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科学家开发生成式AI模型,可准确预测蛋白质-配体复合体结构
1、在结构生物学领域，深度学习展现出显著的突破。谷歌 DeepMind 团队开发的 AlphaFold 系统整合了语言模型 、视觉模型及生物学归纳偏置等多元思想 ，实现了蛋白质结构预测 ，成为标志性成就 。尽管如此，AlphaFold 还存在局限性 ，特别是对于预测蛋白-蛋白复合体及蛋白-小分子配体复合体结构的能力仍有提升空间 。
2 、**杨跃东教授**（中山大学计算机学院）：在蛋白质结构功能预测、药物虚拟筛选等领域开发了多个生物信息软件包 ，其中SPARKS X等工具已成为行业内的代表性工具。
3 、DeepSpeed4Science正在帮助解决结构生物学研究中的两个关键AI系统挑战，如以Evoformer为中心的蛋白质结构预测模型的内存爆炸问题 ，以及为更好地理解引发大流行的病毒的进化提供AI模型长序列支持 。
4 、深度解读蛋白质结构 ，AI正在推动生命科学的进步 。从AlphaFold3预测复合物结构，到新药开发、药物优化，AI提供更精确的预测 ，加速流程。针对蛋白质-DNA结合位点预测 ，南京农业大学团队开发了ULDNA，预测性能远超主流方法 。
5、借助这一数据库 ，DeepMind与EMBL-EBI合作成功预测了95%的人类蛋白质结构 ，并在一年后扩展至超过100万个物种的14亿个蛋白质结构，几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质 。AlphaFold等人工智能系统推动了我们对蛋白质结构 、功能的深入理解。
蛋白质组学技术服务哪家性价比高?
很强。诺禾致源作为全球领先的基因组学产品和解决方案提供商 ，在基因组测序方面有着强大的技术实力 。诺禾致源北京公司是2011年3月在北京中关村生命科学园注册成立的 ，从一开始就专注于开拓前沿分子生物学技术和高性能计算在生命科学研究和人类健康领域的应用，致力于成为全球领先的基因组学产品和服务提供者 。
Olink技术 ，由瑞典Olink Proteomics公司开发 ，其核心是邻近延伸分析(PEA)技术，它革新了蛋白质组检测方法 ，能在少量样品下同时检测上千种蛋白质 ，实现了通量 、特异性和灵敏度的显著提升。PEA技术运用一对特异抗体结合DNA探针，通过互补延伸和信号检测，确保了对多种生物标志物的高效筛选和分析 。
但是如果是指很多种蛋白表达系统的话 ，可以做的公司就比较少了 ，如金斯瑞和德泰生物，他们就有比较完善的实验设备 ，可以满足多方面的实验需求 。另外 ，蛋白的表达成功与否还需要取决于蛋白的性质，找公司做的话建议先打电话进行咨询比较好。
公司介绍：欧易生物下属企业 ，做蛋白质组学和代谢组学服务 。欧易生物属于老牌的基因测序服务企业 ，最近几年发展的也很好 。鹿明创始人是农科院的一名博士。
北京百泰派克生物科技有限公司致力于提供高效、准确 、性价比高的蛋白质（组）研究技术服务，协助客户在基础研究 、分子诊断及其他生命科学研究领域取得突破 ，为生命科学的发展贡献自己的力量 。本文由该公司编辑整理 ，资料来源为Ryan， 2019年发表的关于MALDI成像质谱中蛋白质鉴定策略的综述文章 。
杭州景杰生物是一家专注于蛋白质分析技术的公司 ，其主要业务涵盖蛋白质组学技术服务以及抗体试剂产品的研发和生产。该公司成立于2010年12月30日 ，位于杭州市钱塘区 。
alphafold2原理
1、AlphaFold2是Google DeepMind的一种最先进的蛋白质结构预测方法 。它的原理是基于深度学习技术和计算机视觉，通过模拟物理原理来预测蛋白质的结构。它的模型是一个多层的神经网络，其中包含了一系列的卷积层 ，它们可以通过模拟蛋白质中的氨基酸之间的相互作用 ，从而预测蛋白质的结构。
2 、AlphaFold2（AF2）和其他深度学习（DL）工具在准确预测蛋白质和酶的折叠三维（3D）结构方面取得了革命性进展，这使结构生物学和蛋白质设计领域发生了改变 。三维结构揭示了酶催化机制排列的关键信息以及控制活性位点口袋的结构元素 。
3 、根据本文的讨论 ，我们可以得出如下结论：第一 ，AlphaFold研发的过程中面临很多未知的问题，把这些问题的底层原理搞清楚 ，就需要基础研究；第二 ，Alpha Fold是蛋白质结构预测领域的科研基础设施，它本身就属于蛋白质结构预测领域基础研究的一部分。
4、AlphaFold使用卷积神经网络进行距离图预测 ，并应用梯度下降优化法从这些约束条件中构建模型 ，而AlphaFold2构建了一个端到端的网络，从序列输入到结构输出 ，模型参数可以共同调整 ，以优化最终模型，而不是沿途的代理措施 。
5 、他们坚持以人工智能为核心，从基础原理出发 ，挑战传统的研究方法 。去年 ，AlphaFold2的突破性成果解决了困扰生物学界的蛋白质折叠难题，展示了AI在生物学计算中的强大潜力。这一里程碑式的进展促使Isomorphic Labs宣布成立 ，旨在将AI的力量应用于药物发现 ，模拟生命的基本机制 。
标签： 深度学习在蛋白质结构预测中的应用
