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困擾科學家近50年的蛋白質(zhì)折疊難題

蛋白質(zhì)是生命的物質(zhì)基礎,,是組成人體一切細胞、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,,人類的生命活動無時無刻都需要蛋白質(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,,就需要破譯每個蛋白質(zhì)的復雜結(jié)構(gòu),。然而,,蛋白質(zhì)中的長鏈氨基酸扭曲、折疊并交織成復雜的三維結(jié)構(gòu),,為結(jié)構(gòu)破譯設下層層關(guān)卡,,這才有困擾了科學家近50年的“蛋白質(zhì)折疊難題”。

AI賦能蛋白質(zhì)計算

隨著科技革命和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型浪潮的推進,,人工智能賦能科學研究的趨勢勢不可擋,,蛋白質(zhì)科學首當其沖。借助AI顛覆蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測,,使分子生物學家從基于蛋白質(zhì)氨基酸序列研究轉(zhuǎn)變?yōu)橛妙A測的結(jié)構(gòu)分析蛋白質(zhì)功能,,影響了整個生物科學的研究范式。

最典型的就是人盡皆知的AlphaFold,。DeepMind 宣布,,人們首次發(fā)現(xiàn)了一種通過計算來預測蛋白質(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測蛋白質(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測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),,利用多序列對齊和深度學習算法設計,,結(jié)合關(guān)于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的物理和生物學知識提升預測效果。其突破性的研究成果廣泛應用在生命學科各分支,,是對結(jié)構(gòu)生物學領(lǐng)域的一個顛覆性突破,。

AI模型+曙光算力服務,蛋白質(zhì)功能預測與設計未來可期

擴展來看,,不只是對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測的變革,,AI 對整個科研領(lǐng)域還有大量的潛力等待挖掘,如 AI + 數(shù)學,、AI + 化學,、AI + 醫(yī)藥等,這些應用將幫助科研人員探索引發(fā)某些疾病的機制,,并為設計藥物,、農(nóng)作物增產(chǎn)研發(fā)鋪平道路。

曙光智算作為智能計算時代的算力服務商,,在“AI+Science”等領(lǐng)域持續(xù)深耕,,已沉淀大量前沿實踐經(jīng)驗,實現(xiàn)了對開發(fā)環(huán)境的快速部署,。針對開發(fā)流程,,對運算資源按照訓練任務進行分割和分發(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,聚焦實際算法的優(yōu)化和迭代,,促進人工智能技術(shù)的快速落地,。



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