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以下是蛋白质结构相关的文章

2026-02-20
科学家惊叹DeepMind拆分公司的独家新AI：‘一个AlphaFold 4’ 谷歌DeepMind的拆分公司Isomorphic Labs发布了更强大的AI药物发现模型IsoDDE，其在蛋白质与潜在药物相互作用预测方面的能力令人印象深刻。然而，与开源的AlphaFold不同，IsoDDE是专有的，这使得开发开源工具的科学家们感到困惑，因为技术报告中缺乏实现类似结果的深入见解。
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2026-02-19
使用STARLING对无序蛋白质集合进行精确预测本文介绍了STARLING框架，它结合了基于物理的力场和多模态生成深度学习，能够从蛋白质序列快速生成精确的无序蛋白质区域（IDR）集合。STARLING支持离子强度调节，并展示了生成模型在训练域之外的插值能力，同时引入了基于贝叶斯最大熵重加权方案的实验约束下集合精炼方法。该工具还能进行基于集合的“生物物理相似物”搜索，并将序列设计速度提升至秒级，极大地降低了计算研究IDR功能的门槛。
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2026-01-13
AlphaFold可以帮助非洲研究人员从事前沿结构生物学研究结构生物学对理解疾病和开发药物疫苗至关重要，但非洲在这一领域专业人才稀缺。本文作者指出，像BioStruct-Africa这样的非营利组织正在努力弥补这一差距。他强调，AlphaFold等先进AI工具的出现，为非洲研究人员提供了从事前沿结构生物学研究的强大助力，有助于加速该地区在生物医学领域的进步。
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- AI行业应用
- AI工具应用
2025-12-16
PLAID：从序列数据生成全原子蛋白质结构在AlphaFold2获得诺贝尔奖的背景下，本文介绍了PLAID（蛋白质结构和序列多模态生成模型），它通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，实现了从序列数据同时生成蛋白质1D序列和3D原子结构。PLAID支持组合式函数和生物体提示，并解决了全原子生成和物种特异性等关键挑战，为药物设计开辟了新途径。
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- AI基础/开发
- AI工具应用