预测蛋白质结构只是开始AI或为生命科学领域带来巨变
蛋白质结构预测是生物学的重要“圣杯”，也是人工智能落子生命科学领域最炙手可热的研究之一。 近日，我国自研深度学习蛋白质折叠预测平台TRFold传来好消息，其基于2020年第14届国际蛋白质结构预测竞赛（CASP14）蛋白质测试集的成绩仅次于“阿尔法折叠的迭代版”（AlphaFold2），排名全球第二，这是国内目前所有公开蛋白质结构预测模型中的最好成绩，我国计算生物学领域的表现跻身全球第一梯队。 从2018年AlphaFold第一次代表人工智能“参战”，到AlphaFold2用机器学习方法取得媲美结构生物学实验的精测精度，计算生物学给蛋白质预测这一世纪难题带来了颠覆性的解法。人工智能会给生命科学领域带来怎样的巨变？蛋白质结构预测这个生物学里悬而未决的终极难题之一，会被人工智能彻底解决吗？ 深度学习可在计算生物学领域广泛应用 蛋白质结构预测是生命科学领域一个由来已久、令人着迷的问题，同时又以难度大、成本高、进展有限著称。......阅读全文
AI能“构想”新蛋白质结构
科技日报北京12月2日电 （实习记者张佳欣）半个世纪以来，科学家一直在寻找解决“蛋白质折叠问题”的方法。这是生物学领域的一项重大挑战，难倒了几代科学家。但现在，人工智能（AI）解决了这一问题。据《自然》杂志1日发表的论文，包括美国华盛顿大学、伦斯勒理工学院和哈佛大学的研究人员在内的研究小组描述了一种
预测蛋白质结构只是开始－AI或为生命科学领域带来巨变
蛋白质结构预测是生物学的重要“圣杯”，也是人工智能落子生命科学领域最炙手可热的研究之一。 近日，我国自研深度学习蛋白质折叠预测平台TRFold传来好消息，其基于2020年第14届国际蛋白质结构预测竞赛（CASP14）蛋白质测试集的成绩仅次于“阿尔法折叠的迭代版”（AlphaFold2），排名全
预测蛋白质结构只是开始－AI或为生命科学领域带来巨变
蛋白质结构预测是生物学的重要“圣杯”，也是人工智能落子生命科学领域最炙手可热的研究之一。 近日，我国自研深度学习蛋白质折叠预测平台TRFold传来好消息，其基于2020年第14届国际蛋白质结构预测竞赛（CASP14）蛋白质测试集的成绩仅次于“阿尔法折叠的迭代版”（AlphaFold2），排名全
Meta公司AI预测6亿蛋白质结构
ESM宏基因组图谱数据库包含6.17亿个蛋白质的结构预测。图片来源：ESM宏基因组图谱 谷歌旗下人工智能（AI）公司Deep Mind今年公布了2.2亿个蛋白质的预测结构，几乎涵盖了DNA数据库中已知生物的所有蛋白质。现在，另一个科技巨头正在填补蛋白质宇宙中的暗物质。 Meta公司（前
从预测进化－AI能“构想”新蛋白质结构
半个世纪以来，科学家一直在寻找解决“蛋白质折叠问题”的方法。这是生物学领域的一项重大挑战，难倒了几代科学家。但现在，人工智能（AI）解决了这一问题。据《自然》杂志1日发表的论文，包括美国华盛顿大学、伦斯勒理工学院和哈佛大学的研究人员在内的研究小组描述了一种升级的阿尔法折叠系统，该系统由深度思维（
AI设计新蛋白质再现突破，生成在拓扑结构
《自然》杂志11日发表的论文描述了一项结构生物学新突破：一种能设计新蛋白质的深度学习方法，名为RoseTTAFold Diffusion（RFdiffusion）。其能生成各种功能性蛋白质，包括在天然蛋白质中从未见过的拓扑结构。 研究示意图（部分） 深度学习推动了蛋白质结构的预测和设计，但仍
蛋白质组学+AI技术
人们在吞咽的时候，颈部有个器官会随着吞咽动作上下活动，它就是甲状腺。西湖欧米有望实现临床转化的第一个项目，就是基于蛋白质标志物的甲状腺结节的良恶性诊断。甲状腺很小，但它影响到五脏六腑。数据显示，每5个成年人中就可能有1人患有甲状腺结节。其中，约60%的甲状腺结节都是良性的。但有10%的结节是恶性的，
AI驱动的蛋白质设计
扩散模型已被证明在图像和文本生成中很有用，而且似乎也适用于蛋白质设计。然而，这类模型目前的成功率并不高；产生的序列基本不能折叠成目标结构。而近期，由《自然》（Nature）发表的一篇论文描述了一种能设计新蛋白质的深度学习方法，名为RoseTTAFold Diffusion（RFdiffusion
我国科学家首创蛋白质动态结构AI建模方法
科技日报记者 刘园园 西湖大学12月8日公布，该校人工智能（AI）讲席教授李子青团队与厦门大学、德睿智药合作，首创研发了能够刻画蛋白质构象变化与亲和力预测的AI模型——ProtMD。 这是第一个尝试解析蛋白质动态构象的人工智能方法，可辅助药物化学专家更加精准地筛选出高活性小分子，从而加速临床前药物研
大难题告破，蛋白质3D结构可用AI解析
DeepMind关于确定蛋白质3D形状的深度学习技术，可能将在生物学界掀起一场新的变革。图中蓝色为计算机预测的蛋白质结构，绿色为实验验证结果，二者相似度非常高。（图片来源：DeepMind） 生物学界最大的挑战之一——蛋白质三维结构解析如今有望被破解。借由深度学习程序AlphaFold，谷歌
“中关村AI新药研发平台”落地生命科学园
12月19日，由中关村生命科学园与角井（北京）生物技术有限公司共同发起建设的“中关村AI新药研发平台”在北京中关村生命科学园举办落成典礼。该平台旨在帮助制药企业快速进行药物靶点发现和筛选、药物作用机制探索、特异性抗体优化等工作，推动我国生物医药产业实现跨越式发展。中国科学院院士邵峰、中国科学院院
AI+生命科学，必将大有所为
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2022/4/477978.shtm 从左至右：高文、谢晓亮、许锦波 未来论坛供图 4月21日，2022《理解未来》首期科学讲座——“AI+蛋白质结构和功能预测”在全网线上开讲。 在主题演讲环节，
AI遇到生命科学，必将大有所为
4月21日，2022《理解未来》首期科学讲座——“AI+蛋白质结构和功能预测”在全网线上开讲。 在主题演讲环节，中国工程院院士、北京大学博雅讲席教授高文指出，为了让AI为科学问题服务，首先要打造先进自主的云态智能算力平台，支持大规模开源、开放和模型共享。作为鹏城实验室（又称深圳网络空间科学与技
“中关村AI新药研发平台”落地生命科学园
12月19日，由中关村生命科学园与角井（北京）生物技术有限公司共同发起建设的“中关村AI新药研发平台”在北京中关村生命科学园举办落成典礼。该平台旨在帮助制药企业快速进行药物靶点发现和筛选、药物作用机制探索、特异性抗体优化等工作，推动我国生物医药产业实现跨越式发展。中国科学院院士邵峰、中国科学院
AI教育风潮席卷中国高校－学生用AI学AI
“What does this machine do(这台机器是干什么的)？”4日下午，西南交通大学孟加拉国留学生Zahidul Alam拍下身前吊弦疲劳试验仪器的照片。收到他的语音提问后，手机中的24小时在线“AI学伴”瞬间给出如论文般详细的英文回答。 这是西南交大首门人工智能通识课的第一课
AI设计出具非凡结合强度蛋白质
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/12/514540.shtm 一种使用深度学习方法设计出来的新蛋白质。图片来源：华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所美国科学家借助机器学习软件，创建出一批具有非凡结合强度的蛋白质分子。这些分子与包括人类激素
用AI识别AI：西湖大学研究可检测AI生成文本
虚假新闻、恶意产品评论、剽窃……ChatGPT、 GPT-4等AI大语言模型的应用带来便利，但其误用也带来一系列问题。西湖大学工学院张岳教授的“文本智能实验室”日前发布的一项研究提出一种高准确率、高速、低成本、通用的新文本检测方法——Fast-DetectGPT，无需训练即可识别各种AI大语言模型生
ChatGPT的拷问：何为AI伦理、AI治理
前不久，AI聊天机器人程序ChatGPT席卷全球，完成了AI第一次大规模的自传播。作为人工智能领域的现象级应用，ChatGPT可能引发的信任、责任、伦理、法律等问题也很快引发各界关注与担忧。近年来，不少关于人工智能（AI），并和人类生产、生活关系紧密的议题被广泛讨论，诸如“如何应对AI可能对社会产生
ChatGPT的拷问：何为AI伦理、AI治理
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/2/494707.shtm 前不久，AI聊天机器人程序ChatGPT席卷全球，完成了AI第一次大规模的自传播。作为人工智能领域的现象级应用，ChatGPT可能引发的信任、责任、伦理、法律等问题也很快引发各
“AI+”时代－|－AI“解码”免疫系统
人体免疫系统包含了很多有关身体健康的信息，其中的关键部分就包含在血液中。医学界提出了一个大胆设想：通过创建一个万能的血液测试，采集免疫系统与病原体之间的反应信息，绘制“免疫图谱”，从而解码免疫系统中的信息，及时在疾病恶化前筛查确诊。那么，什么样的平台能提供足够的计算力，不断通过机器学习和精准模型
OpenAI内斗结束！奥特曼回归，AI+如何助力生命科学？
最近，OpenAI现（前）CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）被董事会罢免一事登上热搜。短短几日上演一场宫斗，现终宣告结束。值得注意的是，宫斗前，奥特曼刚刚回应支持一家生物技术研究公司开发无创测血糖新工具。 山姆·奥特曼（Sam Altman）于2015年在特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（
生成式AI设计出非天然蛋白质
加拿大多伦多大学研究人员开发了一种人工智能系统，可以使用生成扩散来创建自然界中不存在的蛋白质。该系统有望使治疗蛋白的设计和测试更加高效和灵活，从而加速人类药物开发。研究发表在最新一期《自然·计算科学》杂志上。 蛋白质由氨基酸链组成，氨基酸链折叠成的三维形状反过来又决定了蛋白质的功能。这些折叠的
了解蛋白质挑战的AI解决方案
根据一项严格的独立研究，在一项重大的科学进步中，DeepMind的AI系统AlphaFold的-新版本已被认为是解决已有50年历史的蛋白质结构预测挑战(通常称为“蛋白质折叠问题”)的解决方案。评定。从长远来看，这一突破可以大大促进生物学研究，从而在疾病理解和药物发现等领域开辟新的可能性。CASP14
AI识别出290个新蛋白质家族
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/9/509234.shtm
预测蛋白质序列的新AI模型问世
瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内的多个领域带来重大进展。这一成果发表在最新一期《自然·通讯》杂志上。CARBonAra是在一个包含约370000个
AI识别出290个新蛋白质家族
据瑞士巴塞尔大学官网20日报道，该校和瑞士生物信息学研究所（SIB）的科学家借助机器学习技术，识别出了290个新的蛋白质家族和一个类似花朵形状的新蛋白质折叠。相关论文发表于最近的《自然》杂志。 在过去几年里，“阿尔法折叠”彻底改变了蛋白质科学。这种人工智能工具利用科学家在过去50多年收集的蛋白
预测蛋白质序列的新AI模型问世
瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内的多个领域带来重大进展。这一成果发表在最新一期《自然·通讯》杂志上。CARBonAra是在一个包含约370000个
预测蛋白质序列的新AI模型问世
使用CARBonAra进行序列预测（示意图）。图片来源：瑞士洛桑联邦理工学院科技日报北京8月8日电 （记者张佳欣）瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内
预测蛋白质序列的新AI模型问世
瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内的多个领域带来重大进展。这一成果发表在最新一期《自然·通讯》杂志上。使用CARBonAra进行序列预测（示意图
AI无需人干预设计新蛋白质
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516030.shtm