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以下是 AlphaFold2 相关的文章

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。
- 2025-12-16
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-06
AlphaFold 的未来：与谷歌 DeepMind 诺贝尔奖得主对话自 AlphaFold 2 取得突破性进展并为约翰·邓珀（John Jumper）和德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）带来诺贝尔化学奖以来，已过去五年。本文专访了约翰·邓珀，探讨 AlphaFold 对生物学的实际影响、它如何被“超说明书”地使用，以及未来如何将蛋白质结构预测与大型语言模型（LLM）相结合，引领科学发现的新浪潮。
- 2025-12-06
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-11-25
AlphaFold的下一步：与谷歌DeepMind诺贝尔奖得主对话 AlphaFold 2发布五周年之际，我们专访了共同领导其开发的谷歌DeepMind诺贝尔奖得主John Jumper。他分享了AlphaFold在科学领域的巨大影响，从蜜蜂疾病研究到新药开发的应用案例，并透露了将AlphaFold的深度能力与大型语言模型（LLM）相结合的未来展望。
- 2025-11-25
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-11-21
PLAID：一种同时生成蛋白质1D序列和3D结构的生成模型随着AlphaFold2的突破，AI在生物学中的作用日益凸显。本文介绍了PLAID，一个创新的多模态生成模型，它通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，能够同时生成蛋白质的1D序列和3D结构。PLAID支持基于功能和生物体提示的控制，并且仅需使用序列数据进行训练，极大地拓展了其应用范围。
- 2025-11-21
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2025-11-19
谷歌DeepMind凭借AI获得诺贝尔奖：它能带来下一个重大突破吗？谷歌DeepMind自成立以来，其人工智能工具就取得了惊人的成就，包括击败围棋世界冠军和AlphaFold预测蛋白质结构并获得诺贝尔奖。然而，随着大型语言模型的兴起，DeepMind的未来面临新的挑战和深刻的疑问：它能否再次引领下一次重大的科学突破？
- 2025-11-19
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-11-08
PLAID：一种可同时生成蛋白质1D序列和3D结构的多模态生成模型继AlphaFold2获得诺贝尔奖后，AI在生物学领域迈入新阶段。本文介绍了PLAID模型，它通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，实现了蛋白质1D序列和3D结构的联合生成。PLAID支持基于功能和生物体提示词的控制，并可仅使用序列数据库进行训练，是蛋白质设计领域的一大突破。
- 2025-11-08
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发