

Alphafold 3
简介 :
AlphaFold 3是一个革命性的AI模型,它能够预测蛋白质、DNA、RNA、配体等生命分子的结构和相互作用,与现有预测方法相比,对蛋白质与其他分子类型的相互作用预测准确度至少提高了50%,在某些重要类别的相互作用中,预测准确度甚至翻倍。该模型将极大地推进我们对生物世界和药物发现的理解。
需求人群 :
["科学家和研究人员:可以利用AlphaFold 3来加速和改进药物设计,理解新的疾病目标,以及开发新的治疗方法","制药公司:与Isomorphic Labs合作,将AlphaFold 3应用于现实世界的药物设计挑战,开发新的治疗方法","教育和研究机构:通过AlphaFold Server进行非商业研究,无需大量计算资源或机器学习专业知识"]
使用场景
用于疟疾疫苗、癌症治疗和酶设计的研究
帮助理解冠状病毒,包括COVID-19,以提高治疗方法的可能性
用于开发更健康、更有韧性的作物
产品特色
能够预测蛋白质、DNA、RNA等大型生物分子的结构
能够模拟小分子,包括许多药物在内的配体
可以模拟分子间的化学修饰,这些修饰控制细胞的健康功能
使用扩散网络进行预测,从原子云开始,经过多步收敛到最准确的分子结构
在预测药物类相互作用方面达到前所未有的准确度,包括蛋白质与配体的结合以及抗体与其目标蛋白质的结合
通过AlphaFold Server为全球科学家提供免费、易于使用的非商业研究工具
使用教程
步骤1: 访问AlphaFold Server
步骤2: 输入要预测的分子列表
步骤3: AlphaFold 3生成分子的联合3D结构
步骤4: 观察预测的结构,了解分子如何组合在一起
步骤5: 使用预测结果来形成新的科学假设
步骤6: 在实验室中测试这些假设
步骤7: 根据实验结果调整AlphaFold 3的输入参数
步骤8: 利用改进的模型继续进行更深入的研究
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