2024年11月14日 · AlphaFold3（AF3）可以通过在线网站或本地部署后使用。 在线网站 即开即用，但是每个账号每天只能跑20个任务，适合普通学术用户。 本地部署 对机器的配置要求高，适合专业学术用户。

AlphaFold3 的最大特性就是能够预测包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基在内的复合物的结构。 下面我们来试一个 带有离子的蛋白质结合RNA 的例子。 我们找一个 冷冻电镜 已经测 …

AlphaFold 3（AF3）是由DeepMind开发的最新一代生物分子结构预测模型，其核心在于通过深度学习技术实现高精度的生物分子结构预测。 以下是AlphaFold 3的原理和实现过程的详细解析： 原理深度学习框架：AlphaFold 3…

2024年5月22日 · alphaFold 3 (AF3)的出现改变了这一局面，它能够预测包括蛋白质、DNA、RNA、配体小分子、离子和修饰残基在内的复合物的联合结构。 AF3的高精度预测能力将为我们更深入地理解细胞功能、合理设计治疗药物以及推动生物科学的发展提供有力的支持。

2024年11月27日 · 进入 Alphafold3 官网 AlphaFold Server (google.com)，这里需要进行账号注册，需要谷歌邮箱账号，只要科学上网后就可以申请账号。 注：目前国内手机号可以用，所以注册过程很快。 3. 确定蛋白序列：我这里是从Uniport上下载的蛋白序列。 4. 导入数据进行分析， 数据类型 也可以是RNA或者DNA序列。 分析的时间和你导入的序列大小相关，我尝试过转录因子和启动子的预测，由于序列较小，整个过程只需要不到10分钟。 5. 分析结果，强烈建议先去查看结 …

AF3 使用了通过自身生成的数据（自蒸馏）以及通过 AF2 生成的数据，即交叉蒸馏的方式。 具体来说，作者指出，AF3 通过切换到基于扩散的生成模块，模型不再能产生的“意大利面”正确区域（下图51），这些区域允许 AF2 的用户直观地识别低置信度和可能的无序 ...

为全面评估 AlphaFold3（AF3）的性能改进和局限性，本文测试了其在捕捉抗体结构预测细节以及抗原对接精确性方面的能力。 结果显示，AF3在抗体和纳米抗体的对接中分别取得了8.9%和13.4%的高精度成功率，中位CDR H3环RMSD分别为2.04 Å和1.14 Å，表明其对CDR H3的高精度预测显著提升了复合物整体预测准确性。 特别是在CDR H3环长度超过15个残基时，抗原背景进一步提高了其预测精度。 然而，AF3在单种子采样的情况下，抗体和纳米抗体对接的失败率仍高 …

2024年5月17日 · alphaFold 3 (AF3)的出现改变了这一局面，它能够预测包括蛋白质、DNA、RNA、配体小分子、离子和修饰残基在内的复合物的联合结构。 AF3的高精度预测能力将为我们更深入地理解细胞功能、合理设计治疗药物以及推动生物科学的发展提供有力的支持。

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AlphaFold是一个人工智能系统，旨在解决 蛋白质结构预测 这一长期困扰科学界的难题。 简单来说， 它能够将蛋白质的氨基酸序列转化为准确的三维结构，而这一过程以往需要通过昂贵且耗时的实验手段来完成。 1.1 为什么蛋白质结构如此重要？ 蛋白质是生命活动的基础，“形状决定功能”是分子生物学的重要原则。 了解蛋白质的三维结构，有助于揭示它在细胞内的功能，并为开发针对特定疾病的药物提供关键靶点。 然而，传统的结构解析技术（如 X射线晶体学 、 核磁共振）每解 …