根据DeepMind的AlphaFold程序建立的模型，展示了与冠状病毒相关的“膜蛋白”的可能结构https://deepmind.com/“target=”noopener noreferrer nofollow“data component=”externalLink“>DeepMind，字母表的一个分支，说它已经解决了世界上最困难的计算挑战：预测蛋白质分子如何折叠。这对于理解重要的生物学过程和治疗诸如COVID-19这样的疾病是至关重要的。

总部位于伦敦的组织说，它的突破性声明已经由每两年举行一次测试计算机模型、蛋白质结构预测的关键评估（CASP）的竞赛的组织者所证实。

DeepMind将其蛋白质折叠预测系统命名为AlphaFold，并称其最新版本是四年的开发

在its博客，AlphaFold团队描述说，该系统的成功归功于“从生物学、物理学和，以及机器学习，当然还有过去半个世纪蛋白质折叠领域许多科学家的工作。“

已知的蛋白质约有1.8亿种，但通过X射线晶体学和其他技术绘制出的蛋白质结构只有17万个。X射线结晶学是DNA的氨基酸双螺旋结构是如何被发现的，这种结构揭示了它是如何自我复制的。但要确定一种蛋白质的结构可能需要数月甚至数年的时间。然而，在自然界中，蛋白质只会折叠成一种非常特殊的形状，这种形状决定了它在生物过程中的作用，包括在病毒中，在DeepMind博客上写道：“AlphaFold惊人精确的模型使我们能够解决我们被困了近10年的蛋白质结构，重新开始我们对信号如何通过细胞膜传递的研究。“DeepMind的方法对于不易结晶的膜蛋白来说是理想的。

AlphaFold团队在3月份表示，他们预测了两种蛋白质结构AI方法可以解决内容的ROI问题，“pageType”：“article”}>Vulcan释放其庞大的IT漏洞修复数据库

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2023-03-22 10:04:23