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困擾科學(xué)家近50年的蛋白質(zhì)折疊難題

蛋白質(zhì)是生命的物質(zhì)基礎(chǔ),,是組成人體一切細(xì)胞、組織的重要成分,。無論是肌肉收縮,、眼睛感光,還是消化食物等,,人類的生命活動(dòng)無時(shí)無刻都需要蛋白質(zhì)的參與,。

而蛋白質(zhì)之所以功能豐富,很大程度得益于其獨(dú)特的空間結(jié)構(gòu),??梢哉f,,想要更了解人本身,,就需要破譯每個(gè)蛋白質(zhì)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。然而,,蛋白質(zhì)中的長(zhǎng)鏈氨基酸扭曲,、折疊并交織成復(fù)雜的三維結(jié)構(gòu),為結(jié)構(gòu)破譯設(shè)下層層關(guān)卡,,這才有困擾了科學(xué)家近50年的“蛋白質(zhì)折疊難題”,。

AI賦能蛋白質(zhì)計(jì)算

隨著科技革命和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型浪潮的推進(jìn),人工智能賦能科學(xué)研究的趨勢(shì)勢(shì)不可擋,,蛋白質(zhì)科學(xué)首當(dāng)其沖,。借助AI顛覆蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè),使分子生物學(xué)家從基于蛋白質(zhì)氨基酸序列研究轉(zhuǎn)變?yōu)橛妙A(yù)測(cè)的結(jié)構(gòu)分析蛋白質(zhì)功能,,影響了整個(gè)生物科學(xué)的研究范式,。

最典型的就是人盡皆知的AlphaFold。DeepMind 宣布,,人們首次發(fā)現(xiàn)了一種通過計(jì)算來預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的方法,。即使在不知道相似結(jié)構(gòu)的情況下,,AI 也可以在原子層面上精確預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu),使得不可能變?yōu)榭赡堋?/span>

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DeepMind表示,,AlphaFold 可以周期性地以原子精度預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),,利用多序列對(duì)齊和深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì),結(jié)合關(guān)于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的物理和生物學(xué)知識(shí)提升預(yù)測(cè)效果,。其突破性的研究成果廣泛應(yīng)用在生命學(xué)科各分支,,是對(duì)結(jié)構(gòu)生物學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)顛覆性突破。

AI模型+曙光算力服務(wù),,蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)與設(shè)計(jì)未來可期

擴(kuò)展來看,,不只是對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的變革,AI 對(duì)整個(gè)科研領(lǐng)域還有大量的潛力等待挖掘,,如 AI + 數(shù)學(xué),、AI + 化學(xué)、AI + 醫(yī)藥等,,這些應(yīng)用將幫助科研人員探索引發(fā)某些疾病的機(jī)制,,并為設(shè)計(jì)藥物、農(nóng)作物增產(chǎn)研發(fā)鋪平道路,。

曙光智算作為智能計(jì)算時(shí)代的算力服務(wù)商,,在“AI+Science”等領(lǐng)域持續(xù)深耕,已沉淀大量前沿實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),,實(shí)現(xiàn)了對(duì)開發(fā)環(huán)境的快速部署,。針對(duì)開發(fā)流程,對(duì)運(yùn)算資源按照訓(xùn)練任務(wù)進(jìn)行分割和分發(fā),,并額外支持容器鏡像管理,、權(quán)限管理、交互界面圖形化等功能,,以幫助用戶更快速地介入人工智能領(lǐng)域,,聚焦實(shí)際算法的優(yōu)化和迭代,促進(jìn)人工智能技術(shù)的快速落地,。



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