928ec2b-d3b7-4bd8-9d62-988abed6026a.png\"/></p>\n<p>此外，<strong>AlphaFold 3在训练方法上也进行了重要的改进。通过采用跨蒸馏技术</strong>，AlphaFold 3能够利用由AlphaFold-Multimer v.2.3等高性能模型生成的大规模伪标签数据进行训练。这种策略不仅解决了高质量训练数据不足的问题，还进一步提升了模型的鲁棒性和泛化能力。</p>\n<p>经过这样的训练流程后，AlphaFold 3不仅在标准测试集上表现出色，还能很好地应对那些罕见或复杂的生物分子复合体结构预测任务，显示出其强大的适应性和可靠性。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/795ece19-1f8a-49a8-ab53-9e730cbccda2.png\"/></p>\n<p>实验结果表明，经过这样的训练流程后，AlphaFold 3不仅在标准测试集上表现出色，还能很好地应对那些罕见或复杂的生物分子复合体结构预测任务，显示出其强大的适应性和可靠性。</p>\n<p>开源地址：https://github.com/google-deepmind/alphafold3</p>\n</div>\n</div>\n</div>\n</div>\n</div>\n</div>\n</div>\n</div>\n</div>\n</div>\n<p><span>文章来源：AIGC开放社区，原文标题：《王炸开源！谷歌开源诺奖化学模型Alphafold-3，一夜改变世界！》</span></p><div>风险提示及免责条款</div>\n<div>\n            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。\n          </div>\n</body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta content=\"text/html; charset=utf-8\" http-equiv=\"Content-Type\"/>\n<meta content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\" name=\"viewport\"/>\n<meta content=\"telephone=no,email=no,address=no\" name=\"format-detection\"/>\n<title>王炸开源！谷歌开源诺奖化学模型Alphafold-3，一夜改变世界！</title>\n<style 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展现出了极高的准确率，在预测蛋白质单体结构时，能够准确地确定蛋白质的三维折叠方式，包括二级结构α - 螺旋、β - 折叠等精确位置和走向，以及三级结构中各个结构域的相对位置和取向。\nAlphaFold 3 在处理复杂结构方面表现出色，能够应对具有大量残基和多种分子组成的生物分子复合物。例如，在预测由数千个残基组成的蛋白质 - 核酸复合物结构时，它可以有效地整合蛋白质和核酸分子的信息，准确地构建出整个复合物的三维结构模型。\n对于具有高度对称性或重复结构单元的复合物，如核小体等，AlphaFold 3 也能够准确地捕捉到其结构特征，包括组蛋白与 DNA 的相互作用、核小体之间的排列方式等。\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n在药物研发领域，AlphaFold 3可以帮助研究人员快速筛选潜在的药物靶点，通过预测靶点蛋白的结构，揭示其可能的活性位点和结合口袋，为药物设计提供重要的结构基础。\n在药物分子设计阶段，AlphaFold 3 能够预测药物分子与靶点蛋白的结合模式，评估药物分子的亲和力和特异性，从而指导药物化学家进行分子优化，提高药物的疗效和安全性。\n同时可以对药物分子与靶点蛋白复合物结构的准确预测，帮助研究人员理解药物作用机制，预测药物的副作用和耐药性机制，为药物研发的各个阶段提供关键的结构信息支持。\n模型架构方面，AlphaFold 3在AlphaFold 2的基础之上进行了重大更新。尤其是引入了Pairformer模块替代原有的Evoformer模块，AlphaFold 3显著减少了多重序列比对（MSA）的处理量，使得模型能够更加专注于学习分子间相互作用的关键特征。\n这一变化不仅提高了计算效率，更重要的是，它赋予了模型更强的泛化能力，使得AlphaFold 3能够在处理各类生物分子时都能保持高水平的准确性。\n\nAlphaFold 3还通过引入扩散模块，直接预测原子坐标的创新设计，进一步增强了模型的功能。传统的结构预测方法往往依赖于氨基酸特定框架或侧链扭转角来进行预测，这在一定程度上限制了模型处理不同分子类型的能力。而AlphaFold 3的扩散模块直接操作于原子坐标层面，采用了一种更加直观且物理上更为合理的建模方式。\n这种方法不仅简化了模型架构，避免了对复杂规则的依赖，还使得AlphaFold 3能够无缝处理各种类型的生物分子，无论是蛋白质、DNA、RNA还是小分子配体，都能提供精准的结构预测结果。\n\n此外，AlphaFold 3在训练方法上也进行了重要的改进。通过采用跨蒸馏技术，AlphaFold 3能够利用由AlphaFold-Multimer v.2.3等高性能模型生成的大规模伪标签数据进行训练。这种策略不仅解决了高质量训练数据不足的问题，还进一步提升了模型的鲁棒性和泛化能力。\n经过这样的训练流程后，AlphaFold 3不仅在标准测试集上表现出色，还能很好地应对那些罕见或复杂的生物分子复合体结构预测任务，显示出其强大的适应性和可靠性。\n\n实验结果表明，经过这样的训练流程后，AlphaFold 3不仅在标准测试集上表现出色，还能很好地应对那些罕见或复杂的生物分子复合体结构预测任务，显示出其强大的适应性和可靠性。\n开源地址：https://github.com/google-deepmind/alphafold3\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n文章来源：AIGC开放社区，原文标题：《王炸开源！谷歌开源诺奖化学模型Alphafold-3，一夜改变世界！》风险提示及免责条款\n\n            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。","news_type":1},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"}],"hasMoreComments":true,"newsSizeData":{"likeSize":1,"commentSize":2,"repostSize":2,"favoriteSize":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false}}