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导语:alphago的研发团队deepmind用alphafold预测蛋白质结构,在入选的团队中排名第一。雷锋网ai科技评论按:在2016年和2017年,谷歌旗下deepmind团队的研究成果alphago可以说是科技界当之无愧的焦点。2016年,alphago以出色的表现战胜围棋世界冠军、职业九段棋手李世石,之后和中日韩数十位围棋高手进行快棋对决,连续60局无一败绩。2017年5月,alphago以3比0的总比分战胜排名世界第一的世界围棋冠军柯洁。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平。

但是deepmind团队的最终目的并不是做游戏,他们希望用人工智能方法能帮助人类推动基本科学的进步。近日,团队发现了仅仅基于蛋白质的遗传序列来预测蛋白质的3d结构的方法。雷锋网(公众号:雷锋网)ai科技评论编译如下。

今天,我们非常兴奋地与大家分享deepmind在展示人工智能研究如何推动和加速新的科学发现方面的第一个重要里程碑。通过强有力的跨学科方法,deepmind汇集了结构生物学、物理学和机器学习领域的专家,应用前沿技术,仅仅基于蛋白质的遗传序列来预测蛋白质的3d结构。

我们的系统,alphafold,在过去的两年里我们一直在努力研究它,它建立在多年前使用大量基因组数据预测蛋白质结构的研究基础之上。alphafold产生的蛋白质的3d模型比之前的任何模型都精确得多,也就是在这一生物学核心挑战上取得了重大进展。

蛋白质折叠问题是什么?

蛋白质是维持生命必不可少的复杂大分子。几乎我们身体的每一项功能——收缩肌肉、感知光线或将食物转化为能量——都可以追溯到一种或多种蛋白质以及它们如何移动和转化。制作这些蛋白质的配方,也就是基因,就编码在我们的dna中。

每种蛋白质可以做什么取决于其独特的三维结构。例如,构成我们免疫系统的抗体蛋白是「y形」,类似于独特的钩状物。通过锁定病毒和细菌,抗体蛋白能够检测并标记致病微生物以便消灭它们。类似地,胶原蛋白呈绳索状,它在软骨、韧带、骨骼和皮肤之间传递张力。其他类型的蛋白质包括crispr和cas9,它们能像剪刀一样剪切和粘贴dna;抗冻蛋白,其3d结构允许它们与冰晶结合并防止生物体冻结;核糖体就像一个程序化的装配线,帮助自己构建蛋白质。

但是仅仅根据蛋白质的基因序列来弄清蛋白质的3d形状是一项复杂的任务,科学家们已经为此奋斗了几十年。挑战在于,dna只包含有关这种蛋白质的氨基酸残基的序列的信息,这种氨基酸残基形成长链。预测这些长链是如何折叠成复杂的蛋白质3d结构就是所谓的「蛋白质折叠问题」。

蛋白质越大,模型就越复杂和困难,因为需要考虑氨基酸之间更多的相互作用。正如列文塔尔的悖论所指出的,在得到正确的3d结构之前,需要比宇宙的年龄更长的时间来枚举典型蛋白质所有可能的构型。蛋白质折叠为什么很重要?

预测蛋白质形状的能力对科学家是有用的,因为理解其在体内的作用对诊断和治疗被认为是由蛋白质的错误折叠引起的疾病是至关重要的,如阿尔茨海默氏症、帕金森氏症、亨廷顿氏症和囊性纤维化。我们尤其感兴趣它是如何提高我们对身体的理解以及它是如何工作的,这可以使得科学家能够设计出新的、更有效的治疗疾病的方法。我们可以通过模拟和模型获得更多关于蛋白质的形状和它们如何工作的知识,它开辟了药物发现的新潜力,同时也降低了实验相关的成本。这最终可以改善全世界数百万患者的生活质量。

对蛋白质折叠的理解也有助于蛋白质设计,这可以带来许多好处。例如,可以通过蛋白质设计来实现生物可降解酶,从而帮助对付诸如塑料和石油之类的污染物,帮助我们以对环境更友好的方式分解废物。事实上,研究人员已经开始对细。

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deepmind团队casp夺冠:用alphafold预测蛋白质结构和deepmind一起考虑如何在

导语:在这个项目中,我将使用迁移学习和深度学习框架keras对kaggle数据集中的不同艺术作品图像进行分类。

本文为ai研习社编译的技术博