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EMBL與DeepMind合作預(yù)測人類蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu)

導(dǎo)讀 2021年7 月 22 日——Google Health 的 DeepMind 宣布與歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室 (EMBL) 建立合作伙伴關(guān)系,為科學(xué)界提供對迄今為止

2021年7 月 22 日——Google Health 的 DeepMind 宣布與歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室 (EMBL) 建立合作伙伴關(guān)系,為科學(xué)界提供對迄今為止開發(fā)的最全面的 3D 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測數(shù)據(jù)庫的開放訪問。

免費(fèi)數(shù)據(jù)庫包括基于人類基因組表達(dá)的 20,000 種蛋白質(zhì)的超過 350,000 種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測。確定蛋白質(zhì)如何“折疊”并形成其 3D 結(jié)構(gòu)是確定其功能的重要步驟,這是每個生物過程的基礎(chǔ)。

該數(shù)據(jù)庫采用人工智能 (AI) 技術(shù)開發(fā),旨在幫助各個領(lǐng)域的研究人員加快工作速度。例如,科羅拉多大學(xué)博爾德分校的一個團(tuán)隊(duì)正在使用預(yù)測的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)來研究抗生素耐藥性,而加利福尼亞大學(xué)舊金山分校的一個團(tuán)隊(duì)正在使用它們來闡明 SARS-CoV-2 生物學(xué),DeepMind 在一份報(bào)告中說釋放。

DeepMind 的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Demis Hassabis 博士說:“我們在 DeepMind 的目標(biāo)一直是構(gòu)建人工智能,然后將其用作工具來幫助加快科學(xué)發(fā)現(xiàn)本身的步伐,從而促進(jìn)我們對周圍世界的理解,”在聲明中。

驅(qū)動數(shù)據(jù)庫的人工智能技術(shù)被稱為 AlphaFold,它是由 DeepMind 開發(fā)的,去年被蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測小組的批判性評估認(rèn)可為 50 年來確定蛋白質(zhì)如何從氨基酸折疊成它們的挑戰(zhàn)的重大突破。 3D 結(jié)構(gòu)。

根據(jù) EMBL 總干事 Edith Heard 博士的說法,AlphaFold 數(shù)據(jù)庫是開放科學(xué)良性循環(huán)的一個例子。

“AlphaFold 是使用科學(xué)界建立的公共資源中的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的,因此其預(yù)測公開是有意義的。公開、自由地分享 AlphaFold 預(yù)測將使世界各地的研究人員能夠獲得新的見解并推動發(fā)現(xiàn),”赫德說。

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