CONFDIFF
填补AlphaFold3空白,字节跳动提出物理引导的方法让蛋白质动起来
世界是变化的,分子是运动的,从预测静态单一结构走向动态构象分布是揭示蛋白质等生物分子功能的重要一步。探索蛋白质的构象分布,能帮助理解蛋白质与其他分子相互作用的生物过程;识别蛋白质表面下的潜在药物位点,描绘各个亚稳态之间的过渡路径,有助于研究人员设计出具有更强特异性和效力的目标抑制剂和治疗药物。但传统的分子动力学模拟方法昂贵且耗时,难以跨越长的时间尺度,从而观察到重要的生物过程。近年来的深度学习蛋白质结构预测模型在这个问题上也同样碰壁,往往只能预测静态单一结构,包括最近再次登上 Nature 的 AlphaFold
5/29/2024 3:18:00 PM
机器之心
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
OpenAI
AIGC
AI
ChatGPT
AI绘画
DeepSeek
数据
模型
机器人
谷歌
大模型
Midjourney
智能
用户
开源
学习
GPT
微软
Meta
图像
AI创作
技术
论文
Gemini
Stable Diffusion
马斯克
算法
蛋白质
芯片
代码
生成式
英伟达
腾讯
神经网络
研究
计算
Anthropic
3D
Sora
AI for Science
AI设计
机器学习
开发者
GPU
AI视频
华为
场景
人形机器人
预测
百度
苹果
伟达
Transformer
深度学习
xAI
Claude
模态
字节跳动
大语言模型
搜索
驾驶
具身智能
神器推荐
文本
Copilot
LLaMA
算力
安全
视觉
视频生成
训练
干货合集
应用
大型语言模型
亚马逊
科技
智能体
AGI
DeepMind