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  • 探索蛋白质动态变化，新AI方法JAMUN比标准MD模拟更快、更准确

    编辑 | 白菜叶蛋白质结构的动态变化对于理解其功能和开发靶向药物治疗至关重要，尤其是对于隐蔽的结合位点。然而，现有的生成构象集合的方法存在效率低下或缺乏通用性的问题，无法在训练系统之外发挥作用。分子动力学 (MD) 模拟是当前探索蛋白质运动的标准，但计算成本高昂，且受短时间步长要求的限制，因此难以捕

  • 西湖大学郭天南：从「元宇宙」视角，探秘蛋白质组大数据

    近日，由& 医健AI掘金志主办的GAIR「医疗科技高峰论坛」在深圳正式召开。论坛上，西湖大学特聘研究员、西湖欧米创始人郭天南以《AI 赋能的蛋白质组大数据助力精准医疗》为题发表了演讲。郭天南表示：“AlphaFold2 使用 AI 技术在蛋白质结构预测上取得了突破性进展，但此类 AI 驱动的生命科学

  • 创新计算框架在蛋白质设计方面获突破

    财联社11月13日电，在今年诺贝尔化学奖表彰计算蛋白质设计领域的重大进展后，美国能源部阿贡国家实验室团队宣布开发出一种名为MProt-DPO的创新计算框架，该框架利用人工智能（AI）和世界顶尖的超级计算机，推动蛋白质设计取得新突破。这一成就标志着向AI自主科学发现迈出了重要一步。

  • AI模型开启蛋白质预测新时代DeepMind、Meta竞速求解“生命密码”

    《科创板日报》9月20日讯（编辑 宋子乔） AI技术正成为医疗领域强大的辅助工具，科技巨头从未忽视这一点，其中DeepMind、Meta不断深耕，并在同日发布了蛋白质折叠相关的最新进展、计划——当地时间9月19日，谷歌旗下的AI公司DeepMind发布了AI模型AlphaMissense，该模型通过

  • 谷歌联合高校研发通用模型ProteoGAN，可设计具有新功能的蛋白质

    近年来，随着医学与生物技术的发展，蛋白质设计的重要性正在不断提高。以目标功能为起点来进行新型蛋白质的设计，在发现新的药物等方面有广阔的应用前景。然而，由于蛋白质的序列结构与功能之间存在超级复杂的机制，对它进行设计往往耗时耗力，需要庞大的投入。

  • 追问｜蛋白质结构预测模型再升级，解锁新功能直接作用药物设计

    ·在蛋白质和药物的相互作用中，两者形状构象都在发生变化，传统方法很难对两者可能产生的协同变化进行预测，但新模型有可能做到。·“生物分子就像是一个人，拥有多重社会身份，随着相互交流对象的变化，人的身份也会改变，只有全面掌握一个人的社会交往情况，才能深入了解这个人。”近日，谷歌旗下DeepMind（深度

  • 诺奖风向标指向AI！谷歌蛋白质结构预测模型获颁医学领域顶级奖项

    财联社9月22日讯（编辑 史正丞）美国当地时间周四，医学领域顶级奖项——拉斯克奖（The Lasker Awards）宣布，谷歌DeepMind的研究人员、光学相干断层成像技术的发明者，以及在癌症研究领域奋战50余年的荷兰科学家荣获今年的奖项。（来源：拉斯克奖）拉斯克奖也是知名的“诺贝尔奖风向标”。

  • 腾讯AILab3篇蛋白质组论文入选国际顶级期刊

    3月20日，腾讯 AI Lab实验室3篇蛋白质组论文正式入选国际顶级学术期刊，论文分别在数据库、AI建模、AI辅助临床三个角度提出了全新的研究方案，为人类高效精准分析蛋白质组数据、理解肿瘤微环境、发现生物学新机制打下坚实基础，并从根本上阐释生命提供重要技术参考。

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