谷歌DeepMind 開發新 AI 工具:利用基因序列預測蛋白質結構

2020-11-29 IT之家

北京時間12月4日早間消息,據美國《麻省理工科技評論》(MIT Technology Review)報導,谷歌旗下DeepMind開發一個新AI工具,它可以利用基因序列預測蛋白質結構。

新工具叫作「AlphaFold」,可以給長鏈胺基酸的摺疊模式構建模型,製作蛋白質3D模型,這是基於長鏈胺基酸的化學相互作用。這種摺疊模式被取名叫作蛋白質摺疊(protein folding),幾十年來一直困擾科學家。

蛋白質的形狀決定了身體的機能,如果能預測蛋白質架構,就能合成新蛋白質藥物,治療疾病,或者合成新的酵素,分解環境汙染物。

DeepMind訓練神經網絡,預測胺基酸對之間的距離和化學鍵的角度,利用海量基因組序列數據進行預測。系統會生成高度精準的蛋白結構信息,比之前的預測技術更加精準。

不只DeepMind在做這方面的研究,其他一些企業和研究人員也在利用算法尋找新藥物和新材料。

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    美國時間11月30日,谷歌母公司Alphabet旗下人工智慧公司DeepMind公開宣布,生物學界50年來的重大難題——蛋白質摺疊預測,已被其成功攻克。此外,AlphaFold 還可以使用內部置信度來預測每個預測的蛋白質結構的哪些部分是可靠的。AlphaFold系統所使用的數據,來自包括約170,000個蛋白質結構,以及未知結構的蛋白質序列的大型資料庫。在訓練時,它使用了大約128個 TPU v3內核 (大致相當於100-200個GPU) ,並僅運行了數周。這在當今機器學習中使用的大多數最先進的大型模型的上下文中是相對較小的計算量。
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