上海交通大学 AI for Bioengineering 暑期学校活动中，钟博子韬博士以「AlphaFold 3：原理，应用与展望」为题，系统性地梳理了他的学习心得，并广泛整理了来自科研界的众多相关研究成果，向大家分享了他对于 AlphaFold 3 的深刻洞察。 能够以「原子精度」预测出所有 ...

11月25日，Demis Hassabis、John Jumper等人代表AlphaFold团队发文，回顾AlphaFold问世五年来对科学界的影响 自2020年以来，AlphaFold加速了科学研究的步伐，推动了全球生物学发现的浪潮。这一成就已于2024年获得诺贝尔化学奖的认可。 解决50年来的重大挑战 五年前，AlphaFold ...

AlphaFold 3提高生物分子结构预测精度，重塑药物设计。 谷歌DeepMind又有重磅研究了！AlphaFold 3一经推出，就登上Nature头版。从此，人类冲破「蛋白质宇宙」，所有生物分子结构都可以预测了！这次使用的，还是AI革命最核心的组合架构——Transformer+Diffusion。

在过去的半年里，AlphaFold的狂热已经笼罩了整个生命科学界。伦敦大学学院的计算生物学家Christine Orengo说："我参加的每个会议，人们都在说'为什么不使用AlphaFold？" 十多年来，分子生物学家Martin Beck和他的同事一直在努力拼凑世界上最难的拼图之一：人类细胞中 ...

在生物学研究中，蛋白质结构解析困难重重，传统方法耗时且有局限性。研究人员围绕 AlphaFold 展开研究，开发系列工具。结果是使非生物信息学背景人员也能使用，助力揭示蛋白质奥秘。意义在于推动微生物学等多学科发展。 在生命科学的微观世界里，蛋白质 ...

AlphaFold 3 的问世，使生物世界变得更加清晰。 就在刚刚，新一代 AlphaFold——由 Google DeepMind 和 Isomorphic Labs 研究团队推出的革命性人工智能（AI）模型 AlphaFold 3——登上了权威科学期刊 Nature。 据介绍，AlphaFold 3以前所未有的精确度成功预测了所有生命分子（蛋白 ...

有人评论：AlphaFold-3解决了长距离依赖问题，还能预测RNA等分子结构，甚至细胞内部生化过程，这简直就是生物信息学领域的一场革命。 11月12日消息，谷歌终于开源了万众期待的蛋白质预测模型——AlphaFold-3，得到了全球顶级科学期刊《Nature》的推荐，并引起了 ...