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金宝搏188bet下载AlphaFold3能预测含有卵白质数据银行(Protein Data Bank)内险些所有分子类型的复合物的结构。这个最新迭代模型用盘算机解析卵白质与其他分子庞大相互作用的能力，将拓展人们对生物历程的理解，并有望推动药物研发。

论文配合通讯作者、谷歌DeepMind的John M. Jumper和同事等研究认为，在AlphaFold2模型的深度学习架构和训练系统的大幅提升下，如今可以对一个统一框架内大宗生物分子系统的结构进行更准确的预测。AlphaFold3能预测卵白质与其他卵白质、核酸、小分子、离子、修饰卵白质残基的复合物，以及抗体-抗原相互作用。预测准确性显著凌驾目今预测工具，包括AlphaFold-Multimer。

该论文介绍，AlphaFold首次于2020年问世，它和迭代版AlphaFold2能凭据卵白质的氨基酸(卵白质的基自身分)序列预测其3D结构。之后的AlphaFold-Multimer推动了对卵白质-卵白质复合物的预测。不过，扩大简单深度学习模型能预测的复合物规模一直很难，因为差别类型的特异性相互作用差别太大。

论文作者也指出AlphaFold3保存一些局限性，好比约4.4%的结构会泛起不正确的手性(一种对称特性)，或是幻觉导致“飘带”(一种常见的卵白质二级结构元素)的泛起减少。